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Une nouvelle application pour diagnostiquer les maladies des cultures
  • Une nouvelle application pour diagnostiquer les maladies des cultures

Crédit image: IITA

Lecture rapide

  • Un projet d'application mobile pour les maladies des cultures reçoit une subvention

  • L'application détecte les maladies du manioc et envoie des alertes aux agriculteurs

  • Son déploiement en Afrique nécessitera un engagement actif auprès des agriculteurs

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[NAIROBI] Une équipe de scientifiques a reçu une subvention de 100.000 USD (environ 57.000.000 Francs CFA) pour affiner une application mobile qui utilise l'intelligence artificielle pour détecter les maladies des cultures et vise à aider des millions de petits exploitants africains.
 
L'équipe du Programme de recherche du CGIAR sur les racines, les tubercules et les bananes, s'est vu octroyer la subvention, lors de la conférence sur les grandes données en Colombie, le 21 septembre, dans le cadre du challenge Inspire de la Plateforme CGIAR pour le Big Data en Agriculture.
 
L'application, qui doit être utilisée, entre autres, contre la maladie des stries brunes du manioc et la mosaïque du manioc, devrait être lancée en 2018.

“Nous pensons que la valeur la plus importante que nous allons créer se concrétisera à travers les vulgarisateurs [agricoles] qui aident déjà les agriculteurs.”

David Hughes, Université Penn State


Elle diagnostique avec précision les maladies sur le terrain et enverra des alertes par SMS aux agriculteurs dans les zones rurales du continent.
 
David Hughes, professeur agrégé d'entomologie et de biologie à Penn State University aux États-Unis, qui dirige le projet avec James Legg, spécialiste de virologie végétale à l'Institut international d'agriculture tropicale de Tanzanie, affirme que l'équipe doit continuer à tester et améliorer sa convivialité.
 
L'application a été conçue en 2012, mais elle n'a été développée qu'en juin-septembre 2017, grâce à un financement d'environ 300.000 dollars US (environ 168 millions de CFA) de la Penn State University, a confié David Hughes à SciDev.Net.
 
Elle utilise un programme Google appelé TensorFlow qui permet aux machines de s'entraîner et d'apprendre. "Nous l'avons formée pour reconnaître les maladies des plantes. Ce que l'application fait en temps réel est d'attribuer un score à une vidéo en cours de capture", a-t-il déclaré. "Ce score est la probabilité que la plante dans la vidéo montre des symptômes de l'une des cinq maladies ou ravageurs.
 
"Nous pensons que la valeur la plus importante que nous allons créer se concrétisera à travers les vulgarisateurs [agricoles] qui aident déjà les agriculteurs et dont la plupart possèdent déjà des smartphones. Il est réaliste d'anticiper que [la plupart] des agriculteurs en Afrique subsaharienne auront des smartphones capables de faire fonctionner l'application d'ici cinq à dix ans."
 
Selon David Hughes, lors de la phase d'expansion du projet, il sera question de recueillir plus d'images pour former la machine à identifier plus de maladies dans plus de cultures - comme la banane, la patate douce et l'igname - ainsi que de travailler avec des groupes d'agriculteurs pour fournir des applications en langue locale.
 
James Legg ajoute pour sa part que jusqu'ici, elle distingue cinq types principaux de dommages aux plants de manioc : trois maladies et deux types de dommages causés par les ravageurs.
 
Les maladies du virus du manioc à elles seules, explique James Legg, causent des pertes de plus de 1 milliard de dollars (environ 600 milliards de CFA) par an en Afrique et menacent la sécurité alimentaire et financière de plus de 30 millions d'agriculteurs en Afrique de l'Est et en Afrique centrale.
 
"La cible principale sera les agriculteurs en Afrique subsaharienne. Cependant, nous allons travailler avec le réseau mondial du CGIAR, ce qui signifie que l'application pourrait également être utile dans d'autres parties du monde en développement, telles que l'Amérique latine et l'Asie."
 
Peter Okoth, agronome consultant à Newscape Agro Systems Ltd, basé au Kenya, explique à SciDev.Net que les petits exploitants en Afrique ne peuvent pas se permettre des intrants agricoles de base et qu'il est donc nécessaire de mettre en place une chaîne de valeur bien planifiée avec les principaux acteurs pour rendre possible son déploiement potentiel en Afrique.
 
"Pour que cette application génère l'impact souhaité, les développeurs doivent collaborer avec des fournisseurs de services et des spécialistes de la santé des plantes et des financiers pour résoudre les problèmes", explique Peter Okoth. "Le CGIAR doit aller plus loin et constituer des consortiums d'action composés de membres venant d'un ensemble d'acteurs indispensables pour aborder les aspects pratiques de la résolution des problèmes de cultures conjointement avec les agriculteurs."
 
Selon James Okoth, les défis de la popularisation incluent la distribution de l'information et la conquête de la confiance des utilisateurs potentiels quant à sa capacité de résoudre leurs problèmes ainsi que sa durabilité.
 
Cet article a été rédigé par le desk Afrique anglophone de SciDev.Net.
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