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L’intelligence artificielle au service de la collecte de données agricoles

Le projet ANR OCOD combine capteurs intelligents, drones et optimisation pour la collecte de données dans des environnements naturels contraints.

Porté par l’INRAE et impliquant FEMTO-ST, le LPCA et Inria-FUN, ce projet (2025-2029) d’un montant global de 580 k€ a débuté au 1er janvier 2025 avec un lancement officiel le 6 février sur le site INRAE de Clermont Ferrand.

Il vise à optimiser la collecte de données agricoles en milieux naturels difficiles d’accès grâce à une combinaison de capteurs intelligents sans fil et de drones. Ces données seront exploitées pour faciliter un détection précoce des stress hydriques, ou des maladies, et limiter l’usage d’intrants (engrais).

Le travail de FEMTO-ST dans le cadre du projet ANR OCOD se concentrera principalement sur l'optimisation des plans de vol des drones pour qu'ils puissent à la fois collecter des images aériennes, des données de température et d’humidité et communiquer avec les capteurs situés au sol, sans avoir besoin de s'arrêter directement au-dessus de chaque capteur.

 L’objectif sera également d’optimiser la structure du réseau de capteurs, en prenant en compte des contraintes telles que la consommation d'énergie.

Karine Deschinkel ainsi que Mourad Hakem et Jean-Claude Charr de son équipe répondront à ces 2 défis émergents et encadreront une thèse sur ce sujet à partir de septembre 2025. Ils proposeront des approches innovantes basées sur des heuristiques récentes en optimisation et sur des techniques d’apprentissage, avec un test grandeur nature prévu sur le site expérimental de l’INRAE de Montoldre.

Contact : Karine Deschinkel