Détection automatisée des maladies des plantes : un outil d'IA pour protéger les cultures
Les maladies des plantes sont un problème crucial pour les économies locales et nationales, qui sont largement tributaires de l'agriculture. Elles remettent en question la sécurité alimentaire en réduisant les rendements des cultures et affectent également les moyens de subsistance des agriculteurs et des praticiens de l'agriculture. Les méthodes conventionnelles d'identification des maladies des plantes, telles que l'inspection visuelle par l'homme, se sont révélées très inefficaces. Il est donc très important de développer des techniques améliorées d'identification et de classification des maladies des plantes pour prévenir les pertes potentielles de récoltes.
Aujourd'hui, nous lançons un outil basé sur l'intelligence artificielle qui permet la détection automatisée des maladies des plantes. Actuellement en phase de test privé, cet outil utilise des méthodes d'apprentissage en profondeur (deep learning) et il est alimenté par un ensemble de données provenant de PlantVillage, qui comprend environ 87 000 images RVB de feuilles de cultures saines et malades, classées comme suit :
- Tache septorienne de la tomate
- Brûlure des feuilles de fraisier
- Virus de la mosaïque de la tomate
- Tavelure du pommier
- Pourriture noire du pommier
- Rouille du pommier de cèdre
- Pomme saine
- Myrtille saine
- Cerise (y compris aigre) saine
- Cerise (y compris aigre) Oïdium
- Tache cercosporéenne du maïs tache grise
- Rouille commune du maïs
- Maïs sain
- Brûlure septentrionale du maïs
- Pourriture noire du raisin
- Esca de raisin (rougeole noire)
- Raisin sain
- Brûlure des feuilles de vigne (tache foliaire d'Isariopsis)
- Huanglongbing orange (verdissement des agrumes)
- Tache bactérienne de la pêche
- Pêche saine
- Poivron, cloche tache bactérienne
- Poivron en bonne santé
- Altération de la pomme de terre
- Pomme de terre saine
- Mildiou de la pomme de terre
- Framboise saine
- Soja sain
- Oïdium de la courge
- Fraise saine
- Brûlure des feuilles de fraisier
- Tache bactérienne de la tomate
- Alternariose de la tomate
- Tomate saine
- Mildiou de la tomate
- Moisissure de feuille de tomate
- Taches septoriennes de la tomate
- Tétranyques de la tomate Tétranyque à deux points
- Point cible de la tomate
- Virus de l'enroulement des feuilles jaunes de la tomate
Cet outil est capable d'analyser les images de plantes et de détecter les signes de maladies, tels que les taches, les feuilles jaunies, et les déformations. Il peut également identifier les espèces de plantes et les maladies qui les affectent, permettant aux agriculteurs et aux praticiens de l'agriculture de prendre des mesures préventives pour protéger leurs cultures. Cet outil est un pas en avant important dans la lutte contre les maladies des plantes, car il permet une identification rapide et précise des maladies, ce qui permet aux agriculteurs et aux praticiens de l'agriculture de prendre des mesures préventives pour protéger leurs cultures. Cela pourrait également contribuer à la sécurité alimentaire en augmentant les rendements des cultures et en réduisant les pertes de récoltes.
Nous continuons de nous consacrer à l'amélioration de l'IA pour résoudre les problèmes importants, et cet outil de détection des maladies des plantes est un exemple de notre engagement à résoudre les problèmes importants de l'agriculture. Nous invitons les agriculteurs et les praticiens de l'agriculture à participer au test privé pour évaluer l'efficacité de cet outil et contribuer à son amélioration. Ils peuvent également bénéficier des avantages de la détection précoce des maladies des plantes pour protéger leurs cultures et augmenter les rendements de leurs récoltes. Nous espérons que cet outil deviendra rapidement disponible pour tous les agriculteurs et les praticiens de l'agriculture, contribuant ainsi à lutter contre les maladies des plantes à l'échelle mondiale et à assurer la sécurité alimentaire pour tous.
