Découverte de :

Producteurs agricoles et coopératives, institutions financières agricoles (banques rurales, fonds de garantie), ONG et organisations de développement agricole, ministères de l'agriculture et instituts de recherche (INERA, IER, ISRA), et organismes humanitaires nécessitant des alertes climatiques précoces.

Démocratiser l'accès à une intelligence prédictive climatique et agronomique de niveau scientifique pour les producteurs africains ; réduire les pertes de récoltes liées aux événements climatiques extrêmes grâce à des alertes précoces ; et fournir aux institutions un outil d'aide à la décision fiable basé sur des données réelles, sans dépendre d'infrastructures lourdes.

AgriPredict5 utilise un modèle de Machine Learning (Random Forest Regressor) entraîné sur des données historiques du terrain et de plus de 32ans croisant facteurs climatiques et tendances de dégradation des sols sur 10 ans, couvrant 8 pays ouest-africains et 10 cultures majeures. La plateforme combine deux fonctions : (1) prédiction de rendement et revenu potentiel par culture avec recommandations agronomiques adaptées, et (2) prédiction d'événements climatiques extrêmes pour la période 2026–2030, générant des alertes institutionnelles ciblées vers les organismes concernés. Déployée comme application web légère, sans dépendance à une infrastructure lourde de type data center — un choix architectural délibéré pensé pour le contexte africain. Accessible via trois formules d'abonnement (Free, Starter, VIP) avec paiement Mobile Money

Premier outil combinant, dans une même plateforme légère, la prédiction de rendement agricole ET la prédiction d'événements climatiques extrêmes avec alertes institutionnelles automatisées — conçu et entraîné spécifiquement sur des données africaines multi-pays, sans dépendance aux infrastructures cloud lourdes habituellement requises par ce type de solution.

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