Voir et pulvériser : l’agrobotique au secours du rendement agricole

, Partager

Dans un monde dans lequel, en dépit de la croissance de la population, l’utilisation de terres à des fins agricoles a connu son pic au tournant du siècle [1], la question de la productivité agricole semble devenir la principale variable d’ajustement sur laquelle il reste possible de jouer [2]. Plusieurs avancées technologiques ont déjà permis d’accroître cette productivité : l’amélioration des machines, l’élaboration d’outils de précision incorporant des systèmes de triangulation, l’appariement de nouveaux traits génétiques avec des herbicides spécifiques ou encore l’automatisation de la récolte. Pourtant, la lutte contre les mauvaises herbes repose encore sur un recours inefficace au travail manuel et une utilisation abusive d’herbicides. Le contrôle des adventices devient de fait un enjeu économique croissant, en raison notamment de la multiplication des cas de résistance aux herbicides à spectre large [3]. C’est dans cette optique que s’est créée fin 2011 à Sunnyvale, en plein cœur de la Silicon Valley, Blue River Technology [4] qui développe des systèmes de vision artificielle permettant de détecter et d’identifier individuellement les plantes, et ainsi d’ajuster en temps réel et de façon spécifique les quantités d’herbicides pulvérisées.

Blue River a d’abord testé son idée sur l’éclaircissement des laitues, qui représente un cas d’école. La faiblesse de leur germination associée au coût élevé de la terre encourage la saturation des plantations, laquelle impacte pourtant en retour sur la qualité de la production. Les germinations étant en effet indépendantes, le ‘spray and pray [5] classique est inefficace. De plus, les interventions mécaniques sont mal tolérées et le recours à des travailleurs accroît les risques sur leur santé. Les machines de Blue River s’appuient sur un système de double [6] caméra RGB GigE qui utilise des paramètres classiques de radiométrie (couleur et gradient) et de géométrie (taille et forme) pour identifier les plantes avec une précision de 98% et moins de 5% de faux positifs.

Blue River développe par ailleurs un système de désherbage généraliste, applicable à d’autres types de récoltes (par exemple le soja). Pour cela, les dernières générations de machines s’appuient sur un système d’apprentissage profond par réseaux de neurones convolutionnels. Il s’agit plus précisément de la méthode Single Shot Multibox Detectors (SSD), une proposition récente [7], plus simple de mise en œuvre et plus rapide que les Region-based Convolutionnal Neural Networks (R-CNN), une approche qui permet de détecter les occurrences d’une certaine catégorie d’objets dans une image, indispensable par exemple dans les applications temps-réel pour les véhicules autonomes (détecter et segmenter avec un certain niveau de confiance les piétons et les autres véhicules). La phase d’apprentissage supervisé du système de Blue River a été réalisée en utilisant le framework Caffe [8], et le taux de détection constaté en opération est de l’ordre de 90% pour le moment (l’objectif est d’atteindre 99%).

Le dernier domaine d’innovation de Blue River concerne la mise au point de drones destinés à phénotyper les cibles sur lesquels leurs machines travaillent. Ils utilisent des orthomosaïques colorées composées de 1 300 images d’une résolution centimétrique, capturées par des drones volant à 15 mètres de hauteur. Le coefficient de détermination obtenu (comparativement aux mesures faites sur le terrain) dépasse les 99%, ce qui permet d’individualiserles traitements sur les plants cibles.


Rédacteur :
- Olivier Tomat, Expert Technique International, San Francisco, olivier.tomat@ambascience-usa.org ;
- Retrouvez l’actualité en Californie du Nord sur http://sf.france-science.org ;

Notes

[2certaines analyses de l’US Department of Agriculture (USDA) estiment de fait l’accroissement de la productivité agricole nécessaire à 70% d’ici 2050.

[3cf., pour une visualisation pour le moins parlante, www.weedscience.org : en 1995, seuls le Montana, le Dakota du Nord, le Nebraska et le Michigan présentaient de tels cas de résistance ; en 2015, seuls le Nevada et l’Utah n’en présentent pas, la situation étant critique pour le Kansas, le Missouri, le Tennessee, le Mississipi, l’Ohio et… la Californie.

[4laquelle vient de boucler fin 2015 une série B à 17 millions de dollars, avec des investisseurs tels que Data Collective, Khosla Ventures, Pontifax AgTech ou Monsanto Growth Ventures. http://www.bluerivert.com/

[5Littéralement « pulvériser et prier », c’est-à-dire introduire des herbicides ou pesticides sur l’intégralité de la récolte. A l’inverse, Blue River qualifie son système de ‘See & Spray’, c’est-à-dire voir (d’abord) et pulvériser (ensuite)

[6la seconde caméra est rendue nécessaire pour des questions de maintenance et de gestion du risque : les solénoïdes des pulvérisateurs ont des dizaines de millions de cycles par an et peuvent du coup ralentir, dans un contexte où 4 millisecondes induisent une déviation d’un quart de pouce. Elle permet d’activer un système d’auto-(re)calibration

[8Caffe est un environnement d’apprentissage profond mis au point par le Berkeley Vision & Learning Center (BVLC) : cf. http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/net_layer_blob.html