Modélisation de la demande mondiale en engrais

OCP

Stratégie

Le projet visait à anticiper la demande mondiale d’engrais en croisant données géographiques, démographiques et économiques. Mawimbi Tech a proposé une approche orientée données combinant extraction automatisée d’informations, traitement d’images techniques et modélisation prédictive, pour fournir à la R&D et au pilotage commercial d’OCP un outil d’aide à la décision scalable.

Architecture

Des techniques de vision par ordinateur ont été mises en œuvre avec OpenCV pour extraire des informations à partir de documents scannés (rapports agricoles, études régionales). Les données macro-économiques ont été collectées via scrapping automatique en Python et Bash, enrichies et structurées dans une base relationnelle SQL. Un graphe de dépendances régionales et sectorielles a été conçu dans Neo4j pour identifier les zones de croissance future.

Exécution

L’ensemble a permis de modéliser des scénarios de demande par pays et par segment (agriculture intensive, petite exploitation, export), avec une granularité infra-nationale sur certaines zones. Le prototype a servi de socle à plusieurs études stratégiques internes et a validé l’intérêt d’une approche combinant R&D technique et expertise terrain pour orienter les politiques d’export et de pricing du groupe.

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