Asma Belaalia

Les avancées technologiques de la vision par ordinateur et l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle (comme l’apprentissage automatique ou profond) ont eu un remarquable impact sur l’agriculture. Il s’agit d’une agriculture numérique ou de précision dans laquelle on assiste à une forte utilisation de données, informatique intelligente, drones et des capteurs pour produire davantage. Le diagnostic précoce des maladies des plantes joue un rôle important dans l’amélioration du rendement agricole. Ces dernières années, l’apprentissage profond (Deep learning), qui est particulièrement utilisé dans le traitement des images, offre de nombreuses nouvelles applications liées à l’agriculture de précision. A travers ce travail, nous proposons une solution qui permettra de réduire le temps du travail humain nécessaire par l’utilisation des algorithmes avancés, afin de faciliter l’identification des maladies des plantes. En outre, nous allons développer un modèle qui servira à la détection automatique des maladies affectant des tomates à partir des images des feuilles infectées.