Maladies des cultures agricoles : un diagnostic à portée de clic

Un groupe de chercheurs vient de développer un algorithme capable d’établir un diagnostic précis des maladies affectant les cultures agricoles à partir d’une simple photo numérique. Une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle qui devrait prochainement se concrétiser au travers d’une appli mobile d’aide au diagnostic.

Les projections sur la croissance démographique mondiale laissent présager de graves pénuries alimentaires dans les années à venir. Un contexte qui impose la plus grande vigilance quant à la qualité des produits cultivés et aux conditions de leur culture.

Né d’une collaboration entre l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) et Penn State College, le projet « PlantVillage » vise à entraîner des algorithmes d’apprentissage automatique à diagnostiquer des maladies affectant les cultures. Dernièrement, les chercheurs ont mis au point un système basé sur un réseau neuronal profond, capable d’établir des diagnostics à partir d’images de plantes saines et malades. Le système d’intelligence artificielle devrait prochainement être intégré à une application mobile pour permettre aux agriculteurs, comme aux jardiniers, d’obtenir en quelques secondes un diagnostic à partir d’une simple photo.

 

Affiner les diagnostics

 

Un succès rendu possible par les progrès réalisés récemment en matière d’apprentissage profond, cette sous-discipline du machine learning qui s’appuie sur les algorithmes pour identifier des tendances et des modèles dans de vastes ensembles de données. Ainsi, ce sont ici quelque 50 000 photos de plantes malades ou en bonne santé qui sont traitées par le système, pour reconnaître les maladies avec une extrême fiabilité. Si la conception de l’algorithme et les tests ont réclamé du temps et des moyens, la classification s’est déroulée très rapidement et le code qui en résulte est suffisamment concis pour être hébergé dans un smartphone, un atout de poids dans la lutte contre les pénuries alimentaires à l’échelle mondiale.

 

Mais l’équipe de chercheurs de PlantVillage ne compte pas en rester là. Pour améliorer l’acuité de son algorithme, elle prévoit d’ajouter 150 000 photos à sa base et d’enrichir les données utilisées par le réseau pour établir son diagnostic. A l’avenir, la date, le lieu, les tendances épidémiologiques, les conditions climatiques pourraient donc venir s’ajouter à la photo numérique, sous la forme de métadonnées. De quoi ouvrir d’intéressantes perspectives, alors que l’adoption des smartphones continue d’augmenter à travers la planète.

 

Lire l’article (en anglais)

 

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