Une startup viennoise utilise l’IA pour réussir les récoltes et préserver la santé durable des sols

Une nouvelle startup viennoise appelée AGAi veut promouvoir la régénération agricole et la stabilité des rendements. Dans le même temps, nous voulons relever les défis du changement climatique. Une technologie d’IA a été développée dans le but de fournir des informations utiles et des analyses prédictives sur la santé des sols et des plantes.

Quelle est l’histoire de votre startup ? Comment et pourquoi as-tu commencé ?

Thomas Hiebaum : AGAi s’engage à résoudre l’un des plus grands défis de notre époque : l’agriculture durable à l’ère de la variabilité climatique. Nos objectifs sont clairs : combler le fossé entre les agriculteurs et la population, améliorer la qualité des sols et lutter contre le changement climatique, mais aussi créer une adaptabilité au climat et stabiliser les rendements.

Nous n’avons pas encore de landing page, mais il y a un premier MVP ici.

Qui est la concurrence de votre startup ?

Les concurrents d’AGAi incluent IBM avec des solutions avancées d’IA agricole, Azure FarmBeats de Microsoft pour l’intégration et l’analyse des données, et Corteva Agriscience, qui se concentre sur la protection des cultures et les technologies semencières.

D’autres concurrents comme Planet Labs se spécialisent dans l’imagerie satellite pour la surveillance agricole. Il y a ensuite The Climate Corporation avec ses solutions agricoles numériques pour la gestion des cultures, Soil Scout, qui propose une technologie de surveillance des sols, et Acumen Analytics, qui offre des informations basées sur des données pour l’agriculture de précision.

Je pourrais citer d’autres concurrents émergents, comme xarvio, un outil agricole numérique permettant d’optimiser les cultures – la liste est longue.

Qu’est-ce qui vous rend unique, quelle est votre USP ?

La particularité d’AGAI est que nous exploitons la puissance de l’IA pour transformer les données géophysiques et agricoles en informations exploitables qui conduisent à de meilleures pratiques agricoles. En fournissant des informations basées sur des données basées sur la dynamique sol-culture, nous permettons aux agriculteurs et aux agronomes de prendre de meilleures décisions.

AGAi peut être considéré comme un détecteur de métaux : il permet de découvrir des connaissances importantes cachées dans la complexité de la dynamique des sols et des plantes et permet aux utilisateurs d’optimiser la culture.

Notre objectif est de révolutionner l’agriculture. L’objectif est de réduire le fossé entre les agriculteurs et le public, d’améliorer la santé des sols et de lutter contre le changement climatique. Nous nous concentrons également sur la résilience climatique et la stabilisation des rendements agricoles.

Quelles technologies utilisez-vous ou quelle technologie interne avez-vous développée ?

En utilisant les architectures d’IA d’AGAi, nous souhaitons utiliser xLSTM, spécialement conçu pour les sols agricoles. Cela nous permet de capturer la dynamique temporelle et les modèles non linéaires de différents ensembles de données.

Liquid AI permet un apprentissage adaptatif, intègre de nouvelles recherches et identifie les interactions complexes avec le sol. L’objectif est de créer un modèle qui comble les lacunes en matière de données et fournit des analyses prédictives de la gestion des sols, des méthodes de culture et des rotations des cultures. Notre preuve de concept valide notre technologie et démontre son potentiel pour améliorer la santé des sols et la productivité agricole.

Quel est votre groupe cible ?

Le public cible d’AGAi comprend les agriculteurs, les gestionnaires d’exploitations agricoles et les acteurs agricoles qui ont besoin d’informations précises sur la dynamique des sols et de données en temps réel pour accroître la sécurité des rendements, renforcer la résilience climatique et mettre en œuvre des pratiques durables. Cela inclut des entreprises telles que les cultures arables, l’agriculture en zones arides, les producteurs de cultures et les pépinières.

Qu’en est-il du financement précédent ? Y a-t-il déjà des investisseurs ?

Nous sommes actuellement bootstrapés.

Pouvez-vous nous expliquer votre modèle économique ? Comment votre startup génère-t-elle des revenus ?

Le modèle commercial d’AGAi fournit des solutions d’IA pour les exploitations agricoles sur une base par acre pendant une saison entière, complétées par des contrats SaaS pluriannuels. Cela permet une tarification flexible pour les opérations de différentes tailles, un support continu, des mises à jour et des économies pour les clients, ainsi que des revenus stables et une évolutivité pour AGAi.

Avez-vous des objectifs précis pour l’avenir ?

La version finale de l’application wrapper de base de données LLM « Ask the Soil Pope » devrait être lancée en 2025. Il est également prévu d’obtenir un financement gouvernemental pour le développement du système d’ensemble d’IA en collaboration avec l’Institut d’apprentissage automatique de la JKU.

D’ici le troisième ou le quatrième trimestre 2025, nous aimerions attirer suffisamment d’attention pour sécuriser les investissements des investisseurs.

Avez-vous des conseils pour les autres fondateurs ?

Ne jamais abandonner. Assurez-vous de bien comprendre les besoins de vos clients potentiels. Utilisez l’académie de startup en ligne de YC pour obtenir des informations précieuses. Prenez des notes et vérifiez quels points s’appliquent à votre projet.

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