Un Système d'Information Avancé pour une Agriculture Intelligente

Abstract

In recent years, agriculture has undergone a significant transformation towards modernization and the use of advanced technology, especially in the field of smart agriculture. This trend reflects tremendous progress in areas such as computing, the Internet of Things, and artificial intelligence. Despite numerous studies and projects aimed at developing smart agriculture, they often focus on specific aspects without considering the complete picture of the agricultural sector.

The purpose of this thesis is to present two main contributions. In the first contribution, we start with the proposal to design a comprehensive approach that encompasses the agricultural sector at its interconnected levels, both general and specific, with a modern vision of information technology. This involves a focus on the Internet of Things, artificial intelligence, and enhancement techniques. We aim to improve the integration between the various diverse aspects of smart agriculture.

In the context of the second contribution, we focus on the challenges of modern agriculture, such as the spread of plant diseases and the lack of real-time control. We have introduced an intelligent system for monitoring agriculture and detecting diseases using image recognition techniques, thereby enhancing the efficiency of diagnosis and the rapid response to agricultural problems.

In this way, these proposals aim to create an advanced agricultural information system that supports smart agriculture. We seek to improve prediction and decision-making through the comprehensive analysis of data, including climate, environmental, and financial data. Our goal is to use this data to extract crucial lessons about diseases, water shortages, and unfavorable climate conditions, leading to sustainable and effective agricultural decisions in a smart environment. The system can improve crop quality and reduce the overall costs of production, making it an added value for smart agriculture. Résumé : Ces dernières années, l'agriculture a connu une transformation majeure vers la modernisation et l'utilisation de technologies avancées, en particulier dans le domaine de l'agriculture intelligente. Cette tendance reflète les progrès considérables dans des domaines tels que l'informatique, l'Internet des objets et l'intelligence artificielle. Malgré de nombreuses études et projets visant à développer l'agriculture intelligente, ils se concentrent souvent sur des aspects spécifiques sans considérer l'image complète du secteur agricole. L'objectif de cette thèse est de présenter deux contributions majeures. Dans la première contribution, nous partons de la proposition de concevoir une approche globale englobant le secteur agricole à ses différents niveaux, général et spécifique, en mettant l'accent sur une vision moderne de la technologie de l'information, en se concentrant sur l'Internet des objets, l'intelligence artificielle, et les techniques d'amélioration. Nous cherchons à améliorer l'intégration entre les nombreux aspects diversifiés de l'agriculture intelligente. Dans le contexte de la deuxième contribution, nous nous concentrons sur les défis de l'agriculture moderne, tels que la propagation des maladies des plantes et le manque de contrôle en temps réel. Nous avons présenté un système intelligent de surveillance agricole et de détection des maladies utilisant des techniques de reconnaissance d'image, renforçant ainsi l'efficacité du diagnostic et la réponse rapide aux problèmes agricoles. De cette manière, ces propositions visent à créer un système d'information agricole avancé qui soutient l'agriculture intelligente. Nous cherchons à améliorer la prédiction et la prise de décision dans l'analyse complète des données, telles que les données climatiques, environnementales et financières. Notre objectif est d'utiliser ces données pour tirer des leçons cruciales sur les maladies, le manque d'eau et les conditions climatiques défavorables, conduisant à des décisions agricoles durables et efficaces dans un environnement intelligent. Le système peut améliorer la qualité des cultures et réduire les coûts totaux de production, en faisant de lui une valeur ajoutée pour l'agriculture intelligente. الملخص:

في السنوات الأخيرة، شهدت الزراعة تحولًا هامًا نحو التحديث واستخدام التكنولوجيا المتقدمة، خاصةً في مجال الزراعة الذكية. يعكس هذا الاتجاه التقدم الهائل في مجالات أنظمة المعلومات المتقدمة، مثل الحوسبة، وإنترنت الأشياء، والذكاء الاصطناعي. رغم وجود العديد من الدراسات والمشاريع التي استهدفت تطوير الزراعة الذكية، إلا أنها غالبًا ما كانت تعتني بجوانب محددة دون النظر إلى الصورة الكاملة للقطاع الزراعي. تقديم هذه الأطروحة يهدف إلى تقديم مساهمتين رئيسيتين. في المساهمة الأولى، ننطلق من اقتراح تصميم نهج شامل يتضمن القطاع الزراعي بمستوياته المترابطة، العام والخاص، وجوانبه المختلفة ضمن رؤية حديثة لتكنولوجيا المعلومات، مع التركيز على تقنيات الربط بين انترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي وتقنيات التحسين. نسعى إلى تحسين التكامل بين العديد من الجوانب المتنوعة في مجال الزراعة الذكية. في سياق المساهمة الثانية، نركز على تحديات الزراعة الحديثة، مثل انتشار الأمراض النباتية ونقص التحكم في الوقت الحقيقي. قدمنا نظامًا ذكيًا لرصد الزراعة وكشف الأمراض باستخدام تقنيات التعرف على الصور، مما يعزز فعالية التشخيص والاستجابة السريعة لمشكلات الزراعة. بهذه الطريقة، تهدف هذه المقترحات إلى إنشاء نظام معلومات زراعي متقدم يدعم الزراعة الذكية. نسعى إلى تحسين التنبؤ واتخاذ القرار في التحليل الشامل للبيانات، مثل البيانات المناخية والبيئية والمالية. نهدف إلى استخدام هذه البيانات لاستخلاص دروس حاسمة حول الأمراض ونقص المياه وظروف المناخ غير الملائمة، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات زراعية مستدامة وفعّالة في بيئة ذكية. يمكن للنظام تحسين جودة المحاصيل وتقليل التكاليف الإجمالية للإنتاج، مما يجعله قيمة مضافة للزراعة الذكية.