La vision par ordinateur a de nombreux domaines d'applications dans l'agiculture

L'intelligence artificielle s'invite dans l'agriculture, et ça va faire beaucoup plus de bien que les OGM où les pesticides.

Explications.

C'est une branche particulière, sans mauvais jeu, de mot qui intéresse nos agriculteurs : la vision par ordinateur, où computer vision comme on dit dans les endroits comme il faut.

La computer vision, au début, vous n'avez pas aimé.

En effet, la reconnaissance faciale telle que surutilisée en Chine ne nous rappelle que trop George Orwell et son 1984.

Persons of Interests, cette série culte ou de purs justiciers utilisent la computer vision et un poil de Minory Report ont adouci notre jugement avec cette techno, mais bon, on y tient à notre anonymat.

En agriculture, ce n'est pas le fermier qu'on va filmer. Non, non.

Les algorithmes de vision par ordinateur combinés à ceux d'apprentissage automatique vont permettre par exemple aux agriculteurs de qualifier la fertilité des sols, de trouver des remèdes naturels et de gérer les insectes.

La vision par ordinateur sert aussi à détecter les produits alimentaires contaminés, les insectes amis ou ennemis présents dans les plantations, ainsi que les défauts de la production agricole.

Elle peut aussi classer les produits en fonction de leur couleur, de leur forme, de leur taille et de leur texture de surface. Le calibrage des légumes et leur sélection "esthétique" peut tout à fait être réalisée avec la computer vision.

Le frein actuel à l'utilisation plus systématique de cette technologie est le manque de données. En effet, les algorithmes de reconnaissance ne peuvent reconnaitre que ce qu'ont leur a déjà montré. Si possible sous plusieurs, angles et dans différents contextes.

Nul doute que nos ambitions d'agriculture raisonnée, bio, avec le rendement qu'il faut, sera grandement épaulée par cette technologie qui fait déjà ses preuves dans d'autres domaines.

Alors attention fruits, légumes, insectes, champignons et petites fleurs : Big brother is watching you.

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