Intelligence artificielle intégrée pour interpréter et valoriser les données environnementales
Des données aux actions concrètes : XNatura intègre des modèles génératifs pour transformer des informations complexes en décisions opérationnelles
IA intégrée au service de la nature
L'intelligence artificielle est intégrée dans XNatura pour simplifier l'interprétation des données environnementales et guider des décisions stratégiques. Grâce à des modèles LLM et des algorithmes prédictifs, la plateforme génère des insights en temps réel sans besoin de prompts manuels ou d'outils externes.
Surveillance Intelligente
XNatura traite et traduit les données des capteurs et des images satellites en insights immédiats. L'IA génère automatiquement des descriptions, alertes et commentaires qui mettent en évidence des KPI critiques ou des anomalies, permettant une gestion réactive et informée.
Prévisions environnementales sur une base scientifique
Le modèle prédictif propriétaire de XNatura estime la probabilité d'événements environnementaux (ex. perte de biodiversité ou dégradation des sols) dans des zones spécifiques et des fenêtres temporelles. Les prévisions aident à planifier des actions préventives et à donner la priorité à la régénération là où cela est le plus nécessaire.
Optimisation des ressources naturelles
Grâce à la génération automatique de textes, descriptions et suggestions, la plateforme simplifie la création de rapports d'entreprise, fournit des recommandations sur les actions à entreprendre et aide à concentrer les ressources sur les zones à fort impact.
Principales zones d'utilisation de l'intelligence artificielle intégrée dans XNatura
XNatura utilise l'intelligence artificielle intégrée, basée sur des modèles linguistiques avancés (LLM) et des algorithmes de vision par ordinateur, pour faciliter la compréhension en temps réel des données environnementales et soutenir des décisions stratégiques efficaces.
L’IA identifie automatiquement des zones similaires sur des images satellites, créant de nouvelles couches territoriales sans besoin d'étiquettes manuelles. Exemple : si un stratège en biodiversité a déjà identifié une zone plantée de tournesols, l'algorithme de vision par ordinateur trouve et étiquette automatiquement toutes les autres zones avec des cultures similaires, accélérant la cartographie et optimisant la gestion du territoire.
La plateforme exploite des modèles linguistiques avancés (LLM) pour générer automatiquement des descriptions détaillées et compléter des contenus, sans que l'utilisateur ait besoin de formuler des invites ou de copier des données d'autres sources. Exemple : Un chef de projet reçoit automatiquement une description synthétique et claire des activités réalisées sur un site, compréhensible même pour ceux qui n'ont pas de compétences techniques, facilitant la création de rapports d'entreprise.
L'intelligence artificielle génère automatiquement des descriptions sur les impacts environnementaux, comme la présence d'espèces envahissantes ou les émissions de gaz à effet de serre, et identifie les dépendances critiques aux ressources naturelles. Exemple : La plateforme signale une forte dépendance à l'eau sur un site et sa proximité à une source naturelle, suggérant d'optimiser l'utilisation de la ressource pour minimiser l'impact sur l'écosystème.
L’IA génère des commentaires techniques personnalisés et des descriptions détaillées dans chaque section de la plateforme, facilitant la compréhension des données et mettant en évidence les informations clés à travers des textes explicatifs. Exemple : Un responsable environnemental peut utiliser ces descriptions automatiques pour mettre en avant un indicateur critique, avec des explications claires sur ce qu'il représente et quels facteurs influencent les résultats.
L'algorithme prédictif de la plateforme calcule la probabilité et l'impact économique des risques environnementaux, soutenant la définition des priorités et des stratégies d'intervention. Exemple : L'IA estime qu'une zone a 40 % de probabilité de subir un événement de dégradation dans les deux ans et suggère de concentrer les ressources de régénération sur cette zone, facilitant la planification durable. Les prévisions sont basées sur des modèles mathématiques et des données disponibles ; par conséquent, il peut y avoir des marges d'erreur. Il est conseillé d'intégrer ces indications avec des évaluations expertes et des données sur le terrain.
L’IA identifie automatiquement des zones similaires sur des images satellites, créant de nouvelles couches territoriales sans besoin d'étiquettes manuelles. Exemple : si un stratège en biodiversité a déjà identifié une zone plantée de tournesols, l'algorithme de vision par ordinateur trouve et étiquette automatiquement toutes les autres zones avec des cultures similaires, accélérant la cartographie et optimisant la gestion du territoire.
La plateforme exploite des modèles linguistiques avancés (LLM) pour générer automatiquement des descriptions détaillées et compléter des contenus, sans que l'utilisateur ait besoin de formuler des invites ou de copier des données d'autres sources. Exemple : Un chef de projet reçoit automatiquement une description synthétique et claire des activités réalisées sur un site, compréhensible même pour ceux qui n'ont pas de compétences techniques, facilitant la création de rapports d'entreprise.
L'intelligence artificielle génère automatiquement des descriptions sur les impacts environnementaux, comme la présence d'espèces envahissantes ou les émissions de gaz à effet de serre, et identifie les dépendances critiques aux ressources naturelles. Exemple : La plateforme signale une forte dépendance à l'eau sur un site et sa proximité à une source naturelle, suggérant d'optimiser l'utilisation de la ressource pour minimiser l'impact sur l'écosystème.
L’IA génère des commentaires techniques personnalisés et des descriptions détaillées dans chaque section de la plateforme, facilitant la compréhension des données et mettant en évidence les informations clés à travers des textes explicatifs. Exemple : Un responsable environnemental peut utiliser ces descriptions automatiques pour mettre en avant un indicateur critique, avec des explications claires sur ce qu'il représente et quels facteurs influencent les résultats.
L'algorithme prédictif de la plateforme calcule la probabilité et l'impact économique des risques environnementaux, soutenant la définition des priorités et des stratégies d'intervention. Exemple : L'IA estime qu'une zone a 40 % de probabilité de subir un événement de dégradation dans les deux ans et suggère de concentrer les ressources de régénération sur cette zone, facilitant la planification durable. Les prévisions sont basées sur des modèles mathématiques et des données disponibles ; par conséquent, il peut y avoir des marges d'erreur. Il est conseillé d'intégrer ces indications avec des évaluations expertes et des données sur le terrain.
Technologie avancée et intelligence artificielle pour protéger et surveiller la biodiversité, en créant un avenir durable et connecté à la nature. Technologie avancée et intelligence artificielle pour protéger et surveiller la biodiversité, en créant un avenir durable et connecté à la nature.
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Chaque suite d'évaluation et de suivi de XNatura est basée sur des protocoles standard et reconnus qui vous permettent de comprendre le degré de priorité de vos sites en référence à la nature, à la biodiversité et au climat.
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Études de Cas
Découvrez nos études de cas et voyez comment les entreprises utilisent XNatura pour intégrer la surveillance de la biodiversité dans leurs activités.
Les entreprises qui ont choisi XNatura
Choisir XNatura signifie adopter une approche innovante et axée sur les données, qui garantit transparence et pleine conformité aux réglementations environnementales.
Nous surveillons l'impact de nos actifs sur la biodiversité, en l'améliorant grâce à des efforts de régénération tels que la création de nos Oasis, et en augmentant notre impact en sensibilisant les étudiants locaux.
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Avec XNatura, nous sommes en mesure d'évaluer l'impact de nos clients, comme les mines, sur les écosystèmes locaux, en comprenant les niveaux de dégradation de la biodiversité.
Nous sommes fiers et heureux de diriger ce projet important en tant que Parco delle Groane e della Brughiera Briantea, qui nous voit une fois de plus collaborer avec des universités italiennes de premier plan et des acteurs présents depuis longtemps sur notre territoire. La biodiversité est essentielle pour notre planète, et sa perte constitue l’une des urgences les plus pressantes à affronter aujourd’hui.
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Avec XNatura, nous protégeons et surveillons la biodiversité à travers les Oasis du Groupe Cassa Centrale – Crédit Coopératif Italien, où notre objectif est de promouvoir des projets qui protègent l'environnement naturel et la biodiversité.
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Grâce à notre collaboration avec XNatura, nous avons mis en place des solutions technologiques pour favoriser le respect de la nature et de l'écosystème, créant une valeur durable pour les générations futures.
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Le thème de la biodiversité a toujours été central dans les stratégies de Mutti, dont l'activité tourne entièrement autour d'un produit de la terre, symbole du Made in Italy dans le monde : la tomate. C'est précisément pour cette raison qu'au sein de notre Green Strategy, nous avons donné vie à un programme de restauration et de réhabilitation des écosystèmes, qui commence par les terres où nous avons nos installations de production. La collaboration avec XNatura est donc essentielle pour nous, afin de donner une validation scientifique à nos projets et de nous aider à construire une stratégie à long terme qui nous aide à croître et à apporter à l'environnement une valeur toujours croissante.
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Nous sommes fiers de travailler aux côtés du projet 3Bee de XNatura pour surveiller et régénérer la biodiversité en Europe. Nous avons commencé par surveiller les abeilles à miel et nous étendons le projet à la régénération. Grâce à la communication sur les produits Foxy Love the Bee et aux consommateurs, nous pouvons contribuer à diffuser cette prise de conscience et faire notre part pour un planète plus durable.
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Grâce à XNatura, nous surveillons environ 1 000 hectares de notre chaîne d'approvisionnement dans le but de comprendre le niveau de biodiversité et sa relation avec nos exploitations agricoles.
Nous avons décidé de donner la priorité au capital naturel du Groupe en surveillant 16 000 hectares. Nous développons une stratégie à long terme pour renforcer les services écosystémiques de nos actifs en collaboration avec la Responsabilité Sociétale et Durable de Generali.
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Le respect est l’une des valeurs fondamentales de la gouvernance de Cherry Bank. Ce monde est ce que nous avons tous en commun. Il faut de la créativité, de la sensibilité et de l’innovation pour trouver un équilibre entre les nouveaux besoins et le respect des ressources de la Nature. Ce ne sont pas les arbres qui sauveront la planète, mais l’être humain.
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Nous sommes profondément engagés à protéger la biodiversité et à intégrer la durabilité dans nos projets. Nos initiatives soutiennent la faune, l'agriculture et les efforts de régénération, afin de créer des impacts à long terme pour un avenir plus durable.
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