20 ans de données agricoles, une plateforme data et des agents métier
Un leader marocain de la production et de l'export de fruits et légumes (4 500 employés, 80 000 tonnes exportées par an) accumulait plus de 20 ans de données dans trois systèmes qui ne communiquent pas : ERP, production agricole, station de conditionnement. AI Makers construit sa plateforme data d'entreprise et ses agents IA métier pour le reporting et le pilotage. Particularité : le groupe n'a pas de DSI, et n'en veut pas.
Avril 2026 · en cours
4 500
employés, 80 000 tonnes exportées par an
3
systèmes en silo désormais connectés
15
agents métier priorisés avec les équipes terrain
Avant
La situation de départ
- Trois systèmes en silo : ERP finance, production agricole (parcelles, tonnages), station de conditionnement. Aucune vue consolidée.
- Suivi commercial et commandes sur Google Sheets, sujets aux erreurs.
- Décisions subies plutôt qu'anticipées : météo, prix et demande non modélisés, décalages production-station détectés trop tard.
- Une dizaine d'utilisateurs informels de ChatGPT, sans cadre.
Après
Ce qu'on a construit
La plateforme data
Serveur dédié, ingestion automatisée des trois systèmes sources, architecture en couches Bronze, Silver et Gold, tests de qualité des données. La couche Bronze a été livrée en avance sur le planning.
📸Le pipeline data (schéma d'architecture)Visuel en cours d'ajout
L'atelier terrain : 15 agents priorisés
Un atelier avec les équipes fermes a produit le plan des agents métier : chacun scoré sur le besoin, les utilisateurs, les données nécessaires et le gain attendu. Ce sont les utilisateurs finaux qui ont priorisé.
📸Photo de l'atelier terrain avec les équipesVisuel en cours d'ajout
Les agents de reporting
Déploiement par vagues : suivi des tonnages, KPI quotidien d'avancement, référentiel unifié des parcelles, reporting budgétaire. Chaque agent est validé par le métier à son jalon.
📸Un premier dashboard de reporting (données anonymisées)Visuel en cours d'ajout
Comment
Le déroulé de la mission
- 1
Audit et cadrage sur site avec la direction : pas de DSI, la méthode s'adapte avec des ateliers directement métiers.
- 2
Atelier processus budgétaire avec les équipes fermes : 15 agents identifiés et priorisés.
- 3
Build de la plateforme : ingestion, architecture en couches, orchestration.
- 4
Déploiement progressif des agents par vague, avec validation métier à chaque jalon.
Ce qu'on a appris
Dans un groupe sans DSI, la co-construction terrain remplace la maîtrise d'ouvrage : ce sont les équipes fermes qui ont priorisé les agents, pas un comité. Résultat : une fondation livrée en avance, et des utilisateurs qui attendent leurs agents au lieu de les subir.
Stack utilisée
Les questions qu'on nous pose sur ce type de mission
Faut-il une DSI pour construire une plateforme data ?
Non. Ici, un référent IT côté client et des ateliers métiers suffisent : AI Makers porte l'architecture et le build.
Combien de temps pour une première couche exploitable ?
La couche d'ingestion et la couche Bronze ont été livrées en quelques semaines, en avance sur le planning.
Que deviennent nos systèmes existants ?
Ils restent en place. La plateforme se branche dessus et les fait parler entre eux, sans migration.
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