Application du Deep learning pour la reconnaissance d’images et cas d’usages en agriculture

Application du Deep learning pour la reconnaissance d’images et cas d’usages en agriculture

Le 23 Février : Application du Deep learning pour la reconnaissance d’images et cas d’usages en agriculture

Reconnaissance des plantes ou des organes des végétaux, détection de maladies des cultures, suivi des rendements des parcelles agricoles ou des forêts, … de nouveaux outils et méthodes du domaine de l’Intelligence Artificielle basés sur l’analyse d’images sont aujourd’hui proposés pour progresser sur ces problématiques. A l’instar de ce que l’on voit se développer dans de très nombreux secteurs, le Deep Learning, ou apprentissage profond, basé sur l’utilisation « avancée » de réseaux de neurones artificiels est porteur de très grandes promesses pour l’agriculture. De quoi s’agit-il ? Comment ces méthodes sont-elles enseignées aujourd’hui dans les écoles d’agronomie ? Quels sont le potentiel et les limites de ces technologies ? Comment la recherche a-t-elle fait germer des jeunes pousses participatives ou commerciales en rendant l’analyse d’image « intelligente » et accessible ?