Drones, 5G et machine learning pour réduire l’emploi de pesticides en Suisse

Cinq entreprises et institutions suisses associent leurs compétences pour développer une agriculture durable dans le pays. Un objectif qui passe par l'exploration de données, le 5G et l’automatisation, ont annoncé lors d’un événement les partenaires: Agroscope, Fenaco, la Haute école spécialisée de Suisse orientale (FHO), Sunrise UPC et Huawei.

Selon Alexander Lehrmann, responsable de l'innovation et du développement chez Sunrise UPC, l'agriculture intelligente pourrait, par exemple, augmenter la production de lait de 30% et réduire l'utilisation de pesticides jusqu'à 90%. Thomas Anken, Head of Digital Production chez Agroscope, a présenté le concept de traitement spécifique plante par plante. Des véhicules autonomes effectueront une pulvérisation de précision, en utilisant notamment des caméras et l'intelligence artificielle (IA) pour identifier quelles plantes doivent être traitées. Un spécialiste de la société coopérative agricole Fenaco a quant à lui levé le voile sur les «optidrones», qui servent à protéger les champs de maïs en larguant des guêpes parasitoïdes efficaces dans la lutte contre la pyrale du maïs.

Contrôle des mauvaises herbes à l’aide du machine learning

Les cinq partenaires ont ensuite abordé leur collaboration commune pour un projet Innosuisse, visant à lutter contre la propagation des mauvaises herbes. Le projet se focalise sur le rumex, un genre de plantes constitué par les oseilles, qui représente une menace pour les autres plantes. De nos jours, l'éliminer nécessite généralement un travail manuel laborieux ou l'utilisation excessive d'herbicides, a expliqué Thomas Anken. Dejan Seatovic, professeur en génie mécanique et innovation à la FHO, a détaillé le processus et les technologies impliquées. Les cultures sont photographiées par drone et les données brutes sont chargées dans le cloud, via une connexion 5G. Ces données sont analysées et identifiées en temps réel. Les résultats sont ensuite envoyés à un tracteur ou à un robot agricole qui, en s'appuyant sur les données GPS, se rend jusqu’à la mauvaise herbe pour appliquer la traitement.

Workflow de la procédure de détection et traitement des mauvaises herbes à l’aide de drones. (Source: présentation du projet Innosuisse)

La reconnaissance des plantes est de plus en plus précise grâce à des réseaux neuronaux et des algorithmes de machine learning. Le professeur a précisé que de près, la détection des mauvaises herbes fonctionne déjà très bien. En revanche, c’est encore un défi d’y parvenir efficacement à une hauteur de 25 mètres et dans différentes conditions météorologiques.