Machine Learning? Son assistance dans la détection des maladies de plantes

L’un des plus grands défis pour l’humanité aujourd’hui, c’est la sécurité alimentaire dont le bénéfice majeur consiste à garantir la bonne santé de la population humaine. Pour servir cette nombreuse population humaine, les plantes ou végétaux si tu préfères, représentent un choix important.

Les plantes sont une source d’aliments nutritifs en plus de posséder pour certaines, des propriétés médicinales. Cependant, leur existence est menacée par une exposition constante à des agents pathogènes microbiens incluant virus, bactéries, champignons, nématodes et insectes envahissants, ravageurs, j’en passe.

Les attaques cybercriminelles continuent de croître en prévalence et en complexité. Avec une effrayante capacité de perturber les opérations multiformes d’une entreprise, une capacité de compromettre des données critiques de l’entreprise et causer de sérieuses atteintes à la réputation des entreprises, elles posent une menace existentielle aux entreprises et tout ce qui va avec.

Ces entités microbiennes provoquent de graves anomalies dans la physiologie (maladies) des plantes hôtes. Les maladies résultant de ces agents pathogènes ainsi que l’invasion d’insectes ravageurs sont des facteurs importants déterminant non seulement la qualité mais aussi, la quantité des récoltes qui peut se voir réduite à des quantités négligeables.

Pour pallier ces pertes, il est essentiel d’avoir des mécanismes de détection rapide et précise de ces maladies. Ce à quoi les méthodes traditionnelles ont montré leurs limites : lenteurs, manque de précision d’où le besoin de méthodes automatisées de détection des maladies de plantes. Heureusement pour nous, la technologie fait des avancées énormes dans ce sens. Des exemples de technologies permettant l’implémentation de méthodes de détection des maladies de plantes avec précision incluent:

La Computer Vision (VC): La computer vision désigne une technique d’intelligence artificielle permettant d’analyser des images captées par un équipement tel qu’une caméra. Concrètement, la computer vision se présente comme un outil basé sur l’IA capable de reconnaître une image, de la comprendre, et de traiter les informations qui en découlent. Pour beaucoup, la vision par ordinateur est l’équivalent, en termes d’IA, des yeux humains et de la capacité de notre cerveau à traiter et analyser les images perçues. La reproduction de la vision humaine par des ordinateurs constitue d’ailleurs l’un des grands objectifs de la computer vision.

Le Machine Learning (ML): Le machine learning est une technique de programmation informatique qui utilise des probabilités statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre par eux-mêmes sans codage explicite. … Pour apprendre, la machine a besoin de consommer des big data.

Le Deep Learning (DL): Le deep learning ou apprentissage profond consiste à ce qu’une intelligence artificielle parvienne à assimiler de nouvelles connaissances à travers un réseau de neurones artificiels. Il s’agit d’une pratique issue de l’apprentissage automatique, également connu sous le terme de machine learning.

Note sur le Machine Learning

Le machine learning (ML) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) permettant d’effectuer des tâches spécifiques en se basant sur des ensembles de données. Il développe des algorithmes et permet la réalisation de tâches sans intervention humaine.

Dans le machine learning, on distingue l’apprentissage supervisé de l’apprentissage non supervisé. Notions sur lesquelles je ne compte pas m’étendre dans cet article.

Pour ce qui concerne la détection des maladies de plantes avec le machine learning, plusieurs approches sont utilisées. Parmi ces approches : les forêts d’arbres décisionnels (ou forêts aléatoires de l’anglais random forest), les réseaux de neurones artificiels, les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support vector machine, SVM), la logique floue (fuzzy logic, en anglais), le partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais), les réseaux de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour Convolutional Neural Networks) et bien d’autres.

La détection des maladies de plantes et la détection d’invasion d’insectes – Comment se passe

Le processus de détection des maladies en computer vision implique le traitement d’images des parties malades de plantes, la recherche de caractéristiques de la zone de lésion, l’apprentissage du modèle d’algorithme et la détection des maladies.

Pour ce processus (détection des maladies), la computer vision se divise en trois niveaux différents : Quoi, Où et Comment. Dans cette division, le Quoi correspond à la classification (traitement de l’image et information sur l’image). Le segment Où correspond à la tâche de localisation. Cette partie du processus est critique car elle extrait le type de maladie chez les plantes hôtes. La troisième partie (Comment) implique la tâche de segmentation, qui sépare les lésions de la maladie des pixels d’arrière-plan.

En machine learning, le modèle de machines à vecteurs de support diagnostique les maladies en fonction de la couleur et de la forme de la lésion avec une précision de 96%. De même, la forêt aléatoire détecte les maladies des plantes avec une précision de 97%.

Ces modèles de détection des maladies de plantes ont une importance capitale dans ce sens que ces maladies entraînent des pertes irréversibles en qualité et en quantité de la récolte. Par conséquent, la prédiction de la maladie à l’avance a un rôle prometteur tant dans la gestion de la maladie que dans la prévention des pertes de rendement.

Le deep learning dans la détection des maladies de plantes

Le deep learning consiste en un réseau de neurones. Ces neurones sont connectés de manière à ce que les signaux puissent être transférés à travers le réseau. Le réseau neuronal est agrégé en couches pour le calcul du signal et l’apprentissage du modèle d’algorithme.

Les modèles de deep learning sont plus populaires parce qu’ils apprennent de manière autonome, les caractéristiques des données sans manipulation humaine. Ils jouent un rôle clé dans la détection des maladies des plantes sur la base de la reconnaissance d’images. Par exemple, un réseau de neurones convolutifs (CNN) est très précis pour l’analyse d’images.

Comme je venais de le dire, un modèle de réseau de neurones convolutifs (CNN) est composé de différentes couches qui se distinguent en couches d’entrée, couche de convolution, couche de mise en commun, couche de connexion complète et couche de sortie.

Ces couches permettent au modèle CNN d’effectuer des tâches sur des informations complexes pour la reconnaissance d’images et la détection de maladies. Le modèle CNN traite également les caractéristiques de l’image à l’aide de petits sous-ensembles et est également utile pour extraire des informations à partir de données séquentielles tels que des signaux dépendant du temps.

Les outils open source pour le machine et le deep learning sont TensorFlow en Python, Caret en R et Caffe pour Matlab.

Conclusion

L’application des modèles de machine learning dans la détection des maladies des plantes a et aura de grands avantages pour l’agriculture et même l’élevage, bétail, etc. Ces modèles aident déjà et aideront mieux encore les agriculteurs dans le diagnostic précoce des maladies des plantes. En outre, cela réduira la complexité des processus, les coûts et le temps.

Développer l’agriculture avec Dimitra

L’agriculture intelligente (Smart Agriculture), AgriTech ou plus simplement AgTech, fait référence à l’application des nouvelles technologies émergentes à l’agriculture, l’élevage, horticulture et l’aquaculture, notamment à l’aide de logiciels, d’objets connectés, de capteurs, de satellites, de l’automatisation et de l’analyse des données, pour améliorer le rendement, l’efficacité et la rentabilité du secteur agricole de façon générale.

Il s’agit d’un secteur économique émergent qui a le potentiel de remodeler complètement l’agriculture mondiale et celle des pays en développement, augmentant considérablement la productivité du système agricole tout en réduisant les coûts environnementaux et sociaux des pratiques actuelles de production agricole. Selon MarketsAndMarkets, ce secteur devrait globalement peser plus de 20 milliards de dollars d’ici 2026.

Avec Dimitra notre mission est d’aider les agriculteurs et les gouvernements à mieux cultiver la terre, à mieux pratiquer l’élevage et à créer de la richesse pour leurs pays respectifs grâce à de la technologie appliquée.

Dimitra est une plateforme agricole de pointe permettant une agriculture pilotée par les données tout en fournissant des solutions utiles pour la gestion des cultures et la gestion de l’élevage. Le but est de fournir des solutions technologiques, simples et durables aux agriculteurs pour faciliter l’éradication de la faim tout en améliorant la sécurité alimentaire et ainsi s’aligner aux objectifs de développement durable des nations unies.

Actuellement présent(e) dans plus de 58 pays du monde entier avec une forte présence en Afrique, Dimitra et sa plateforme de « l’agriculteur connecté » et son écosystème permettent aux petits agriculteurs et éleveurs de transformer leurs activités de subsistance en véritables entreprises économiquement viables.

Chaque petit agriculteur, éleveur, quelle que soit sa situation économique, devrait avoir accès à une technologie simple, belle et utile, car lorsque les agriculteurs prospèrent, des économies entières prospèrent.

Jon Trask, PDG et fondateur de Dimitra

Les méthodes actuellement employées menacent la sécurité alimentaire. Des mauvaises techniques de stockage, des pertes pendant les transports, des retards au niveau des postes frontaliers, des déchets sur les marchés et les chaînes d’approvisionnement d’épiceries sont parmi tant d’autres, des problèmes que les entreprises, les gouvernements et les agriculteurs tentent de résoudre.

Les problèmes de sécurité alimentaire intensifient la malnutrition si bien que le coût d’une alimentation saine n’est pas à la portée d’environ 3 milliards de personnes dans le monde. En plus, selon les Nations Unies, en 2021 plus d’un milliard de personnes resteront le ventre vide chaque nuit.

Chez Dimitra, ce sont des challenges que nous contribuons à résoudre en fournissant aux gouvernements ainsi qu’aux acteurs du secteur, les capacités nécessaires pour augmenter leurs rendements, réduire leurs coûts et atténuer leurs risques.

Tu es décideur au niveau du gouvernement de ton pays? Décideur au niveau d’une entreprise agricole privée et tu souhaites savoir plus clairement comment nous pouvons aider ton pays ou ton entreprise à atteindre ses objectifs grâce à l’AgTech?

Tu peux m’écrire immédiatement à glenn@dimitra.io ou via WhatsApp si tu préfères et nous conviendrons ensemble de quelle direction prendre à partir de là?!