Les avancées technologiques ne cessent de transformer le monde agricole. À l’intersection de l’intelligence artificielle, de la vision par ordinateur et de l’agriculture de précision, une thèse de doctorat soutenue en 2021 par Solemane Coulibaly sous la direction de Bernard Kamsu-Foguem et Dantouma Kamissoko, propose une nouvelle voie pour surveiller efficacement les cultures et lutter contre les maladies fongiques. Grâce à l’intelligence artificielle et à la vision par ordinateur, Solemane Coulibaly propose des solutions innovantes pour détecter et prévenir les maladies des cultures avec un focus sur le mil, culture essentielle en Afrique et en Asie.
Réalisée en cotutelle entre l’Institut National Polytechnique de Toulouse (INPT) et l’Université des Sciences, Techniques et Technologies de Bamako (USTTB), cette recherche met en lumière le rôle central de l’intelligence artificielle dans une agriculture de plus en plus numérique. En exploitant les possibilités offertes par l’apprentissage profond, les capteurs, les drones et les données, Solemane Coulibaly imagine une agriculture plus résiliente, plus intelligente et mieux adaptée aux défis des régions vulnérables.
Un enjeu vital : détecter tôt les maladies des cultures
Le cœur de cette thèse repose sur un enjeu vital : la surveillance des maladies agricoles et notamment le mildiou qui affecte gravement le mil, une céréale vivrière indispensable dans de nombreuses régions d’Afrique et d’Asie. Face à la difficulté d’obtenir de grandes bases de données annotées, une contrainte fréquente dans les pays en développement, Solemane Coulibaly a exploré des méthodes innovantes pour entraîner des réseaux de neurones convolutifs avec peu de données. À travers des techniques comme l’apprentissage par transfert, l’augmentation de données et l’apprentissage multitâches, il démontre que l’intelligence artificielle peut être à la fois efficace et accessible même dans des contextes de ressources limitées.
Vers une IA explicable et responsable
Au-delà de la simple performance algorithmique, cette recherche aborde une dimension essentielle : l’explicabilité des modèles d’IA. Car pour être adoptées sur le terrain, ces technologies doivent être comprises par leurs utilisateurs : agriculteurs, techniciens, décideurs. Dr Coulibaly a ainsi intégré des outils de visualisation pour localiser les insectes ravageurs en rendant lisibles les processus de décision des modèles. En s’appuyant notamment sur la théorie de l’information mutuelle, il a proposé une méthode plus transparente de détection et de localisation où l’utilisateur n’est plus simple spectateur mais véritable acteur.
Une vision pour l’avenir de l’agriculture en Afrique et ailleurs
Cette thèse marque un tournant dans la manière dont on peut concevoir des systèmes agricoles intelligents et humainement centrés. Elle appelle à une meilleure prise en compte de la perception des acteurs locaux, à des comparaisons rigoureuses entre modèles et à un usage raisonné de l’IA dans des contextes réels. Avec des recommandations claires, des contributions méthodologiques solides et une volonté de démocratiser l’usage des technologies avancées, Solemane Coulibaly propose un cadre scientifique et éthique pour une agriculture durable et innovante au service de celles et ceux qui la pratiquent chaque jour.
Fabrice Nouzianyovo
