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

Replay du Webinaire du 23 Février : 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 ?

Intervenants :
Pierre BONNET, CIRAD ; Alexis COMAR, HIPHEN ; Lionel BOMBRUN, Bordeaux Sciences Agro.
Animation :
Mehdi SINÉ, Directeur Scientifique, Technique et Numérique, Acta-les instituts techniques agricoles.