AGIIR, un outil de reconnaissance et de lutte contre les insectes ravageurs

La lutte contre les insectes ravageurs est toujours une préoccupation majeure dans l’agriculture. Les chercheurs ont mis au points une solution technologique appelée AGIIR. Une solution neutre écologiquement contrairement à celles connues jusqu’à présent.

Les Agriculteurs utilisent les insecticides pour éliminer ces nuisibles. Mais ils posent de nombreux problèmes, notamment environnementaux.

En effet, les insecticides sont souvent toxiques pour l’homme et pour l’environnement. Dans le domaine de l’agriculture, on utilise souvent les insecticides pour éliminer les insectes ravageurs.

Cependant, ils posent de nombreux problèmes, notamment environnementaux. Il est aussi difficile d’identifier la cause de la mort d’un animal dans des cas précis.

Qu’est ce que AGIIR?

Grâce à un système d’identification automatique, c’est-à-dire une caméra ultrasensible et à un algorithme de reconnaissance appliqués à l’image vidéo, des chercheurs du Centre national de la recherche scientifique (CNRS) et de l’Institut de recherche en informatique et en automatique (Inria) ont développé un outil de reconnaissance des insectes ravageurs, capable d’identifier avec une grande précision les adultes à partir d’une vidéo.

Cet outil a été conçu pour être utilisé dans les fermes afin de permettre aux agriculteurs de mieux lutter contre les insectes ravageurs.

Il pourrait également être utilisé dans le cadre de recherches sur les insectes ravageurs et leurs environnements.

Dans quel but utiliser cet outil?

Les chercheurs ont utilisé le système d’identification pour identifier des adultes d’un papillon ravageur :

• la tordeuse du chardon (Choristoneura fumiferana).

Le système d’identification est capable de distinguer les différentes espèces de papillons ravageurs, ainsi que les différentes périodes de vie.

Il peut donc, en plus de gérer la reconnaissance des insectes ravageurs, identifier la maturité des plantes et leur stade de développement.

Comment fonctionne AGIIR?

Ce système d’identification s’appuie sur la technologie de l’apprentissage automatique (machine learning).

L’étape initiale consiste à collecter des données : des images d’insectes ravageurs prises par des caméras de surveillance et des images de plantes prises par des appareils photo.

L’algorithme développé par les chercheurs du CNRS et de l’Université de Montréal (Québec) permet d’identifier des images de papillons ravageurs à partir des données capturées par les caméras de surveillance.

Au cours de la phase suivante, les chercheurs ont utilisé les images prises par les appareils photos pour identifier les différents stades du développement des plantes.

L’outil obtient des résultats comparables à ceux obtenus par des experts humains. Cette étude de cas illustre l’utilisation d’un algorithme d’apprentissage pour le diagnostic des plantes.

Cet algorithme permet de repérer automatiquement les insectes ravageurs sur les images prises par les caméras de surveillance. L’identification d’un insecte ravageur contribue à un diagnostic précis de l’état de santé des plantes.

L’algorithme d’apprentissage automatique a permis aux chercheurs de développer une méthode d’identification des différents stades de développement des plantes.

Il peut ainsi être utilisé pour identifier les différents stades du développement des plantes et ainsi permettre une aide à la décision de lutte anti-pucerons.

Quels sont les résultats d’AGIIR?

Dans le cadre de l’étude, les chercheurs ont utilisé des images prises par les caméras de surveillance, équipées de capteurs d’images thermiques infrarouges (CCD) ou couleur (CMOS). Nous utilisons dans un premier temps, les images thermiques infrarouges pour repérer les insectes.

Ensuite, les chercheurs utilisent les images couleur pour identifier les pucerons dans les images thermiques infrarouges.

« Les résultats obtenus montrent que l’analyse des images couleur permet une identification automatique des pucerons sur des images thermiques infrarouges », ont-ils déclaré.

L’étude montre la capacité de l’algorithme à repérer automatiquement les insectes ravageurs sur des images thermiques infrarouges.

Elle a aussi démontré la capacité de l’algorithme à identifier automatiquement une plante au moyen d’images couleur.

Nos résultats montrent que les images thermiques infrarouges sont un outil très prometteur pour une identification automatique des insectes ravageurs sur les cultures de maïs, de soja et de blé.

Nous devrions améliorer cette technique afin d’être utilisée de manière prévisionnelle pour un suivi du développement des insectes ravageurs.

Yves Tarte