L’image spectrale et l’IA au secours des vignes
Récemment récompensée au concours Natur’ Tech 2020, RGX Systems, la startup sophipolitaine fondée par les frères Boyan et Alexandre Nedeltchev, mêle imagerie spectrale – une technologie utilisée à l’origine par la Nasa – et intelligence artificielle pour détecter la flavorescence dorée, une maladie incurable qui ravage les vignes. Agrio, leur solution qui la repère avec un taux de 90 %, se veut un outil d’aide à la prise de décision pour les viticulteurs.
Le défi
« Nous avons dû transposer du laboratoire au terrain notre technologie qui utilise des caméras intelligentes », précise Alexandre Nedeltchev. Et donc gérer le problème de la poussière due à la terre qui, en se déposant sur l’objectif, complique l’analyse des images par les algorithmes. La Covid, venue jouer les trouble-fêtes, n’a pas permis à RGX
Systems de réaliser lors des vendanges toutes les preuves de concept qu’elle avait prévues. « Nous espérons néanmoins valider Agrio en septembre 2021 et la commercialiser dans la foulée », estime le cofondateur. Ses cibles : le marché français puis l’Italie, l’Espagne et les pays d’Europe de l’Est impactés par la flavorescence dorée.
L’investissement
Créée en juillet 2018, l’agritech a reçu le soutien de la chambre d’agriculture du Bouches-du-Rhône et de l’Incubateur Paca-Est. Désormais accélérée par le Village by CA Provence Côte d’Azur à Sophia, elle s’attaque en priorité à la flavorescence dorée, « mais il y a de nombreuses autres pathologies à traiter ». Durant les dernières vendanges, RGX Systems a réalisé trois essais pilotes en Camargue et Champagne qui ont détecté à 90 % la maladie. La startup ne souhaite pas communiquer sur le chiffre d’affaires réalisé durant les essais mais envisage une levée de fonds début 2021 ; celle de 1,5 M€ prévue en 2020 avait été annulée en raison de la Covid.
La solution
Les caméras intelligentes utilisant l’imagerie spectrale sont embarquées sur des tracteurs ou machines à vendanger. Contrairement à l’oeil humain qui ne perçoit que trois couleurs, elles en reconnaissent plusieurs dizaines. Les images captées sont traitées par des algorithmes entraînés à reconnaître les variations de couleur indiquant la présence de flavorescence dorée. Le machine learning fournit alors une cartographie des pieds de vigne contaminés. « Notre but est d’automatiser le processus de protection des vignobles, souligne Alexandre Nedeltchev. On fournit aux viticulteurs un outil d’aide à la décision qui leur permet de diminuer (D.R.) les coûts opérationnels et d’augmenter la productivité. »