Résumé:
Les solutions technologiques et l’innovation sont un levier incontournable pour le
développement agricole. Elles assurent l’une des voies les plus efficaces pour accroitre et pour
maintenir la production à des niveaux quantitatifs et qualitatifs acceptables, ceci par la maitrise
technologique des différents aspects de l’agriculture. On assiste depuis le début de cette dernière
décade à l’ère de la transition technologique et digitale qui est pilotée par l’intelligence artificielle ;
cette dernière a permis de générer des solutions technologiques à des problèmes agronomique
complexes, tout en augmentant l’efficacité du machinisme et de l’automatisation conventionnelle.
La maitrise technologique a pris aujourd’hui, grâce à des systèmes de contrôle intelligent, un
nouveau cadre conceptuel. Elle est basée sur la capture et l’exploration des quantités massive de
données et l’implémentations des solutions technologiques basées sur l’intelligence artificielle. Le
cap des processus de production est fixé sur une démarche de qualité générative de produits
traçables.
Ce travail est un exemple de l’élaboration et l’implémentation d’une solution technologique pour
le problème de la reconnaissance de l’identité des grains de blé, qui a permis par conséquent de
réaliser l’indentification variétale dans toute la chaine des grains.
Nous avons redéfini ce problème de l’identification des grains de blé d’un contexte de perception
humaine vers un contexte de perception machine avec la technique de classification d’images en
exploitant une solution basée sur la Computer Vision (CV) et Le machine Learning (ML).
Cette solution technologique nous a permis de tester deux approches de classification d’images
(la classique et la Deep learning) et d’aboutir, par une approche adaptée à l’Intégration des
techniques de la vision artificielle dans l’identification des grains de quelques variétés de blé, à un
résultat satisfaisant (95-98% de précision) par l’approche de Deep Learning.
