Dans le cadre d’un projet de recherche, l’équipe du Dr Karem Chokmani de l’INRS utilise l’intelligence artificielle pour le dépistage de larves de doryphore dans une culture de pommes de terre. L’objectif? Pouvoir parcourir un champ de pommes de terre avec un drone muni d’une caméra et obtenir une carte d’infestation dans les heures qui suivent. Ce projet est réalisé en partenariat avec l’entreprise Patates Dolbec.
Si les méthodes de reconnaissance faciale sont au point et fonctionnelles, on peut présumer qu’une caméra installée sur un drone assorti d’un programme informatique (algorithme) serait facilement capable de dénombrer les larves d’une espèce d’insecte. Si les géants du Web de ce monde détiennent une quantité astronomique de photos d’individus utilisables par les algorithmes de reconnaissance faciale, il en va autrement pour les images de doryphores au champ.
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L’équipe du Dr Chokmani s’est bâti une banque de plus de 1000 images, images qu’elle intègre dans un programme pour « aider » celui-ci, ultimement, à reconnaître les doryphores au champ avec un grand taux de succès.
L’entraînement se fait sous forme d’exercices avec des données d’apprentissage : une base de données comportant des images avec des doryphores et des images sans doryphore, toutes identifiées manuellement par les chercheurs. Plus il y aura d’images de doryphores pour se pratiquer, plus le programme sera efficace pour les reconnaître, et ce, dans toutes sortes de situations. Des doryphores sous des conditions nuageuses, sur une feuille carencée, sur un plant en fleurs, etc.
L’équipe du Dr Chokmani a défini une architecture du « cerveau » du programme permettant de reconnaître avec précision un doryphore dans une image. Résultat : des foyers d’infestation de doryphore dans un champ de pommes de terre ont été détectés avec un taux de succès moyen de 87 %.
Si plusieurs études démontrent l’efficacité de l’intelligence artificielle pour le dépistage, les techniques impliquées sont souvent irréalistes en termes d’usage en contexte opérationnel. Généralement, c’est le temps de calcul qui est trop coûteux et trop long. Jusqu’à présent, les chercheurs de l’INRS obtiennent une carte d’infestation de doryphores après 8 heures de calculs (1 ha) avec un portable standard ; ils souhaitent toutefois optimiser le processus dans la prochaine phase du projet afin de réduire le temps de calcul d’une à deux heures . Il demeure que l’équipe a réussi à adapter des images de drones à l’intelligence artificielle et à générer des cartes d’infestation. Une première pour l’agriculture au Québec.
Source : CRAAQ
