Une agriculture durable grâce à l’IA

Publié le 07/12/2021 dans Innovation

Une agriculture durable grâce à l’IA

Les cultivateurs luttent en permanence contre les maladies dans leurs cultures. L'Institut flamand pour l'agriculture, la pêche et la recherche en alimentation (ILVO) étudient la détection précoce des maladies par drones et IA afin de contribuer à une culture plus efficiente et durable.

L’ILVO est un institut scientifique du Gouvernement flamand qui propose, en co création avec d’autres partenaires, des solutions pour le secteur agricole, entre autres. Ruben Van De Vijver s’y focalise sur le volet IA. « La lutte proactive et réactive contre les phytopathologies coûte aux agriculteurs beaucoup de temps, d’argent et d’efforts, et va en outre de pair avec une forte empreinte écologique.

Si des maladies arrivent tout de même à infecter le champ, elles entraîneront en outre des pertes significatives dans la récolte. Plus l’agriculteur pourra détecter tôt et précisément les maladies dans les champs, plus il pourra s’y attaquer vite et efficacement, souvent en utilisant moins de pesticides », explique-t-il

Grâce à l’intelligence artificielle, l’ordinateur peut reconnaître les signes d’une maladie comme de taches sur les plantes.

Ruben Van De Vijver – doctorant à l’ILVO

Une vue détaillée du champ

“Aujourd’hui, les agriculteurs doivent généralement épandre une dose homogène de pesticides sur l’ensemble du champ. La détection des maladies se fait essentiellement à l’œil nu », précise Ruben Van De Vijver. “L’agriculteur repère, depuis le bord du champ ou de sa machine agricole, des taches brunes qu’il va ensuite inspecter de plus près. Bien que cette approche ait déjà prouvé son utilité, il lui manque à la fois une vue d’ensemble et une vue plus détaillée. Les drones apportent une solution à cet égard.”

Une caméra hyperspectrale localise les foyers de contamination

Les drones peuvent facilement cartographier entièrement un champ depuis les airs. Imec, partenaire de recherche, a développé des caméras hyperspectrales qui, depuis un drone, sont capables d’identifier des foyers d’infection. Là où l’œil humain et les caméras classiques ne voient que trois couleurs, la caméra hyperspectrale peut distinguer un spectre bien plus étendu, avec à la clé une visualisation extrêmement détaillée de la situation dans le champ.”

Le drone envoie les images captées via la connectivité 5G de Proximus vers un ordinateur central. “Grâce à l’intelligence artificielle, l’ordinateur reconnaît des signes d’une maladie tels que des motifs et taches particuliers”, poursuit Ruben Van De Vijver. “L’agriculteur sait, grâce à cette analyse, où se trouvent les plantes malades dans son champ, ce qui lui permet d’utiliser les pesticides de façon beaucoup plus ciblée, et, par conséquent, de travailler de façon plus efficace, économique et durable. Cela peut également ouvrir la voie à l’utilisation de produits phytosanitaires biologiques, plus onéreux, mais en plus petites quantités.”

Plus l’agriculteur peut détecter tôt et avec précision les maladies dans son champ, plus il pourra agir rapidement et efficacement, souvent en utilisant moins de pesticides.

Ruben Van De Vijver – doctorant à l’ILVO

Une analyse rapide pour moins de pesticides

La rapidité et la bande passante de la 5G constituent un élément crucial du projet. “L’agriculteur reçoit immédiatement les résultats de l’analyse, après quoi il procède lui-même à une inspection sur le terrain. Il peut dès lors agir vite et éviter le pire ou, si l’analyse est favorable, reporter de quelques jours le traitement préventif hebdomadaire. Ceci lui permet d’importantes économies en produits phytosanitaires. Le traitement rapide des images lui permet de prendre ces décisions à temps.”

L’agriculteur se sert des données fournies par l’IA

Cette étude confirme, selon Ruben Van De Vijver, l’importance de données quantitatives et qualitatives. “Nous avons alimenté nos modèles IA de très vastes ensembles de données. Les premiers résultats se sont avérés variables selon que le ciel était nuageux ou dégagé, suggérant ainsi la nécessité d’une validation humaine. À présent, nous nous demandons si la détection des anomalies nous permet de gagner en efficacité. Le modèle IA pourrait reconnaître les plantes saines et en déduire quelles sont les plantes malades, mais, actuellement, nous procédons dans l’autre sens.”

Le prochain projet : lutter contre les maladies fongiques et les infections des pommes de terre

Le projet de l’ILVO est actuellement en phase pilote. “Lors d’un prochain projet, nous nous focaliserons sur la manière dont les agriculteurs peuvent en pratique travailler avec notre méthode. Nous nous concentrons dans un premier temps sur Alternaria, une maladie fongique relativement facile à détecter”, poursuit Ruben Van De Vijver. “Nous voyons également un potentiel pour lutter contre Phytophthora, une infection des pommes de terre plus agressive, et la protection d’autres cultures.”

L’ILVO mène des études multidisciplinaires, indépendantes et axées sur la pratique. Il travaille en co-création sur des solutions destinées à l’agriculture, la pêche et l’alimentation. Sa mission consiste à ‘produire d’une façon socialement responsable de la nourriture saine, variée et en suffisance pour les 10 milliards de bouches que nous devrons nourrir en 2050’.

L’étude sur la détection des maladies dans les cultures agricoles constitue pour Ruben Van De Vijver une suite logique au doctorat qu’il a préparé sur le même sujet.

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