Objectif 1
Développer un système basé sur l'Intelligence Artificielle pour identifier automatiquement les ravageurs et les maladies affectant les anacardiers et les manguiers. Ce système propose aussi des traitements phytosanitaires adaptés, permettant ainsi aux agriculteurs de réagir rapidement et efficacement aux infestations.
Objectif 2
Mettre en place un système prédictif (Intelligence Artificielle) utilisant les données collectées pour estimer les rendements des cultures d’anacardiers et de manguiers afin d'aider les agriculteurs à planifier leurs activités agricoles en fonction des prévisions de production, optimisant ainsi leur rendement global.
Objectif 3
Établir une base de données phytosanitaires regroupant des images saines et malades des anacardiers et des manguiers, collectées à l'aide de smartphones et de drones. Cette ressource accessible aux agriculteurs et aux acteurs du secteur, vise à faciliter le partage d'expertise et une gestion coopérative des cultures.
Cadre Institutionnel
Le projet est porté par l'Institut de l’Environnement et de Recherches Agricoles (INERA), spécifiquement par sa Direction Régionale de Recherches Environnementales et Agricoles de l’Ouest (INERA/DRREA Ouest). Il est financé par le Fonds National de la Recherche et de l'Innovation pour le Développement (FONRID) et s'appuie sur le partenariat de plusieurs structures. Les bénéficiaires potentiels incluent les producteurs, les agents de vulgarisation agricole, les exportateurs, et d'autres acteurs du secteur.
A propos de FONRID-IA
Contribuer à l’amélioration de la production de l’anacardier et du manguier
L'IA au service de la santé des vergers au Burkina Faso
L’utilisation croissante de l’Intelligence Artificielle (IA) dans l’agriculture offre de nouvelles opportunités pour relever les défis liés à la gestion des maladies et ravageurs des cultures. Au Burkina Faso, les filières mangue et anacarde, essentielles pour des milliers de producteurs, font face à des pertes importantes causées par des nuisibles tels que les mouches de fruits et la cochenille farineuse, ainsi que des maladies comme la bactériose et l’anthracnose etc. Ces pertes, pouvant atteindre 100 %, affectent gravement la sécurité alimentaire et les revenus des ménages agricoles. Ce projet vise donc à :
- Détecter automatiquement les nuisibles et maladies à partir d’images.
- Proposer des recommandations adaptées sur les traitements phytosanitaires.
- Centraliser et rendre accessibles les données collectées à tous.
En intégrant des technologies modernes à des pratiques agricoles locales, ce projet ambitionne de révolutionner la surveillance des vergers, d’améliorer la productivité des cultures et de réduire les pertes économiques, tout en soutenant la résilience des filières fruitières au Burkina Faso.
Maladies
Images
Visiteurs
Téléchargements
Nos solutions
Détection, Prédiction et Gestion Phytosanitaire Intelligente
Banque de données phytosanitaires
Base de données regroupant des informations sur les maladies, ravageurs et traitements phytosanitaires.
Système de detection de maladie et de prédiction de rendement
Outil basé sur l'IA permettant d'identifier les maladies des plantes et d'estimer les rendements agricoles.
Application Mobile de Détection
Application permettant aux agriculteurs de détecter et identifier les maladies et nuisibles via leurs smartphones.
Galeries
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Partenaires
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