L'ACTA, l'Université d'Angers et l'ITB se sont associés pour modéliser les épidémies de cercosporiose et automatiser la détection des symptômes à l'aide de caméras connectées. L'article scientifique publié dans le n°107 de la revue de l'INRAE explique l'origine des données, les algorithmes d'apprentissage automatisé et de "deep learning". Les performances des modèles sont présentées, ainsi que leurs limites et les perspectives associées, à date de la fin du projet.

Ce numéro de "Innovations Agronomiques" regroupe les résultats de projets lauréats en 2019 de l'appel à projet CASDAR.

Le travail de modélisation sur la cercosporiose continue pour mettre à la disposition de la filière un outil d'aide à la décision fiable et scientifiquement étayé.

Bonne lecture !