Logiciels des pêches

// Le problème

Une entreprise de pêche de plusieurs navires tient ses journaux de pêche sur papier, les retape à terre et ne sait combien de quota il reste sur chaque permis que des jours après chaque sortie.

// Ce que nous bâtirions

Une application iOS et Android pour les capitaines qui consigne traits, prises et prises accessoires en mer sans réseau et se synchronise au retour à portée, et un système web à terre qui suit les prises selon chaque permis et chaque quota, avec les bordereaux de débarquement associés aux sorties. Les règles de déclaration et les conditions de permis sont celles que fixent vos conseillers en pêche ; nous n’interprétons pas la réglementation.

// Ce qu’il comprend

// Technologies

• React Native
• SQLite sur l’appareil
• Next.js
• PostgreSQL
• AWS Canada

// Le problème

Une salmoniculture de plusieurs sites lit l’oxygène, la température et l’alimentation sur des écrans séparés, et une alarme d’oxygène bas la nuit dépend de quelqu’un qui regarde le bon écran.

// Ce que nous bâtirions

Un tableau de bord web qui lit les capteurs d’oxygène, de température et de salinité de chaque cage et de chaque bassin par des passerelles sur chaque site, garde l’historique quand le lien du site tombe, et envoie les alarmes au personnel de garde sur Telegram, qui les confirme à partir du robot. Les seuils d’alarme sont ceux que fixent votre gérant de site et votre vétérinaire.

// Ce qu’il comprend

// Technologies

• Next.js
• PostgreSQL avec TimescaleDB
• MQTT
• API Telegram Bot
• Passerelles en périphérie
• AWS Canada

// Le problème

Une usine trie les espèces et classe le poisson à l’œil à la ligne de réception : les classements varient d’un quart à l’autre et les différends avec les pêcheurs sur la catégorie sont difficiles à régler.

// Ce que nous bâtirions

Un modèle sur mesure, affiné sur des photos de votre propre ligne de réception, qui propose l’espèce et la catégorie de chaque poisson ou bac, le classeur confirmant ou corrigeant chacune, et un écran web qui consigne les catégories pour chaque livraison. Le modèle apprend des corrections, et chaque changement est vérifié sur un jeu réservé de vos photos avant sa mise en service.

// Ce qu’il comprend

// Technologies

• PyTorch
• Modèle de vision affiné
• Next.js
• PostgreSQL
• GPU AWS

// Le problème

Le personnel d’une pisciculture fouille les PNF, les tables d’alimentation et les dossiers de santé passés éparpillés sur des lecteurs partagés, et les nouveaux employés appellent le gérant de site pour chaque question.

// Ce que nous bâtirions

Un assistant qui répond à partir des propres PNF, tables d’alimentation et dossiers de la pisciculture en citant le document utilisé, sur un modèle open source hébergé dans le propre compte infonuagique de l’entreprise pour que les dossiers restent privés. Il ne répond qu’aux questions opérationnelles. Les décisions de santé et de traitement restent à votre vétérinaire.

// Ce qu’il comprend

// Technologies

• Llama ou Mistral (open source)
• vLLM
• PostgreSQL avec pgvector
• Next.js
• GPU DigitalOcean

// Le problème

Les acheteurs demandent aux pêcheurs et aux usines d’où vient chaque lot, et la réponse est reconstituée à partir de bordereaux de débarquement, de dossiers de cages et de feuilles d’usine transmis par courriel.

// Ce que nous bâtirions

Un système de traçabilité où pêcheurs ou piscicultures, usine et acheteurs consignent chacun leur étape pour le lot, chaque dossier inscrit par empreinte sur une chaîne privée à permissions dont chaque partie exploite un nœud, avec un code QR sur chaque caisse qui montre aux acheteurs le parcours du lot dans leur langue. Une base de données partagée tenue par l’usine fait souvent ce travail ; la chaîne aide quand plusieurs pêcheurs, usines et acheteurs partagent un même dossier et qu’aucun ne veut le détenir pour les autres.

// Ce qu’il comprend

// Technologies

• Next.js
• Hyperledger Besu (privé, à permissions)
• PostgreSQL
• Stockage compatible S3
• AWS Canada

// Le problème

Les balances, l’ERP et les imprimantes d’étiquettes d’une usine ne se parlent pas : les poids sont retapés, les étiquettes vérifiées à l’œil, et les acheteurs attendent les détails des lots par courriel.

// Ce que nous bâtirions

Un carrefour d’intégration qui reçoit les poids des balances de réception et d’emballage, garde lots et commandes synchronisés avec l’ERP, transmet les détails des lots au système d’impression d’étiquettes, et offre aux acheteurs une API avec webhooks pour tirer eux-mêmes les données des lots et des expéditions. Bâti sur l’API publiée ou l’échange de fichiers de chaque système ; nous vérifions les vôtres avant de chiffrer.

// Ce qu’il comprend

// Technologies

• Node.js
• PostgreSQL
• OpenAPI
• API de l’ERP
• DigitalOcean

// Le problème

Une écloserie tient ses dossiers de géniteurs, d’œufs, d’alimentation et de mortalité dans des classeurs Excel bourrés de macros écrites par un employé maintenant retraité, et chaque nouvelle saison risque de les briser.

// Ce que nous bâtirions

Un système web qui remplace les classeurs par des dossiers de géniteurs, de fraie, d’incubation, d’alimentation, de mortalité et de libération, lit la température de l’eau dans le système de surveillance existant, transfère et vérifie l’historique de chaque saison, et affiche dans des tableaux de bord les chiffres que demandent les gestionnaires. Les critères de libération et les dossiers de santé suivent les exigences que fixent vos biologistes et votre vétérinaire.

// Ce qu’il comprend

// Technologies

• Next.js
• PostgreSQL
• Metabase ou un tableau de bord sur mesure
• API du système de surveillance
• DigitalOcean