Détection des maladies du manioc par smartphone

Aperçu

Le manioc, aliment de base pour des millions d’Ougandais et pilier de la sécurité alimentaire régionale, est constamment menacé par des maladies dévastatrices capables de détruire des champs entiers avant même que les agriculteurs ne réalisent qu’un problème existe. Pourtant, l’accès à l’expertise agricole en milieu rural en Ouganda est limité, coûteux et intervient souvent trop tard.

Les petits exploitants de manioc en Ouganda font face à un manque critique de surveillance : les maladies des cultures s’installent souvent de manière silencieuse, se propageant par le matériel de plantation et entre communautés bien avant l’apparition de symptômes visibles. Sans outils de diagnostic abordables et accessibles, les agriculteurs s’appuient sur des estimations ou des conseils tardifs d’experts, à un moment où des dégâts importants sont déjà survenus. À cela s’ajoute le manque de connectivité internet fiable et de ressources financières pour accéder à des services agricoles spécialisés.

Le projet déploie des modèles d’apprentissage automatique sur des smartphones d’entrée de gamme, permettant aux agriculteurs de détecter les maladies dès les premiers stades, souvent avant même que les symptômes ne soient visibles à l’œil nu. Du matériel à faible coût, imprimé en 3D, rend la technologie accessible, tandis que des recommandations guidées par l’IA aident les agriculteurs à identifier et sélectionner des matériaux de plantation sains afin de prévenir de futures infections et de briser les cycles de réinfection. De manière essentielle, la solution a été co-conçue directement avec les communautés agricoles, garantissant qu’elle répond à des besoins réels, s’intègre aux pratiques existantes et peut être adoptée à grande échelle.

Le résultat est un modèle évolutif et ancré dans les communautés pour le déploiement de l’IA dans des contextes agricoles à faibles ressources. En détectant les maladies précocement et en soutenant de meilleures décisions de plantation.