M-CADOR

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Nous transformons des données acquises par drones en informations à haute valeur ajoutée.

 
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Le concept

M-CADOR développe et propose des outils d’aide à la décision sur-mesure pour des clients agricoles et industriels.
Nos drones acquièrent des données sur le site du client, nos équipes les exploitent afin d’y trouver des informations utiles et nous restituons ces informations sous une forme intelligible.
Récemment, nous avons développé un drone capable de détecter des mauvaises herbes dans un champ agricole. L’utilité pour le client était de pouvoir utiliser la dose de pesticide minimum pour traiter sa parcelle.

Le marché

Clients et cible

Nos deux premières cibles sont :
– Les entreprises qui travaillent dans le secteur de l’agriculture de précision, les semenciers, les coopératives d’agriculteurs et les exploitants de terres eux-mêmes.
– Les entreprises et institutions qui ont des besoins en surveillance: site industriel, site sensible, frontières, …

Valeur ajoutée et éléments différenciants

La rapidité dans la restitution des données et la profondeur de traitement.
La rapidité car nos algorithmes exécutés sur le cloud permettent de traiter la donnée en temps réel afin de rendre accessible via une interface ou une API toutes les informations à haute valeur ajoutée.
La profondeur car nous cherchons en permanence à collecter des données afin de pouvoir baser nos analyses sur des grands ensembles de données. Ainsi nous comparons les données recueillies localement à un ensemble de référence afin de faire émerger des signaux faibles.

Modèle économique

Nous facturons aux entreprises :
– L’accès aux données à haute valeur ajoutée dans le cas d’une prestation de service.
– Une licence pour exploiter notre système dans le cas de l’achat d’un produit.

Premiers succès

Nous avons levé un fond d’amorçage auprès de Wemanity qui dispose d’un incubateur spécialisé dans les objets connectés.
Parmi nos réalisations, on peut compter un essaim de drones autonomes, un système de contrôle à distance de drones (test réalisé sur 1000 km) et un capteur NDVI pour déceler le niveau de “stress” d’une plante.

 
 
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