SenAgriConnect

Quel problème SenAgriConnect résout-il ?

L'information agronomique existe au Sénégal — calendriers culturaux, relevés de prix, fiches techniques. Elle est publiée en PDF, dans un registre technique, et elle n'atteint pas le producteur qui en a besoin.

Le problème n'est pas la production de données. C'est la dernière étape de traduction : du document vers la décision.

Quelle approche a été retenue ?

Le LLM traduit, il ne décide pas. L'architecture sépare strictement les faits (issus des documents et des relevés en base PostgreSQL) de leur mise en forme (Gemini). Le modèle reformule et contextualise des données vérifiables ; il ne produit pas de chiffres.

C'est la seule façon de rendre le système utilisable : un producteur qui suit une recommandation de semis engage une saison entière. Une hallucination sur une date n'est pas un désagrément.

Extraction documentaire en amont. Les PDF agronomiques sont traités à l'ingestion, normalisés et stockés en base — pas envoyés au modèle à chaque requête. Le coût par requête reste stable et les sources restent traçables.

Interface pensée pour le terrain. Charges utiles réduites, rendu serveur, parcours courts. Une plateforme agricole qui suppose une 4G stable ne sert personne.

Qu'est-ce que SenAgriConnect m'a appris ?

La tentation, avec un LLM, est de tout lui confier. Le travail d'ingénierie consiste précisément à restreindre son périmètre jusqu'à ce que ses erreurs deviennent inoffensives.