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<title>Accueil – DAgroCoStat</title>
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<meta name="description" content="DAgroCoStat - Emma DA COSTA SILVA ingénieur agroalimentaire data scientist conseil statistique">
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<!-- ========== SECTION HERO (mise en avant) ========== -->
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<!-- Colonne gauche : texte -->
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<div class="hero-badge">
<span class="badge-dot"></span>
Ingénieure agroalimentaire · Data scientist
</div>
<h1 class="hero-title">
Transformez vos données agroalimentaires <br>en
<em>outils de décisions </em>
</h1>
</div>
<div class="hero-columns">
<div class="hero-left">
<p class="hero-sub">
Vos données dormantes sont un avantage concurrentiel inexploité. C’est pourquoi j’accompagne les acteurs de l’agroalimentaire, dans la collecte, l’exploration et l’interprétation de leurs données ainsi que dans la création d’outils d’analyse ou d’automatisation sur-mesure.
</p>
<div class="cta-group">
<a class="btn-primary" onclick="document.querySelector('#contact').scrollIntoView({behavior:'smooth'})">Discutons de votre situation</a>
<button class="btn-secondary" onclick="document.querySelector('#preuves').scrollIntoView({behavior:'smooth'})">Voir un cas client</button>
</div>
<div class="social-proof">
<div class="avatars">
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</div>
<p class="proof-text"><strong> </strong> </p>
</div>
</div>
</div>
<div class="hero-right">
<div class="bubbles-container">
<div class="bubble b1">Dashboards Qualité</div>
<div class="bubble b2">Automatisation Excel</div>
<div class="bubble b3">Analyse consommateurs</div>
<div class="bubble b4">Gain de temps</div>
<div class="bubble b5">Outils sur-mesure</div>
<div class="bubble b6">Valorisation des données</div>
</div>
</div>
</section>
<div class="bg-white-section">
<section class="section-probleme" aria-labelledby="probleme-titre">
<div class="reveal">
<h2 class="section-title" id="probleme-titre">
Vous collectez des données sans vous en rendre compte.<br>
Mais, elles ne vous aident <em>pas encore</em> à décider.
</h2>
<p class="section-intro">
Chaque jour, vos équipes génèrent une grande quantité de données : contrôles sur les lignes, résultats d’analyses labo, suivi des réclamations, indicateurs RH (accidents, absentéisme), audits ou encore exigences normatives (IFS, BRC). <br> Pourtant, face à une dérive ou lorsqu’une décision stratégique s’impose, ces historiques peinent à être exploités. <br> Faute d’outils adaptés, les décisions reposent encore largement sur l’intuition, alors même que les données disponibles pourraient devenir un véritable avantage concurrentiel.
</p>
</div>
<div class="pain-grid reveal reveal-delay-1">
<div class="pain-card" onclick="togglePain(this)">
<div class="pain-icon">
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</div>
<div class="pain-title-wrap">
<h3 class="pain-title">Données dispersées, inexploitables</h3>
<svg class="pain-chevron" viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg>
</div>
<p class="pain-desc">Excel, capteurs, papier… Opérateurs et techniciens passent du temps à recopier des données d’un support à l’autre au lieu de se concentrer sur leur analyse.</p>
</div>
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<div class="pain-icon">
<svg viewbox="0 0 24 24"><circle cx="12" cy="12" r="10"/><path d="M12 8v4l3 3"/></svg>
</div>
<div class="pain-title-wrap">
<h3 class="pain-title">Décisions prises trop tard</h3>
<svg class="pain-chevron" viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg>
</div>
<p class="pain-desc">Vous découvrez toujours après coup les problèmes de rendement, anomalies labo, non-conformités ou ruptures de stock.</p>
</div>
<div class="pain-card" onclick="togglePain(this)">
<div class="pain-icon">
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</div>
<div class="pain-title-wrap">
<h3 class="pain-title">Préparation chronophage des réunions / audits</h3>
<svg class="pain-chevron" viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg>
</div>
<p class="pain-desc">Extraire, nettoyer et consolider les bons KPIs pour préparer une revue de direction, un point qualité ou un audit de certification vous demande des jours entiers de travail manuel.</p>
</div>
<div class="pain-card" onclick="togglePain(this)">
<div class="pain-icon">
<svg viewbox="0 0 24 24"><path d="M17 21v-2a4 4 0 0 0-4-4H5a4 4 0 0 0-4 4v2"/><circle cx="9" cy="7" r="4"/><path d="M23 21v-2a4 4 0 0 0-3-3.87M16 3.13a4 4 0 0 1 0 7.75"/></svg>
</div>
<div class="pain-title-wrap">
<h3 class="pain-title">Peur du fossé entre data et usine</h3>
<svg class="pain-chevron" viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg>
</div>
<p class="pain-desc">L’informatique vous effraie et vous redoutez qu'une solution livrée par un Data Scientist ne trouve pas sa place dans les pratiques quotidiennes de vos équipes.</p>
</div>
<div class="pain-card" onclick="togglePain(this)">
<div class="pain-icon">
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</div>
<div class="pain-title-wrap">
<h3 class="pain-title">Causes racines impossibles à isoler</h3>
<svg class="pain-chevron" viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg>
</div>
<p class="pain-desc">Réclamations clients, rebuts, sur-dosages... Vous pressentez souvent l’origine du problème, mais vos données, trop cloisonnées, ne permettent pas de croiser les variables pour le démontrer.</p>
</div>
<div class="pain-card" onclick="togglePain(this)">
<div class="pain-icon">
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</div>
<div class="pain-title-wrap">
<h3 class="pain-title">Historiques riches, mais dormants</h3>
<svg class="pain-chevron" viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg>
</div>
<p class="pain-desc">Vous accumulez des historiques de contrôles qualité très précieux depuis des années. Pourtant, faute d'expertise en interne pour les exploiter, cette richesse dort sur vos serveurs au lieu d'orienter vos décisions.
</p>
</div>
</div>
<div class="bridge reveal reveal-delay-3">
<div class="bridge-text">
<p class="bridge-label">La bonne nouvelle</p>
<p class="bridge-title">
Ces problèmes ont leur solution <br>
et il ne sera pas nécessaire d’acquérir <em>des compétences en informatique</em> pour les utiliser.
</p>
</div>
<a href="#solution" class="bridge-cta">Voir mon approche</a>
</div>
</section>
</div>
<section class="section-solution" id="solution" aria-labelledby="solution-titre">
<div class="reveal">
<div class="section-eyebrow"><span class="eyebrow-dot"></span>L'alliance du terrain et de la donnée</div>
<div class="section-header">
<h2 class="section-title" id="solution-titre">
Une approche pragmatique,<br >des outils <em>vraiment utilisés</em> et des résultats <em>mesurables</em>
</h2>
<p class="section-intro">
Mon approche repose sur ma double expertise : ingénieure agroalimentaire et data scientist. J’interviens ainsi, directement sur votre environnement existant pour concevoir des solutions sur-mesure que vos opérateurs s'approprieront rapidement.
</p>
</div>
</div>
<div class="reveal reveal-delay-1">
<p class="method-label">Ma méthode en 3 phases</p>
<div class="steps">
<div class="step">
<div class="step-num">01</div>
<h3 class="step-title">Diagnostic terrain & cartographie data</h3>
<p class="step-desc">Je m’imprègne de vos contraintes de production et de vos normes. J’audite vos sources de données (fichiers Excel, ERP, résultats labo, etc) pour identifier ce qui est exploitable immédiatement et je formule les leviers d’amélioration prioritaires.</p>
<div class="step-delivrable"><strong>Livrable </strong> Rapport de diagnostic · <br>Plan d’action priorisé</div>
</div>
<div class="step">
<div class="step-num">02</div>
<h3 class="step-title">Modélisation & prototypage</h3>
<p class="step-desc">Création de votre outil de A à Z basé sur vos données réelles : automatisation de rapports, application R Shiny, modèle algorithmique prédictif… Chaque modèle est validé en interaction avec vos équipes terrain afin de s'assurer qu'il correspond à la réalité opérationnelle et qu'il est utilisable par des non-data initiés.</p>
<div class="step-delivrable"><strong>Livrable </strong> Outils opérationnels</div>
</div>
<div class="step">
<div class="step-num">03</div>
<h3 class="step-title">Validation & Prise en main</h3>
<p class="step-desc">Je vérifie avec vous le fonctionnement de la solution. Si besoin, je transmets les éléments nécessaires à votre service informatique pour le déploiement. Je rédige ensuite une documentation utilisateur claire et j’anime un temps de formation pour que vos équipes s’approprient l'outil sereinement au quotidien.</p>
<div class="step-delivrable"><strong>Livrable </strong> Solution opérationnelle · Documentation ciblée · <br>Session de formation</div>
</div>
</div>
</div>
<br>
<div class="bridge reveal reveal-delay-3">
<div>
<p class="bridge-label">Transformez vos données en leviers de décision</p>
<p class="bridge-title">
Passez <em>moins de temps à chercher les informations </em>et repondez vraiment aux attentes de vos consommateurs.
</p>
</div>
<a href="services" class="bridge-cta">Voir mes services</a>
</div>
</section>
<div class="bg-white-section">
<section class="section-preuves" id="preuves" aria-labelledby="preuves-titre">
<div class="reveal">
<div class="section-eyebrow"><span class="eyebrow-dot"></span>Réalisations & Projets</div>
<div class="section-header">
<h2 class="section-title" id="preuves-titre">
Des résultats concrets,<br>
<em>éprouvés sur le terrain</em>
</h2>
<p class="section-intro">
Mon approche de la donnée ne se base pas sur de la théorie, mais sur la réalité industrielle. De la gestion de la qualité en usine à la programmation statistique en laboratoire d’analyses, voici le type de projets que je mène à bien.
</p>
</div>
</div>
<div class="tech-strip reveal reveal-delay-1">
<p class="tech-label">Outils & Langages maîtrisés</p>
<div class="tech-logos-container">
<div class="tech-logo-wrapper">
<img src="assets/images/excel-logo.png" alt="Excel">
<span class="tech-name">Excel</span>
</div>
<div class="tech-logo-wrapper">
<img src="assets/images/powerbi-logo.png" alt="Power BI">
<span class="tech-name">Power BI</span>
</div>
<div class="tech-logo-wrapper">
<img src="assets/images/r-logo.png" alt="R">
<span class="tech-name">R</span>
</div>
<div class="tech-logo-wrapper">
<img src="assets/images/python-logo.png" alt="Python">
<span class="tech-name">Python</span>
</div>
<div class="tech-logo-wrapper">
<img src="assets/images/git-logo.png" alt="Git">
<span class="tech-name">Git</span>
</div>
<div class="tech-logo-wrapper">
<img src="assets/images/colab-logo.png" alt="Colab">
<span class="tech-name">Google Colab</span>
</div>
</div>
</div>
<div class="reveal">
<p class="cases-label">Exemples d’interventions</p>
<div class="cases-grid">
<div class="case-card">
<div class="case-header">
<span class="case-sector">Veille Sanitaire</span>
<span class="case-company">Analyse de données publiques</span>
</div>
<div class="case-body">
<p class="case-challenge">Analyse de base de données</p>
<h3 class="case-title">Comment passer d’une surveillance réactive à une prévention proactive grâce aux données RappelConso ?</h3>
<div class="case-results">
<div class="result-row">
<span class="result-num">+3000</span>
<span class="result-lbl">alertes historiques agrégées et nettoyées</span>
</div>
<div class="result-row">
<span class="result-num">1</span>
<span class="result-lbl">cartographie des risques par filière, motifs et selon la saisonnalité</span>
</div>
</div>
<div class="case-footer">
<span class="case-duration">Projet : <strong>Data Analyse</strong></span>
<div class="case-tools">
<span class="tool-pill">Open Data</span>
<span class="tool-pill">Power BI</span>
<span class="tool-pill">Analyse critique</span>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="case-card">
<div class="case-header">
<span class="case-sector">Programmation et Automatisation</span>
<span class="case-company">Laboratoire d’analyses</span>
</div>
<div class="case-body">
<p class="case-challenge">Optimisation des processus</p>
<h3 class="case-title">Comment diviser par 4 le temps de production d’un rapport ?</h3>
<div class="case-results">
<div class="result-row">
<span class="result-num">75%</span>
<span class="result-lbl">de temps passé en moins sur des tâches chronophages</span>
</div>
<div class="result-row">
<span class="result-num">-90%</span>
<span class="result-lbl">d’erreurs et meilleure reproductibilité</span>
</div>
<div class="result-row">
<span class="result-num">100%</span>
<span class="result-lbl">d’autonomie des équipes grâce à une interface intuitive</span>
</div>
</div>
<div class="case-footer">
<span class="case-duration">Projet : <strong>Automatisation</strong></span>
<div class="case-tools">
<span class="tool-pill">Excel</span>
<span class="tool-pill">R Shiny</span>
<span class="tool-pill">Word</span>
<span class="tool-pill">PDF</span>
<span class="tool-pill">Gestion des PNG/JPG</span>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="case-card">
<div class="case-header">
<span class="case-sector">Sécurité Alimentaire</span>
<span class="case-company">Gestion Qualité Usine</span>
</div>
<div class="case-body">
<p class="case-challenge">Évaluation des risques - Scoring</p>
<h3 class="case-title">Comment standardiser et fiabiliser l’évaluation des fournisseurs et des matières premières,
tout en simplifiant la prise de décision pour les Responsables Qualité ?</h3>
<div class="case-results">
<div class="result-row">
<span class="result-num">1</span>
<span class="result-lbl">tableau de bord centralisé et dynamique</span>
</div>
<div class="result-row">
<span class="result-num">350</span>
<span class="result-lbl">fournisseurs scorés automatiquement selon les normes</span>
</div>
</div>
<div class="case-footer">
<span class="case-duration">Projet : <strong>Business Intelligence</strong></span>
<div class="case-tools">
<span class="tool-pill">IFS Food</span>
<span class="tool-pill">Fraude Alimentaire</span>
<span class="tool-pill">Excel</span>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="case-card">
<div class="case-header">
<span class="case-sector">R&D et Qualité</span>
<span class="case-company">Industrie Agroalimentaire</span>
</div>
<div class="case-body">
<p class="case-challenge">Traitement automatique du langage naturel</p>
<h3 class="case-title">Comment utiliser l’IA pour l’annotation automatique des commentaires sensoriels ?</h3>
<div class="case-results">
<div class="result-row">
<span class="result-num">+5000</span>
<span class="result-lbl">retours clients analysés et catégorisés</span>
</div>
<div class="result-row">
<span class="result-num">98%</span>
<span class="result-lbl">de précision sur l’annotation automatique</span>
</div>
</div>
<div class="case-footer">
<span class="case-duration">Projet : <strong>Data Science</strong></span>
<div class="case-tools">
<span class="tool-pill">IA</span>
<span class="tool-pill">NLP TALN</span>
<span class="tool-pill">Analyse de métriques</span>
<span class="tool-pill">Recherche bibliographique</span>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section> </div>
<section class="section-edu" id="faq" aria-labelledby="edu-titre">
<div class="faq-layout reveal reveal-delay-3">
<div class="faq-sidebar">
<h3 class="faq-sidebar-title">Vous avez <br>des <em>questions</em> ?</h3>
<a href="contact" class="faq-sidebar-cta">Poser ma question</a>
</div>
<div class="faq-list" role="list">
<div class="faq-item" role="listitem">
<button class="faq-question" aria-expanded="false" onclick="toggleFaq(this)">
<span class="faq-q-text">Intervenez-vous uniquement dans l’industrie agroalimentaire ?</span>
<div class="faq-chevron"><svg viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg></div>
</button>
<div class="faq-answer">
<div class="faq-answer-inner">
Mon bagage d’ingénieure me porte naturellement vers les secteurs soumis à de fortes contraintes sanitaires et de qualité (<strong>Agroalimentaire, Agronomie, Cosmétique, Santé</strong>). Cependant, la data science et l’automatisation sont transversales. Si vous avez besoin d’automatiser des flux de données chronophages sous Excel ou de créer des tableaux de bord interactifs (que vous soyez <strong>comptable, logisticien ou RH</strong>), je peux tout à fait vous accompagner sur ces outils.
</div>
</div>
</div>
<div class="faq-item" role="listitem">
<button class="faq-question" aria-expanded="false" onclick="toggleFaq(this)">
<span class="faq-q-text">Comment se passe le premier contact ?</span>
<div class="faq-chevron"><svg viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg></div>
</button>
<div class="faq-answer">
<div class="faq-answer-inner">
Tout commence par un premier message écrit de votre part pour m’expliquer les grandes lignes de votre situation (votre secteur, vos outils actuels, le problème rencontré). Cela me permet d’analyser votre contexte et de préparer notre échange. Ensuite, nous planifions un appel ciblé qui conduira à une proposition d’accompagnement.
</div>
</div>
</div>
<div class="faq-item" role="listitem">
<button class="faq-question" aria-expanded="false" onclick="toggleFaq(this)">
<span class="faq-q-text">Faut-il investir dans un nouveau logiciel coûteux ?</span>
<div class="faq-chevron"><svg viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg></div>
</button>
<div class="faq-answer">
<div class="faq-answer-inner">
Non, je m'adapte souvent aux outils que vous possédez déjà (comme Excel) en débloquant tout leur potentiel grâce à la programmation.
</div>
</div>
</div>
<div class="faq-item" role="listitem">
<button class="faq-question" aria-expanded="false" onclick="toggleFaq(this)">
<span class="faq-q-text">Mon équipe n'est pas experte en informatique, est-ce un frein ?</span>
<div class="faq-chevron"><svg viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg></div>
</button>
<div class="faq-answer">
<div class="faq-answer-inner">
Au contraire. C'est justement pour cela que j'interviens. Mon but est de leur livrer des outils "clés en main" où la complexité est invisible, pour leur simplifier la vie.
</div>
</div>
</div>
<div class="faq-item" role="listitem">
<button class="faq-question" aria-expanded="false" onclick="toggleFaq(this)">
<span class="faq-q-text">Je n’ai pas de données bien organisées. Pouvez-vous quand même m’aider ?</span>
<div class="faq-chevron"><svg viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg></div>
</button>
<div class="faq-answer">
<div class="faq-answer-inner">
C’est la situation la plus fréquente et c’est précisément pour cela que la mission commence par un diagnostic. <strong>Des données imparfaites ne signifient pas des données inutilisables.</strong> La première étape permet de cartographier ce qui existe et d’évaluer ce que nous pouvons en faire.
</div>
</div>
</div>
<div class="faq-item" role="listitem">
<button class="faq-question" aria-expanded="false" onclick="toggleFaq(this)">
<span class="faq-q-text">Combien de temps mes équipes devront-elles consacrer à la mission ?</span>
<div class="faq-chevron"><svg viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg></div>
</button>
<div class="faq-answer">
<div class="faq-answer-inner">
Je conçois mes missions pour <strong>minimiser la charge de vos équipes</strong>. En pratique, comptez un référent interne disponible 2 à 3 heures par semaine pour répondre à mes questions ou valider les orientations. <br>Les opérateurs terrain pourront être sollicités ponctuellement lors du diagnostic pour bien comprendre leurs réalités. Enfin, en fonction du projet, il faudra prévoir la formation à l’équipe utilisatrice lors de la livraison.
</div>
</div>
</div>
<div class="faq-item" role="listitem">
<button class="faq-question" aria-expanded="false" onclick="toggleFaq(this)">
<span class="faq-q-text">Qu’est-ce que je reçois concrètement à la fin de la mission ?</span>
<div class="faq-chevron"><svg viewbox="0 0 24 24"><polyline points="6 9 12 15 18 9"/></svg></div>
</button>
<div class="faq-answer">
<div class="faq-answer-inner">
Les livrables varient selon le projet : un diagnostic métier clair, la solution opérationnelle (tableau de bord, outil automatisé Excel, modèle statistique fonctionnel), une documentation ciblée pour l’utilisateur final et une session de formation pour garantir la prise en main par vos équipes.
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="section-rdv" id="contact" aria-labelledby="contact-titre">
<div class="rdv-inner">
<div class="rdv-text-content reveal">
<p class="rdv-eyebrow">Discutons de votre projet</p>
<h2 class="rdv-title" id="contact-titre">
Prêt à valoriser vos données ?<br>
<em>Étudions votre besoin.</em>
</h2>
<p class="rdv-sub">
Pour vous apporter des réponses précises dès notre premier échange, j’ai besoin de comprendre votre contexte. Décrivez-moi votre situation et je vous contacte rapidement pour planifier un appel.
</p>
<div class="guarantees">
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Étude préalable de votre contexte
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Réponse rapide sous 48h
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Vos données restent confidentielles
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<h3 class="rdv-card-title">Envoyer votre demande</h3>
<p class="rdv-card-sub">Simple · Rapide · Confidentiel</p>
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<p class="call-preview-label">Le déroulé de notre échange</p>
<div class="call-step">
<div class="call-step-num">1</div>
<p class="call-step-text"><strong>Vous m’écrivez</strong> en précisant votre secteur d’activité, vos outils et votre objectif.</p>
</div>
<div class="call-step">
<div class="call-step-num">2</div>
<p class="call-step-text"><strong>J’analyse votre demande</strong> pour préparer les questions techniques adéquates.</p>
</div>
<div class="call-step">
<div class="call-step-num">3</div>
<p class="call-step-text"><strong>Nous échangeons</strong> ensuite pour explorer les solutions envisageables.</p>
</div>
</div>
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<a href="mailto:emma.dcs@dagrocostat.fr?subject=Demande%20d'accompagnement%20Data%20-%20[Nom%20de%20votre%20entreprise]&body=Bonjour%20Emma%2C%0D%0A%0D%0AVoici%20les%20premiers%20%C3%A9l%C3%A9ments%20concernant%20notre%20besoin%20%3A%0D%0A%0D%0A-%20Secteur%20d'activit%C3%A9%20%3A%20%0D%0A-%20Probl%C3%A9matique%20rencontr%C3%A9e%20%3A%20%0D%0A-%20Outils%20actuels%20%3A%20%0D%0A-%20Objectif%20souhait%C3%A9%20%3A%20%0D%0A-%20Disponibilit%C3%A9s%20pour%20un%20appel%20%3A%20%0D%0A%0D%0AMerci%20d'avance%20et%20%C3%A0%20bient%C3%B4t%2C%0D%0A[Votre%20Signature]" class="btn-contact-main">
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<em>Un modèle d’email s’ouvrira automatiquement pour vous guider.</em>
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Aucune relance automatique · Zéro spam
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