Optimisation de production de plants de vignes

1. Contexte général

Les Pépinières Mercier sont un acteur majeur de la production de plants de vigne, reconnu en France et à l’international. L’entreprise fournit chaque année des milliers de plants à destination des viticulteurs.

Avant notre intervention, l’entreprise ne disposait d’aucune vision chiffrée sur les facteurs influençant la survie des plants, ce qui limitait fortement les possibilités d’optimisation de la production. Dans un contexte de pression sur les coûts et d’exigence accrue de rentabilité, la maîtrise de ces paramètres était devenue un enjeu stratégique.

2. Problématique

• L’entreprise souhaitait identifier les causes de mortalité des plants afin de piloter des actions correctrices à fort impact.
• En l’absence d’analyses fiables, une partie importante de la production était systématiquement perdue, générant des surcoûts.
• Le besoin était accentué par la nécessité d’orienter les investissements R&D vers des actions à fort ROI.
• Jusqu’ici, les analyses se limitaient à des lectures approximatives des données, sans modélisation avancée.

3. Objectifs

• Comprendre les facteurs influençant la survie des plants pour maximiser la production de plants vendables à maturité.
• Réduire les pertes d’au moins 20 %, en s’appuyant sur la donnée.
• Permettre au client de déployer des actions concrètes avec un ROI supérieur à 2.
• Initier une démarche de transformation data-driven à partir d’un premier cas d’usage ciblé.

4. Solution mise en œuvre

• Mise en place d’un modèle prédictif de machine learning basé sur les données historiques de production.
• Le modèle identifie les variables clés influençant la survie des plants et génère des recommandations agronomiques concrètes.
• Livraison rapide d’un premier modèle opérationnel, accompagné d’un plan d’actions pour améliorer la production.
• La solution repose sur une approche agile : modèle simple, enrichi progressivement au fil des cycles et de la collecte de données.
• Le tout a été réalisé en lien étroit avec les équipes métiers et techniques du client.

5. Résultats

• Le modèle a permis d’identifier des facteurs contre-intuitifs, ouvrant la voie à de nouvelles pratiques culturales.
• Des tests en conditions réelles (A/B tests) ont été lancés pour mesurer l’impact des recommandations.
• Le client a accueilli la démarche avec enthousiasme et souhaite tester les premières actions dès la saison en cours.
• Le projet a également permis une prise de conscience de la rentabilité différenciée entre certaines variétés de plants, guidant les choix de production futurs.

6. Valeur client & rentabilité

• Le client anticipe une réduction des pertes significative, mais aussi une meilleure capacité à acheter des parcelles plus fertiles et à faire des choix variétaux plus rentables.
• Le projet a déclenché une démarche de collecte de données plus rigoureuse, ainsi qu’une volonté de capitalisation sur l’historique du groupe.
• Des nouveaux procédés sont en test et les modèles seront enrichis au fil des saisons.
• Cette première brique confirme l’intérêt de l’IA dans l’agriculture spécialisée, et amorce une transformation durable vers une culture de la donnée.

7. Enseignements clés

• Ce projet illustre la puissance d’une modélisation IA appliquée à un métier de production agricole complexe, combinant savoir-faire traditionnel et technologie.
• Le démarrage avec un modèle simple, mais exploitable immédiatement a permis d’engager rapidement la transformation.
• La structuration progressive des données historiques (même non numériques au départ) est un levier fort d’amélioration continue.
• Enfin, ce cas démontre que toute entreprise souhaitant rester compétitive doit engager un virage stratégique vers la donnée et l’intelligence artificielle, même dans des secteurs a priori éloignés du numérique.