Détection de maladies sur les feuilles de vigne grâce à l’intelligence artificielle

Intention pédagogique : 

L'intégration de l'intelligence artificielle dans un projet de Terminale SI sur 48 heures vise à initier les élèves aux concepts clés du deep learning, de la classification et des réseaux de neurones avec l’utilisation du logiciel multiphysique Matlab.

Ce projet permet aux élèves de découvrir et d'expérimenter ces technologies de manière appliquée, en les mettant en œuvre dans des domaines concrets comme le smart-farming . L'objectif est de comprendre comment l'IA peut être utilisée pour répondre à des problématiques environnementales, sociétales et de santé, tout en développant des compétences pratiques en programmation et en analyse de données.

Grâce à l’accès à des ressources citées dans une animation, l'étudiant dispose d'une source d'informations qui lui permet d'enrichir son projet. Cette approche s'inscrit dans une pédagogie inversée, où il peut explorer les notions en autonomie avant de les approfondir en classe.

Contexte de l’étude :

Le vignoble européen fait face à une menace croissante : les maladies du bois de la vigne, qui affectent la santé des cèpes et compromettent la production viticole. Or, les solutions phytosanitaires actuellement disponibles sont soit inexistantes, soit trop nocives pour la santé des vignerons et des habitants. Cette situation engendre des répercussions économiques et sociales importantes, mettant en péril la rentabilité des exploitations et l'ensemble de la filière viticole.
Dans ce contexte, l'intelligence artificielle (IA) pourrait jouer un rôle clé en proposant des solutions innovantes pour détecter, prévenir et combattre ces maladies tout en prévoyant l'usage de produits chimiques dangereux. Comment l'IA peut-elle contribuer efficacement à cette lutte et offrir une alternative durable aux méthodes actuelles ?

Pré-requis  :

Savoir utiliser Matlab (niveau entre débutant et intermédiaire) et l’utilisation de la carte Raspberry en mode Desktop

Contenu de la ressource :

Ce projet pédagogique propose une approche structurée pour initier les élèves à la classification d’images à l’aide de l’intelligence artificielle, en se concentrant sur la détection des maladies des plantes.

Contenu de l'activité :

• Un fichier de présentation global du projet, fournissant une vue d'ensemble des objectifs et des étapes.
• Un fichier SysMl (Magicdraw - ZIP) de présentation du projet.
• Une animation powerpoint détaillant :
  • Une proposition d’organisation du projet par étapes.
  • Un déroulé suggéré sur huit semaines, facilitant la planification pédagogique.
• L'utilisation du "New Plant Diseases Dataset Image Classification", une base de données fournie en lien contenant environ 87 000 images RGB de feuilles de cultures saines et malades, réparties en 38 classes différentes.
   

Matériel spécifique requis :

Pour cette séquence, il est nécessaire de prévoir :

• Un carte Raspberry Pi4 équipée d’une caméra.
• Un écran / clavier/ souris sur la Raspberry en version Desktop ainsi qu’une alimentation spécifique suffisante ( un chargeur de téléphone USB ne suffit pas toujours ce qui peut provoquer des redémarrages intempestifs fréquents).