Accompagnement au changement dans le secteur agricole grâce à l’IA !

Pour évaluer précisément la couleur, la longueur, la propreté et l’épaisseur des fibres de lin et créer un référentiel commun aux tailleurs, filateurs et tisseurs, une collecte minutieuse de données s’avère essentielle.

En partenariat étroit avec des experts du secteur du lin, nous avons déployé en 2021 un système d’acquisition d’images afin de conduire des essais sur les lignes de teillage, en utilisant plusieurs centaines d’échantillons. Au cours de ces essais, plus de 100 000 photos ont été prises, générant une masse de données dépassant les 2 téraoctets. Ces données ont ensuite été soumises à une analyse approfondie et présentées conjointement avec les acteurs de la filière au World Linen Forum.

Les résultats positifs obtenus et les perspectives prometteuses de cette première étape nous ont conduits à être lauréat, en 2022, du concours i-Nov, avec le soutien de la BPI, grâce à notre projet OLINPIA.

Dans le cadre d’OLINPIA, nous avons considérablement amélioré la fiabilité des évaluations des lots de lin en intégrant l’intelligence artificielle (IA). Nous avons sollicité des réseaux de neurones profonds pour réduire les écarts entre les évaluations numériques et celles des experts. Parallèlement, l’introduction de modalités complémentaires, notamment les données 3D et d’autres capteurs, a encore renforcé la fiabilité des évaluations.

Bénéficiant de cette avancée dans le domaine du lin, nous avons étendu notre approche au secteur agricole. Nous avons adapté et mis en œuvre ces nouvelles architectures d’IA pour les utiliser avec succès pour l’analyse d’images de vignes, de plantation de pin, de vergers.

En parallèle, d’importants efforts ont été déployés pour optimiser les temps de calcul et garantir la compatibilité avec des systèmes embarqués, ouvrant ainsi la voie à la surveillance en temps réel des évaluations. Ces avancées prometteuses dans le domaine de l’IA et de l’embarqué ouvrent de nouvelles perspectives pour accroître la fiabilité des évaluations dans une multitude de secteurs.

« Ce projet a été financé par le gouvernement dans le cadre de France 2030 »

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