Cybele Tech veut s'imposer comme le boss des maths agricoles

- 16 septembre 2021 - 3 min

Saisie automatique d’observations en champs par reconnaissance vocale, évaluation des risques de non-levée de colza pour l’assurance, détection précoce des emblavements, des stress hydriques et des maladies pour des coopératives…

La start-up Cybele Tech présentait le 2 octobre les résultats de ses dernières missions et les derniers services (déjà ou bientôt) disponibles sur sa plateforme lancée en 2017. Dans la salle : assureurs, semenciers, coopératives venus écouter la start-up qui veut s’imposer comme le leader des mathématiques appliquées à l’agriculture.

« L’agriculture fonctionne encore avec des marges d’erreur de 20 à 30%, et notre marché, c’est la réduction de cette marge », résume son président Marie-Joseph Lambert (à droite sur la photo). Nous nous situons en amont des outils d’aide à la décision, nous amenons l’information la plus précise possible aux agronomes ».

Depuis sa création en 2011, Cybele tech a ainsi construit quatre briques technologiques : d’abord un modèle mécaniste de croissance des plantes, issu d’un partenariat dans le cadre de Digiplante avec l’Ecole centrale de Paris. Il permet de simuler le comportement de la plante «in silico», c'est-à-dire dans des environnements entièrement virtuels.

Ensuite, Cybeletech a construit des outils de structuration et de traitement de bases de données climatiques, puis de données agricoles chez ses clients. Et enfin, depuis quatre ans, elle développait un outil dédié au traitement de l’image satellite, dont la commercialisation a débuté en juin, a retracé Théophile Lohier, directeur scientifique.

Cette dernière mission mobilise des technologies de pointe : le calcul à haute performance (HPC). Cybeletech participe à deux projets européens H2020 sur ses technologies HPC en mettant en avant des applications dédiées à l'agriculture.

Combinant la HPC avec des réseaux de neurones artificiels (apprentissage automatique), Cybele tech parvient à repérer très vite dans l’année l’assolement de tout un territoire. « Nous détectons le colza à partir de mi-février, puis l’orge et le blé vers mai ». L’outil permet de prévoir la campagne de récolte ou d’étudier la survenue de maladies.

Autre projet en développement : la saisie automatique d’observations en champs par reconnaissance vocale. Un module à destination des techniciens et des agriculteurs sera bientôt proposé sur la plateforme.