Réunion

Data et IA pour l'agriculture de précision

Annonce

Contexte et objectifs

L’agriculture de précision connait une évolution rapide, portée par les avancées des technologies des capteurs (IoT), l’observation de la Terre (satellites, drones,…), la robotique agricole et de l’intelligence artificielle (IA). Ces progrès ouvrent de nouvelles perspectives pour le suivi et la prévision des rendements des cultures, l’optimisation de l’utilisation des ressources (eau, intrants), la réduction de l’impact environnemental et l’amélioration de la résilience ainsi que la durabilité des systèmes agricoles. Dans ce contexte, de nouveaux défis émergent : gestion de données agricoles massives, hétérogènes et peu annotées, robustesse et généralisation des modèles face à la variabilité spatio-temporelle, explicabilité et confiance dans les décisions, passage à l’échelle et déploiement en conditions réelles, intégration des connaissances agronomiques et prise en compte des contraintes réglementaires…

L’objectif de cette cinquième édition est de réunir chercheurs, doctorants, ingénieurs et acteurs industriels afin de discuter des avancées récentes, des besoins actuels et des défis scientifiques liés à l’utilisation de l’IA et du machine learning pour l’analyse et le traitement des données agricoles.

Thématiques

Les contributions peuvent porter sur, sans s’y limiter :

• Agriculture/agronomie de précision et observation de la Terre (satellite, drone, hyperspectral, SAR)
• Traitement et analyse de données agricoles multi-sources (capteurs, images, signaux, séries temporelles)
• Apprentissage automatique et apprentissage profond pour l’agriculture
• Modèles de fondation et apprentissage auto-supervisé pour données agricoles et géospatiales
• Apprentissage multimodal (fusion imagerie–données sol–météo–machines agricoles)
• Apprentissage par transfert, fédéré, continu (lifelong learning) et actif
• Apprentissage causal, modèles hybrides IA–connaissances agronomiques, jumeaux numériques
• Estimation des rendements, détection de stress (hydrique, nutritionnel), maladies et adventices
• Robotique agricole, Edge AI, systèmes autonomes et multi-agents
• Explicabilité, robustesse, quantification d’incertitude et validation terrain
• Déploiement, MLOps, retours d’expérience industriels et contraintes réglementaires
• …

Orateur.ice.s invité.e.s

• Jean-Pierre Chanet (UR TSCF, INRAE)
• Christelle Gée (L’institut Agro Dijon, UMR 1347 Agroécologie)

Appel à contributions

Un résumé étendu d’une page max, en français ou en anglais, décrivant le contexte, la méthodologie, les résultats (ou perspectives) et l’intérêt pour la communauté – est à soumettre aux organisateur.ice.s. Date limite des soumissions 5 octobre 2026.

Organisateur.ice.s

• Christelle Gée (L’institut Agro Dijon, UMR 1347 Agroécologie). Courriel : christelle.gee@institut-agro.fr
• Adel Hafiane (Université d’Orléans, Laboratoire PRISME). Courriel : adel.hafiane@univ-orleans.fr