Infoscribe traite un large éventail de données agricoles provenant de multiples sources, permettant d’accompagner les acteurs de l’agritech, de la recherche et de la production dans la valorisation de leurs informations. L’entreprise s’appuie sur son expertise en annotation, structuration et préparation de données pour transformer des ensembles hétérogènes en ressources exploitables par des modèles d’analyse, d’IA ou de pilotage agronomique.

Parmi les données visuelles, Infoscribe prend en charge les images satellites, les images drone à haute résolution, ainsi que les photographies prises au sol, que ce soit par des agriculteurs, des techniciens ou des capteurs embarqués. Ces données sont essentielles pour la détection de stress hydrique, le suivi de croissance, l’identification de maladies, ou encore la segmentation de parcelles. Les données vidéo issues de drones ou de robots agricoles peuvent également être traitées pour des tâches telles que le comptage, le suivi d’objets ou la reconnaissance de cultures.

Infoscribe traite également des données issues de capteurs IoT agricoles, comme les mesures d’humidité du sol, de température, d’ensoleillement, de pH, de composition chimique ou de taux d’intrants. Ces séries temporelles permettent d’alimenter des modèles prédictifs orientés rendement, irrigation ou gestion des ressources.

Les données 3D font également partie des formats pris en charge, notamment les nuages de points lidar générés par drones, machines agricoles ou robots. Elles sont utiles pour analyser la biomasse, modéliser la structure des plantes ou cartographier le terrain.

Enfin, Infoscribe peut traiter des données documentaires, telles que fiches d’exploitation, historiques d’interventions, résultats d’analyses de sols, relevés de cultures ou données météo. Ces informations peuvent être extraites, organisées et standardisées pour compléter les jeux de données visuels ou capteurs.

Grâce à cette polyvalence, Infoscribe accompagne efficacement les projets nécessitant des données agricoles fiables, normalisées et prêtes pour l’analyse ou l’intégration dans des systèmes intelligents.

L’offre d’Infoscribe s’adresse à l’ensemble des principaux secteurs de l’agriculture, car ses services de traitement, d’annotation et de structuration de données répondent à des besoins transversaux dans la modernisation et la digitalisation des pratiques agricoles.

Infoscribe accompagne d’abord le secteur des grandes cultures (céréales, oléagineux, protéagineux), où l’analyse d’images satellites, drone et capteurs permet de suivre la croissance, de détecter les anomalies et d’optimiser les rendements.

L’entreprise intervient également dans le secteur viticole, un domaine particulièrement sensible à la santé des plantes, aux variations climatiques et à la gestion parcellaire fine. L’imagerie aérienne et les modèles prédictifs basés sur des données annotées sont ici des outils clés pour anticiper la qualité et protéger les cultures.

Le secteur des fruits et légumes bénéficie aussi de l’expertise d’Infoscribe, grâce au traitement de données permettant le comptage automatisé, l’identification de maladies, la segmentation des rangs de culture ou encore la gestion de la maturité.

Les filières du maraîchage, de la horticulture et des cultures spécialisées (plantes médicinales, aromatiques, etc.) tirent parti de jeux de données structurés pour automatiser les tâches de surveillance et améliorer la précision agronomique.

Enfin, les activités liées à l’agriculture de précision, qu’il s’agisse d’optimisation de l’irrigation, d’analyse des sols ou d’intégration de données IoT, sont pleinement couvertes par les services d’Infoscribe.

En résumé, l’offre d’Infoscribe concerne un large spectre de secteurs agricoles, chacun tirant profit de données fiables, annotées et prêtes à l’analyse pour soutenir l’innovation et la performance.

L’annotation textuelle joue un rôle essentiel dans l’amélioration de l’analyse et de la compréhension des données agronomiques, car elle permet de transformer des informations brutes en connaissances exploitables par des systèmes d’intelligence artificielle. Dans le secteur agricole, les données textuelles proviennent de multiples sources : observations terrain rédigées par les techniciens, rapports d’exploitation, diagnostics phytosanitaires, historiques de culture, descriptions météorologiques, ou encore données issues de capteurs connectés. Ces contenus, souvent hétérogènes et non structurés, nécessitent un travail d’annotation pour être interprétés correctement par des modèles d’analyse ou de prédiction.

L’annotation textuelle permet d’abord d’identifier et de structurer les éléments clés contenus dans ces documents : noms de cultures, stades phénologiques, symptômes observés, conditions environnementales, types de sols, interventions réalisées, ou niveau de risque détecté. En marquant ces informations de manière cohérente, l’IA peut ensuite reconnaître automatiquement des schémas, classifier des situations ou relier différents facteurs agronomiques entre eux.

Par ailleurs, l’annotation textuelle contribue à améliorer la précision des modèles de traitement automatique du langage (NLP) utilisés dans l’agritech. En fournissant des exemples annotés de manière fiable, les modèles apprennent à interpréter des formulations spécifiques au domaine agricole, souvent techniques ou locales. Cela permet notamment d’automatiser la lecture de rapports, d’extraire des indicateurs agronomiques ou de générer des diagnostics assistés.

L’annotation textuelle facilite aussi l’intégration de données issues de capteurs IoT. Lorsqu’un capteur enregistre un événement (variation de température, humidité du sol, détection de maladies), les annotations aident à relier ces données aux descriptions humaines, ce qui renforce la qualité des modèles prédictifs.

Enfin, cette structuration textuelle permet de créer des bases de connaissances agricoles, utiles pour la recherche, le pilotage des cultures et l’aide à la décision. Grâce à l’annotation textuelle, les acteurs agricoles bénéficient ainsi d’analyses plus complètes, plus rapides et plus pertinentes.

Infoscribe prend en charge une large variété de formats et standards de données agricoles afin de garantir une compatibilité maximale avec les outils d’analyse, les plateformes agritech et les systèmes d’aide à la décision. Les sorties peuvent être adaptées en fonction des besoins du client et du type de données traitées — images, séries temporelles, données capteurs, modèles 3D ou documents techniques.

Pour les images aériennes ou drone, les formats classiques tels que JPEG, PNG, TIFF, GeoTIFF ou encore orthomosaïques géoréférencées sont entièrement supportés. Ces formats permettent une intégration fluide dans des logiciels d’imagerie agricole ou des plateformes de suivi parcellaire.

Pour les données issues de capteurs IoT agricoles, Infoscribe peut restituer des fichiers structurés comme CSV, JSON, Parquet ou bases temps-réel, adaptés aux systèmes de monitoring, aux dashboards agronomiques et aux modèles prédictifs. Les séries temporelles peuvent être normalisées pour faciliter leur traitement par des algorithmes d’analyse ou de prévision.

Pour les nuages de points et données 3D, les formats standards du secteur tels que LAS, LAZ, PLY ou XYZ sont pris en charge. Ils permettent un usage immédiat dans les logiciels de cartographie 3D, de modélisation terrain ou d’analyse de biomasse.

Enfin, pour les données textuelles ou documentaires, Infoscribe peut livrer des formats structurés comme XML, JSON, CSV, ou des exports prêts pour des pipelines de NLP.

L’objectif est de s’adapter aux outils du client tout en garantissant des données propres, normalisées et directement exploitables dans des workflows agricoles, IA ou géospatiaux.