🌽 Un agriculteur au Sénégal ouvre son champ de maïs et découvre des feuilles trouées. Est-ce grave ? Faut-il traiter ? Avec quoi ? Bien souvent, la réponse arrive trop tard.
C'est le problème que j'ai voulu attaquer avec SenPest AI, une application mobile qui détecte la chenille légionnaire d'automne (Spodoptera frugiperda), l'un des pires ravageurs du maïs en Afrique de l'Ouest.
Le principe est simple : on prend une photo de la plante, l'IA repère le ravageur et évalue la gravité des dégâts (sur 5 niveaux), puis propose des conseils de traitement adaptés.
Le vrai défi technique : dans les zones rurales, le réseau n'est pas toujours là. J'ai donc conçu un moteur hybride : quand il y a du réseau, l'analyse passe par le cloud (plus précise) ; sans réseau, un modèle d'IA embarqué directement dans le téléphone prend le relais. Résultat : l'appli fonctionne toujours, même hors ligne, sur des téléphones simples.
C'est une première version, entraînée avec des données prises sur le terrain au Sénégal — donc encore perfectible, mais bien réelle et déjà fonctionnelle.
Le code est ouvert, avec les modèles d'IA inclus 👇
🔗 Dépôt GitHub : https://lnkd.in/dvj4uUeG
Et pour voir mes autres projets (avec démos vidéo) :
🔗 Portfolio : https://lnkd.in/dQaxy66D
Curieux d'avoir vos retours, surtout si vous connaissez le monde agricole ou l'IA embarquée 🙏
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7 September 2026 à 10h28
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