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Nous fusionnons l'observation de la Terre, la modélisation climatique avancée et le Machine Learning pour transformer l'incertitude en métriques exploitables.
Nous prenons le pouls de la planète en utilisant les constellations satellitaires et les réseaux terrestres les plus fiables.
Sentinel-2 (NDVI) et Sentinel-1 (SAR) pour le suivi de la santé des cultures, même à travers les nuages.
GOES & Meteosat pour le suivi des tempêtes en temps réel et la détection rapide des incendies.
ERA5 & CHIRPS fournissant plus de 40 ans de cohérence historique pour la tarification des risques.
Réseaux de validation locaux pour calibrer les données satellitaires par rapport à la réalité terrain.
Les données brutes sont bruitées. Notre couche IA nettoie, reconstruit et améliore les données pour atteindre une précision de niveau assurantiel.
Utilisation du Deep Learning (GANs) pour reconstruire les données optiques manquantes masquées par la couverture nuageuse, assurant un suivi continu.
Des algorithmes de Machine Learning calibrent les modèles météorologiques à grande échelle par rapport aux données des stations locales pour réduire le risque de base.
Modèles propriétaires entraînés sur des décennies de données agronomiques pour prévoir les rendements des cultures et déclencher les paiements paramétriques avec précision.
La vision par ordinateur détecte automatiquement les événements extrêmes comme les cicatrices de grêle ou l'étendue des inondations à partir de l'imagerie radar.
Nous agrégeons plus de 200 membres de prévision provenant de la NOAA (GFS), du ECMWF (IFS) et du DWD (ICON) toutes les 6 heures. Cette approche quantifie l'incertitude et étend les délais d'anticipation de plus de 12 heures par rapport aux modèles déterministes.
Chaque indice et modèle est rigoureusement rétro-testé (backtesté) sur 30 ans de données historiques et validé par des instituts agronomiques locaux pour garantir des déclencheurs équitables et transparents.