Les Data Scientists, hackeurs et scientifiques du monde entier sont invités à joindre leur force pour résoudre un nouveau défi ! Il s'agit de créer un modèle robuste et précis capable de détecter les épis de blé à partir d'images de terrain. Cet algorithme aurait un large impact pour la
recherche en phénotypage ainsi que des avantages pratiques pour les producteurs de
blé de tous les
pays. Doté de 15 000 dollars de prix, ce challenge mondial est co-organisé en France par l'UMT CAPTE (INRAE - Arvalis - HIPHEN).
Un challenge international pour mieux compter les épis de blé par analyse d'image. © Etienne David - ARVALIS.
La recherche en agriculture à travers le monde s'équipe depuis plusieurs années de
capteurs afin de pouvoir observer les plantes, comme le blé, aux instants clé de leur développement. Certains paramètres importants, sont en effet encore mesurés à la
main, comme le
nombre d'épis, ce qui est un travail long et fastidieux.
Mieux compter les épis par analyse d'image
Les chevauchements d'épis, la variation de l'apparence en fonction de la maturité et du
génotype, la présence de barbes ou non, l'
orientation de la tête, ou encore le
vent, sont autant de facteurs qui rendent compliqué le dénombrement des épis de blé à partir d'images numériques. Un modèle robuste et précis capable de réaliser cette tâche aurait un large intérêt pour la recherche en phénotypage et pour les producteurs du monde entier (évaluer la
densité, la
santé et la maturité des épis). Des travaux en ce
sens ont déjà été réalisés par deep learning, notamment par Arvalis, mais avec un trop petit nombre de
données pour pouvoir disposer d'un modèle générique.
Appel aux intelligences mondiales
Afin d'y remédier, un concours international de
data science, le
Global Wheat Head Challenge hébergé par la plateforme
Kaggle.com, est lancé le 4 mai 2020, avec, pour les 3 équipes les plus performantes, un prix de 15 000 $ à partager*. Un jeu de données de plus de 190 000 épis est mis à la disposition des participants par le consortium international
Global Wheat Dataset **. Ils devront produire un algorithme suffisamment robuste, éprouvé sur un autre jeu de données à l'issue du challenge. Cet algorithme sera accessible en open source.
Inscription du 4 mai au 28 juillet 2020 sur
www.kaggle.com.
Clôture du challenge le 4 août 2020. La remise des prix est prévue le 28 août lors de la conférence du CVPPP à Glasgow (UK).
* Ce concours est soutenu par le Global Institute for Food Security (GIFS, https://www.gifs.ca/), Kubota (https://www.kubota.com/), Hiphen (https://w ww.hiphen-plant.com/) ainsi que l'Institut Convergences Agriculture Numérique #DigitAg (https://www.hdigitag.fr).
**Le consortium international Global Wheat Datasetest animé enFrance par l'UMT CAPTE (INRAE - Arvalis - HIPHEN), qui co-organise ce concours avec les Universités de Tokyo, Queensland (Australie), Saskatchewan (Canada), Rothamsted Research (Grande-Bretagne), l'Université d'Agriculture de Nanjing (Chine) et ETH Zürich.