Développez votre Logiciel Agricole

Un leader américain de la distribution d'agrofournitures rencontrait des difficultés majeures avec son ERP vieillissant, incapable de gérer les pics saisonniers de commandes. Le défi principal du Developpement Logiciel Gestion Exploitation Agricole résidait dans la lenteur des traitements de données et les ruptures de stock fréquentes. Smartbrain a déployé une équipe de 4 développeurs Python seniors spécialisés en Django et PostgreSQL. En travaillant en étroite collaboration avec l'équipe interne, ils ont refondu l'architecture backend pour la rendre modulaire et scalable. L'équipe augmentée a mis en place des algorithmes de prédiction de la demande basés sur l'historique des ventes. Résultat : Une réduction de 65% du temps de traitement des commandes et une diminution drastique des erreurs de stock.

Une startup AgTech basée en Californie cherchait à accélérer le lancement de sa solution d'irrigation de précision. Le challenge technique du Developpement Logiciel Gestion Exploitation Agricole était d'agréger en temps réel les données de milliers de capteurs d'humidité du sol via un réseau LoRaWAN. Nous avons fourni deux ingénieurs Python experts en asynchronisme (AsyncIO) et en architectures micro-services. Ils ont conçu un pipeline d'ingestion de données capable de supporter une charge massive et de déclencher des vannes d'irrigation automatiquement. L'intégration s'est faite sans friction avec l'équipe hardware existante. Résultat : La capacité de traitement des données a augmenté de 300%, permettant le lancement commercial avant la saison sèche critique.

Une entreprise spécialisée dans l'élevage de précision souhaitait améliorer son algorithme de détection précoce des maladies bovines. Le projet de Developpement Logiciel Gestion Exploitation Agricole nécessitait une expertise pointue en Machine Learning que l'entreprise peinait à recruter en interne. Smartbrain a intégré un Data Scientist et un développeur Python Backend à l'équipe R&D du client. Ils ont optimisé les modèles de vision par ordinateur existants et créé une API robuste pour alerter les éleveurs sur mobile en temps réel. La solution analyse désormais les comportements du troupeau 24/7. Résultat : Une amélioration de la précision de détection de 22%, réduisant significativement les coûts vétérinaires pour les utilisateurs finaux.