Le projet AGRIPOLHYS a récemment franchi une étape importante avec la tenue de sa réunion de COPIL à mi-parcours. L’occasion pour les partenaires du projet de faire le point sur les avancées scientifiques et technologiques déjà réalisées dans le cadre de ce programme ambitieux financé par l’ANR.
Porté par l’ISEN Ouest, en collaboration avec Photonlines et Vegenov , AGRIPOLHYS s’inscrit pleinement dans les enjeux actuels de transition écologique et d’agriculture intelligente. Son objectif : permettre la détection et l’identification très précoces de maladies des plantes, avant même l’apparition de symptômes visibles à l’œil nu.
Détecter les maladies avant les premiers symptômes
Le projet repose sur une approche innovante combinant imagerie hyperspectrale, polarimétrie et intelligence artificielle. Grâce aux trois bancs optiques développés à l’ISEN, les chercheurs cherchent à établir l’empreinte spectro-polarimétrique spécifique de plusieurs maladies végétales afin d’identifier très tôt les plantes infectées.
L’ambition est forte : offrir aux acteurs agricoles des outils capables d’intervenir bien avant la propagation visible des maladies, avec des bénéfices potentiels majeurs en matière de rendement, de réduction des traitements et d’impact environnemental.
Premier défi : construire une base de données unique
L’un des premiers axes de travail du projet concerne la constitution d’une base de données d’images végétales particulièrement riche. Aujourd’hui, les bases de données adaptées au développement d’outils d’intelligence artificielle pour l’agriculture restent encore limitées, notamment dans le domaine hyperspectral.
AGRIPOLHYS vise ainsi à créer une base de données contenant des informations aussi complètes que possible. Grâce aux échantillons fournis par Vegenov, une base volumineuse a déjà été constituée et permet désormais d’observer les différences entre plusieurs stades de maladies, aussi bien sur les spectres que sur les concentrations pigmentaires des plantes.
Ces premiers résultats ont déjà donné lieu à plusieurs publications dans des conférences internationales.
Deuxième défi : exploiter des volumes massifs de données grâce à l’IA
La combinaison des données hyperspectrales et polarimétriques génère des quantités de données extrêmement importantes. Leur traitement représente aujourd’hui un véritable enjeu scientifique.
Pour répondre à ce défi, les équipes de l’ISEN développent des méthodes de sélection de caractéristiques basées sur l’intelligence artificielle et des modèles d’apprentissage automatique dédiés à la classification précoce des maladies.
Les premiers résultats sont particulièrement prometteurs : les modèles sont capables de suivre la progression des infections et de détecter certaines maladies dès le premier jour après inoculation. En parallèle, Vegenov développe de nouveaux outils moléculaires et biochimiques permettant de confirmer très précocement l’apparition des maladies.
Troisième défi : développer une nouvelle caméra spectro-polarimétrique
Le projet comprend également un important volet technologique autour de la conception d’une nouvelle caméra spectro-polarimétrique innovante. Ce développement est actuellement mené par Photonlines, en collaboration avec l’ISEN, en s’appuyant sur leur expertise commune dans le domaine des dispositifs optiques avancés.
Cette future caméra doit permettre d’améliorer encore la précision des acquisitions et d’ouvrir la voie à de nouvelles applications dans le domaine de l’agriculture intelligente.
Une intelligence artificielle au service de la transition écologique
À mi-parcours, AGRIPOLHYS illustre parfaitement la manière dont les technologies de pointe — intelligence artificielle, imagerie avancée et instrumentation optique — peuvent devenir des leviers concrets au service d’une agriculture plus durable.
Le projet se poursuivra jusqu’en juillet 2027 avec l’objectif de transformer ces avancées scientifiques en solutions opérationnelles capables d’accompagner les évolutions de l’agriculture de demain.
