(C) Elias Fizesan - Jonk Fuerscher

Lycéen à la European School of Luxembourg II, Elias Fizesan s’est vu récompensé par le jury du Concours National Jeunes Scientifiques et s’apprête à participer au London International Youth Science Forum (LIYSF) à l’Imperial College of London. A tout juste 16ans, Elias a développé des serres capables de détecter et de répondre automatiquement face aux besoins et maladies les plus communes de plantes vivrières. Projet à visée éco-responsable, son expérience lui a notamment permis de baisser la consommation en eau nécessaire à la croissance des plantes testées de 59%.

Participer à la réduction des impacts environnementaux

Soucieux de l’évolution du monde, Elias souhaitait contribuer, à son échelle, au développement d’une agriculture plus durable et abordable. Il a eu l’idée de mettre à profit ses compétences en programmation et d’appréhender l’intelligence artificielle (IA) pour développer des serres autonomes et intelligentes.  Avant toute chose, il s’est renseigné sur les paramètres à prendre en compte pour optimiser la croissance de plantes et a retenu la température, l’irrigation, la ventilation et la luminosité. Mais, ces recherches l’ont mené plus loin. « Après avoir lu que des agents pathogènes et parasites peuvent réduire le rendement des cultures de 10 à 40%, j'ai pensé que cet aspect était important. », explique Elias. Il a ainsi voulu utiliser l’IA pour développer un système capable de reconnaître environ 15 des maladies les plus communes des plantes (ex. oïdium).

Développer des modèles informatiques intelligents

Elias a commencé par développer des systèmes intelligents viale langage de programmation informatique Python et de codes sources fournis par Google pour utiliser l’IA. Pour le paramètre de la ventilation p.ex., son système est relié à un capteur placé dans une serre qui collecte des informations toutes les 5 minutes sur la température et l’humidité de l’air.  Dès qu’un certain seuil est dépassé, le ventilateur s’actionne pour retrouver les conditions optimales.

Afin de définir à partir de quels seuils le ventilateur doit s’actionner automatiquement, Elias a mis en place un réseau neuronal artificiel. Il s’agit d’un système inspiré du fonctionnement des neurones qui résout des problèmes complexes en s’ajustant constamment à de  multiples facteurs. Ainsi, le ventilateur ne s’active pas uniquement en fonction des valeurs de la température et de l’humidité, mais tient également compte d’autres paramètres tels que le taux de croissance actuel de la plante et l’absence ou présence d’une maladie p.ex.

En parallèle, Elias a développé un algorithme de détection des maladies des plantes. « Avec l’IA, il faut entraîner un modèle avec beaucoup de données. J'ai cherché et utilisé environ 70 000 images de plantes qui ont ces maladies. En alimentant le modèle avec les images, il s’améliore de lui-même. », explique Elias. Il a pu obtenir une précision du modèle de 97,3%. Sur le principe, le modèle est relié à une caméra prenant des photos régulières de la plante sous serre. En comparant ces photos avec celles de la base de données, le système est capable de détecter si la plante testée a une maladie ou non, et de quelle maladie il s’agit. Il conserve ensuite les données et notifie  l’utilisateur de la maladie.

Tester l’efficacité desserres autonomes

Légende : visualisation de la serre autonome (à gauche) et de la serre contrôle (à droite).

Pour tester l’efficacité de ces installations, Elias a fait croître une laitue dans sa serre autonome et une autre dans une serre contrôle. Cette dernière recevait 150mL/jour d’eau et ne subissait que les changements de température et de luminosité liés aux conditions atmosphériques. « Pour être sûr d’avoir des résultats fiables, j’ai répété l’expérience 3 x et ait considéré que la laitue avait pleinement poussé lorsqu’elle atteignait un diamètre d’environ 12,5cm. », ajoute Elias. En moyenne, la laitue contrôle a poussé en 49 jours tandis qu’il en a fallu 27 à celle en serre autonome. Son système lui a aussi permis de baisser la consommation en eau de 59%.

Elias souhaite poursuivre son projet pour le rendre le plus abordable possible. Ses expériences se poursuivront cependant à Londres, où il partira terminer son lycée avant de débuter des études supérieures en modélisation.

 

Auteur : Constance Lausecker
Photo : © Elias Fizesan – Jonk Fuerscher

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