APPLICATION SMARTPHONE POUR LE COMPTAGE AUTOMATISÉ DU VARROA

RESULTATS : Les resultats presentes sont issus d'apprentissages et de tests effectues sur des sets d'images prises au scanner manuel IRIScan ® de resolution 1200 dpi (un film polycristal est appose sur le lange avant la prise d'image) bien que la phase operationnelle utilise un smartphone. On evalue la performance du comptage en evaluant les 2 types d'erreur possibles par rapport a la valeur de reference prise sur le comptage manuel : les oublis de varroas et le objets detectes pris pour des varroas mais qui n'en sont pas (qui sont des dechets par exemple). MOTS CLES : Apiculture de precision, Apis Mellifera, Varroa destructor, Analyse d'images, Intelligence artificielle, reseaux de neurones, Outil d'aide a la decision RESUME : L'objectif de l'application smartphone pour le comptage automatise du varroa est de proposer un outil facile d'utilisation et rapide qui permette a l'utilisateur (apiculteur, chercheur, acteur des produits de traitement...) d'estimer le nombre de varroas presents sur un lange graisse a partir d'une simple photo prise par smartphone de ce lange. Cet outil « cle en main » constitue un outil d'aide a la decision pour suivre la dynamique d'evolution de la population de varroa au cours du temps afin de determiner des modalites de traitements adaptees. DESCRIPTION : Du comptage manuel au comptage automatise grâce a l'intelligence articielle Fig.2 (a) Zoom de photo de lange graisse place 3 jours sous une ruche (b) Entrees Neurones Sortie Extraction des donnees Algorithme Fig.1. Comptage manuel au rucher Fig.3. Comptage par prise de photo smartphone au rucher Fig.4. Nombre de varroas detectes sur le lange (1.a) (1.b) • Sur la Fig.5, le rappel quantifie la proportion de varroas detectes par les algorithmes en reference a ceux comptes manuellement. • Sur la Fig.5, la precision quantifie la proportion d'objets detectes par les algorithmes qui sont effectivement des varroas (et non d'autres dechets). • On fait varier l'indice de confiance (ic) du modele (qui est base sur le nombre de criteres de reconnaissance du varroa : couleur, forme, etc.) pour obtenir un compromis entre :-un rappel faible mais une precision elevee (ex: ic = 0.938) : on detecte moins de varroas mais les objets detectes sont reellement des varroas et non d'autres dechets-un rappel fort mais une precision plus faible (ex: ic = 0.646) : on detecte plus de varroas mais certains n'en sont pas. Fig.5. Premiers resultats de performance du systeme (les etiquettes de donnees sont l'indice de confiance du modele) 1,000 0,938 0,931 0,927 0,915 0,852 0,842 0,818 0,815 0,833 0,824 0,800 0,779 0,764 0,709 0,678 0,646 0,618 0,607 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Precision en % (proportion de varroas detecte qui en sont reellement) Rappel en % (proportion de varroas detectes) Resultats de comptage en fonction d'un indice de confiance variable