Cet article a été publié originellement sur mydatacompany.fr

Des villes danoises déclarent la guerre à la Berce du Caucase, une plante invasive et phototoxique. Pour permettre sa détection, un réseau de neurones a été entraîné grâce à un jeu d’images. La capture d’images s’effectue par l’intermédiaire de drones.

Drones et vision par ordinateur (computer vision) représentent deux technologies en pleine expansion dans le domaine agricole. Plusieurs municipalités danoises ont d’ailleurs combiné ces technologies pour lutter contre la prolifération d’une plante toxique.

L’Heracleum mantegazzianum ou Berce du Caucase est une plante dont la sève est phototoxique. Elle relève par ailleurs de la catégorie des plantes invasives en Europe et en Amérique du Nord. Les communes danoises de Hedensted, Randers, Kolding et Viborg ont donc souhaité se doter d’un système de détection pour lutter contre cette plante.

Le principal obstacle : des données de qualité pour l’apprentissage

Les municipalités ont donc pour cela fourni à un prestataire, itelligence, spécialiste des solutions SAP, un jeu d’image de la Berce du Caucase. Ce jeu de données est intervenu dans l’apprentissage d’un réseau de neurones.

Cette phase s’est cependant avérée complexe. Le système devait en effet pouvoir détecter la plante incriminée au milieu d’autres éléments de végétation, souvent denses. L’intelligence artificielle est en outre combinée à l’exploitation de drones. Les appareils assurent les prises de vues. Les images sont ensuite soumises à l’IA.

La solution mise en œuvre présente cependant une limitation : les drones. Le coût d’exploitation de ces appareils, ainsi que leur faible autonomie, limitent leur rayon d’action et donc la détection de la Berce du Caucase.

L’apprentissage du réseau de neurones doit par ailleurs encore s’améliorer pour optimiser le taux de détection et limiter les faux positifs. Le projet associe à cette fin des biologistes. Ces spécialistes interviennent dans l’identification des plantes sur les photos. Ils contribuent ainsi à l’entrainement de l’intelligence artificielle.

Selon itelligence, le principal défi dans ce pilote n’a pas été le développement de l’IA, mais l’étiquetage d’un nombre suffisant d’images haute définition pour son apprentissage. Pour la simple commune de Viborg, le drone a ainsi photographié 1400 km2 de terrain, soit plus que la ville de New York. Chaque image en haute résolution couvre près de 5m2.

Des premiers résultats ont néanmoins été rendus possibles. Ainsi, une partie des tâches manuelles par des experts peut être automatisée ou confiée à d’autres acteurs. L’application « d’IA permet à des non-spécialistes d’effectuer une partie substantielle du même travail. En fait, nous avons pu obtenir de meilleurs résultats en utilisant des algorithmes plutôt qu’une identification humaine manuelle » souligne le prestataire.