# Développement d'un système de vision numérique pour dénombrer et classifier par stades de développement les pucerons sur les légumineuses dans une optique agroécologique

Océane Gourdin

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Océane Gourdin. Développement d'un système de vision numérique pour dénombrer et classifier par stades de développement les pucerons sur les légumineuses dans une optique agroécologique. Sciences de l'environnement. 2025. hal-05340402

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# Développement d'un système de vision numérique pour dénombrer et classifier par stades de développement les pucerons sur les légumineuses dans une optique agroécologique

Master 2 Biodiversité Écologie Évolution (BEE)

Parcours Modélisation en Écologie (MODE)

Année universitaire : 2024 - 2025

Océane Gourdin

Structure d'accueil :

Institut National de Recherche pour l'Agriculture,
l'Alimentation et l'Environnement (INRAE)

Institut de Génétique Environnement et Protection des Plantes (IGEPP, 1349)

La Motte au Vicomte BAT 320, 35650 Le Rheu

Encadrement :

Marc Galland, chargé de recherche, équipe Écologie et Génétique des Insectes

Nicolas Parisey, ingénieur de recherche, équipe Démécologie

Théo Fabien, ingénieur d'études, équipe Écologie et Génétique des Insectes

Stéphane Jumel, assistant-ingénieur, équipe Démécologie

Référent universitaire : Frédéric Hamelin

Examinateurs : Cédric Wolf et Frédéric Hamelin

Soutenu le 5 septembre 2025 à L'Institut Agro Rennes-Angers (35042, RENNES)
Remerciements

Je tiens à exprimer mes remerciements à mes encadrants de stage, Marc Galland, Nicolas
Parisey, Théo Fabien et Stéphane Jumel, pour leur accompagnement tout au long de ce stage.
Grâce à leur expertise et leur disponibilité, j'ai pu développer de nouvelles compétences en vision
numérique, tout en approfondissant mes connaissances en agroécologie et en entomologie. Leurs
relectures attentives et leurs conseils avisés ont été déterminants pour la réalisation de ce rapport. Je
les remercie également pour leur soutien dans le cadre de ma participation à l'appel à projets PEPR
Agroécologie et Numérique, ainsi que pour leur engagement à m'accompagner dans la poursuite de
mes travaux lors de ma future thèse. Ce nouveau projet a été l'occasion d'initier une collaboration
enrichissante avec le Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (LIFAT),
notamment grâce à Nicolas Labroche et Emmanuel Doumard. Je les remercie chaleureusement
pour leur soutien et pour m'avoir soumis l'idée d'explorer le domaine de l'intelligence artificielle
explicable, une dimension exploratoire qui a pu enrichir mon sujet.

Enfin, j'adresse mes remerciements à l'ensemble des membres de l'Institut de Génétique, Envi-
ronnement et Protection des Plantes (IGEPP) pour leur accueil et leurs retours constructifs lors des
réunions et échanges. Leur bienveillance fait de l'IGEPP un cadre de travail stimulant et agréable,
propice à l'épanouissement professionnel.
# Lexique

**Antibiose** : mécanisme par lequel la plante affecte négativement la biologie de l'insecte herbivore après que celui-ci ait commencé à s'en nourrir. Cela peut inclure des effets sur la survie de l'insecte, des perturbations de son développement, de sa reproduction, ou d'autres effets négatifs à plus long terme sur sa physiologie et sa performance (fitness).

**Antixénose** : mécanisme de résistance des plantes qui les rend moins attractives pour les insectes herbivores. Cela peut inclure des modifications de la couleur, de l'odeur, de la texture ou de la morphologie de la plante. Ces variations perturbent la reconnaissance de la plante hôte ou dissuadent les insectes de s'y installer et de s'en nourrir.

**Durabilité** : capacité d'un agroécosystème à maintenir sa productivité et ses services écosystémiques à long terme, de manière à ne pas épuiser les ressources naturelles et ne pas dégrader l'environnement.

**Échelle BBCH (biologische Bundesanstalt, Bundessortenamt und CHemische Industrie)** : échelle internationale utilisée pour identifier les stades de développement phénologique d'une plante (LANCASHIRE et al., 1991).

<table><thead><tr><td>Code BBCH</td><td>Stade de développement</td></tr></thead><tbody><tr><td>00 – 09</td><td>Germination et émergence hors-sol</td></tr><tr><td>10 – 19</td><td>Développement des feuilles</td></tr><tr><td>20 – 29</td><td>Formation des pousses secondaires : tallage</td></tr><tr><td>30 – 39</td><td>Élongation de la tige et croissance de la rosette</td></tr><tr><td>40 – 49</td><td>Développement des organes végétatifs</td></tr><tr><td>50 – 59</td><td>Apparition de l'inflorescence</td></tr><tr><td>60 – 69</td><td>Floraison</td></tr><tr><td>70 – 79</td><td>Fructification</td></tr><tr><td>80 – 89</td><td>Maturité</td></tr><tr><td>90 – 99</td><td>Sénescence</td></tr></tbody></table>

**Équitabilité** : répartition juste des bénéfices d'un agroécosystème entre les acteurs impliqués, incluant donc un accès partagée aux moyens de production.

**Productivité** : capacité d'un agroécosystème à produire des ressources de manière efficace et en quantité suffisante pour répondre aux besoins humains. Elle se mesure souvent en rendement par unité de surface.

**Stabilité** : capacité d'un agroécosystème à maintenir sa productivité et ses fonctions écologiques face aux perturbations biotiques et abiotiques.

**Tolérance** : capacité d'une plante à supporter ou à récupérer des dommages causés par les ravageurs sans réduction significative de sa croissance, de son rendement ou de sa reproduction.
Table des matières

<table><tr><td>1 Introduction</td><td>1</td></tr><tr><td>2 Matériel et méthodes</td><td>3</td></tr><tr><td>2.1 Acquisition des jeux de données</td><td>3</td></tr><tr><td>2.1.1 Protocoles expérimentaux</td><td>3</td></tr><tr><td>2.1.2 Annotations des données</td><td>5</td></tr><tr><td>2.2 Vision numérique</td><td>5</td></tr><tr><td>2.2.1 Pré-processing</td><td>5</td></tr><tr><td>2.2.2 Réseaux de neurones convolutifs</td><td>6</td></tr><tr><td>2.2.3 Post-processing</td><td>8</td></tr><tr><td>2.3 Évaluation des prédicitions</td><td>8</td></tr><tr><td>2.3.1 Simple vue</td><td>8</td></tr><tr><td>2.3.2 Plante entière</td><td>10</td></tr><tr><td>2.3.3 Explicabilité</td><td>11</td></tr><tr><td>3 Résultats</td><td>11</td></tr><tr><td>3.1 Simple vue</td><td>11</td></tr><tr><td>3.1.1 Dénombrement</td><td>11</td></tr><tr><td>3.1.2 Classification</td><td>13</td></tr><tr><td>3.2 Dénombrement sur la plante entière</td><td>14</td></tr><tr><td>3.3 Explicabilité</td><td>15</td></tr><tr><td>4 Discussion et perspectives</td><td>16</td></tr><tr><td>4.1 Choix du type d'architecture</td><td>16</td></tr><tr><td>4.2 Dénombrement et classification en simple vue</td><td>18</td></tr><tr><td>4.3 Dénombrement sur la plante entière</td><td>19</td></tr><tr><td>4.4 Explicabilité</td><td>20</td></tr><tr><td>4.5 Extensions du système de vision numérique</td><td>20</td></tr><tr><td>4.6 Recherche de résistance des légumineuses aux ravageurs</td><td>21</td></tr><tr><td>5 Conclusion</td><td>22</td></tr></table>
# 1 Introduction

Les agroécosystèmes sont des environnements complexes où productivité, stabilité, durabilité et équitabilité sont définis comme des propriétés clés pour leur bon fonctionnement (CONWAY, 1987). Au sein de ces agroécosystèmes, la co évolution entre les plantes et les insectes joue un rôle crucial en favorisant la reproduction des plantes, le contrôle naturel des insectes herbivores et l'adaptation aux changements environnementaux, tout en fournissant des services écosystémiques cruciaux pour l'agriculture et la société (DOFUOR et al., 2024). Or, la faible diversité génétique des variétés modernes induite dans les agroécosystèmes par la pratique de la monoculture et l'utilisation intensive d'insecticides a conduit à une évolution adaptative rapide des organismes, notamment des insectes ravageurs tels que les pucerons (SIMON et PECCOUD, 2018; MANSION-VAQUIÉ et al., 2020; DUAN et al., 2022).

Ces insectes sont des phytophages à corps mou qui se nourrissent principalement de la sève du phloème des plantes à l'aide d'un stylet perçant-suçeur, endommageant ainsi directement les cultures (TOMANOVIĆ et al., 2022). De plus, les pucerons affectent aussi les cultures de manière indirecte via les virus qu'ils transmettent (MOYA-RUIZ, GÓMEZ et JUÁREZ, 2023). Le développement de mécanismes de résistance chez ces derniers a rendu nécessaire un changement de paradigme vers une meilleure protection des cultures (STORKEY et al., 2019). En effet, la protection intégrée des cultures, visant à combiner différentes méthodes de lutte contre les ravageurs de manière durable et écologique, se présente comme une alternative à l'utilisation intensive de produits chimiques (PENVERN et al., 2010; ROUSSELIN et al., 2017; A LANDGE, S DWIVEDI et S LANDGE, 2024). Dans cette optique, la notion d'Integrated Pest Management (IPM) s'est mise en place. Il s'agit d'une approche durable et intégrée pour la protection des cultures qui vise à minimiser l'utilisation de pesticides chimiques tout en optimisant la productivité des cultures et la santé des écosystèmes (ANGON et al., 2023; W ZHOU et al., 2024). Ce changement de paradigme implique le développement de variétés plus résistantes et adaptées à ces pratiques agricoles plus respectueuses de l'environnement.

Parmi ces cultures, les légumineuses pourraient jouer un rôle important en fournissant de multiples services durables. Elles sont une source fondamentale et mondiale d'alimentation humaine et animale (VOISIN et al., 2014), en particulier pour leurs apports protéiques bénéfiques pour la santé (SINGH et al., 2022). En comparaison avec d'autres cultures, les légumineuses produisent 5 à 7 fois moins de gaz à effet de serre par unité de surface et peuvent séquestrer davantage de carbone dans les sols, permettant ainsi la réduction de l'utilisation des engrais azotés (STAGNARI et al., 2017). Malgré ces atouts, les légumineuses occupent une faible part des surfaces cultivées. Cette sous-représentation est en partie due à leur sensibilité aux maladies et aux insectes ravageurs (KAUR et al., 2023). Par exemple, selon la variété prise en compte et les conditions climatiques, les pertes de rendement des lentilles ont été relevées entre 9,31 % et 18,44 % pour la variété la plus sensible Bakria et entre 0 % et 12,06 % pour la variété la plus résistante Abda pour les saisons 2015-2016, 2016-2017 et 2017-2018 (EL FAKHOURI et al., 2021). De plus, la pression exercée par les
pucerons sur les légumineuses augmente avec le temps suite aux effets combinés du réchauffement climatique, favorable à leur cycle de développement (SKENDŽIĆ et al., 2021), et de l'interdiction récente de certains insecticides en Europe (DEMORTAIN, 2021).

Cependant, de nouvelles sources de résistances des légumineuses face aux pucerons basées sur l'antibiose ou l'antixénose peuvent être introduites (L ZHANG et al., 2024). Ainsi, il est essentiel de rechercher et exploiter la diversité génétique disponible au sein des Fabacées cultivées. Cela implique de mieux caractériser les ressources génétiques déjà existantes dans les centres de ressources ainsi que de nouvelles accessions sauvages ou issues de programmes de sélection génétique. Plusieurs approches peuvent être envisagées pour évaluer cette résistance, que ce soit en conditions contrôlées, semi-contrôlées ou réelles, directement au champ. Il est crucial de développer des méthodes de caractérisation robustes et fiables pour évaluer la résistance des plantes à ces insectes.

Mais le phénotypage de la résistance des plantes aux pucerons (dénombrement, vitesse de dév-
lopment, comportement de vection) est un processus lent, intensif en main-d'œuvre et nécessitant
un grand nombre de mesures pour être estimé précisément. Néanmoins, les progrès de la vision par
ordinateur et de l'apprentissage profond au cours des dernières années offrent de nouvelles solutions
potentielles (S WANG et al., 2025). En effet, de nombreuses études montrent déjà ses applications
pour le dénombrement, notamment via régression (XUE et al., 2016; HOEKENDIJK et al., 2021), par
détection (CHOI et al., 2023; ZHONG et al., 2023; GRIJALVA et al., 2024), ou par carte de densité (R
LI et al., 2022). Dans la démarche de dénombrement des pucerons, la détermination des stades de
développement a également été explorée (SARUHAN et al., 2015; MASUKO et KIKUTA, 2024). Mais
chacun des systèmes existant permettant de caractériser finement la diversité génétique végétale
est souvent fermé, onéreux et peu modulable (JONGSMA et al., 2019; NAWOYA et al., 2024). Dans
ces études, le phénotypage de la résistance de la plante aux pucerons est le plus souvent réalisé
dans des boîtes de Pétri ou sur des feuilles, c'est-à-dire de manière destructive et sur une partie de
la plante. Afin de lever ces verrous, le projet GRATITUDE soutenu financièrement par le métapro-
gramme INRAE DIGIT-BIO <fnref n="1" />, permettra de créer un système de phénotypage digital légumineuse
- puceron ouvert, performant, capable de caractériser le développement et le comportement de ces
insectes ravageurs et qui pourra servir de standard améliorable pour de futurs développements.

La première phase réalisée est donc ce stage, visant à créer un système de vision numérique
réalisant le dénombrement des pucerons de l'espèce *Acyrthosiphon pisum* sur la plante entière ainsi
que la classification selon leurs stades de développement. Une partie du stage a donc été consacrée
à la gestion du matériel biologique ainsi qu'à l'acquisition des données via prises de vues dans
une cabine dédiée. Par la suite, différentes méthodologies ont été testées afin d'obtenir le système
de dénombrement et de classification le plus performant possible en simple vue puis sur la plante
entière. Enfin, l'explicabilité de ce système a été explorée pour mieux comprendre les sorties du
modèle.

<footnote n="1">1. https://digitbio.hub.inrae.fr/actualites/consortium-gratitude-2025-2026</footnote>
# 2 Matériel et méthodes

## 2.1 Acquisition des jeux de données

### 2.1.1 Protocoles expérimentaux

#### 2.1.1.1 Prise de vues

La cabine de prise de vues réalisée à façon (SystéAI, Lognes, France ; conception de Stéphane Jumel) à partir d'aluminium profilé (Annexe 1) permet d'installer une ou plusieurs caméras (Canon EOS R7) aux positions souhaitées pour modifier les angles de vue à notre guise. L'ajustement de l'intensité lumineuse et de la température de couleur peut se faire via les quatre panneaux LED éclairant la scène. De plus, l'arrière-plan est uniformisé grâce à un fond bleu. À cela est ajouté un plateau rotatif Foldio360 (Orange Monkie, San Diego, USA) contrôlable avec son application éponyme. Au cours des deux expériences décrites ci-dessous, les plantes ont été installées sur le plateau puis photographiées avec l'application digiCamControl tous les 20°. Ces vues multiples ont permis le dénombrement des pucerons sur la plante entière. Les photos ainsi générées ont une résolution de 4640 × 6960 pixels.

#### 2.1.1.2 Densité

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 - Premier protocole expérimental permettant d'obtenir des photos avec différentes densités de pucerons des espèces *Acyrthosiphon pisum* et *Aphis fabae* sur des féveroles.</figcaption></figure>

La première expérience réalisée a visé à obtenir des photos avec différentes densités de pucerons sur deux tailles de féveroles différentes (Figure 1). Les graines qui ont été utilisées proviennent de *Vicia faba cv Castel*<fnref n="2" />. Cette variété est maintenue et multipliée localement sur le Domaine de la Motte (Le Rheu, France). Parmi les modèles d'études légumineuses - pucerons, les modèles féverole - pucerons ont déjà été bien étudiés au laboratoire. La féverole a donc été sélectionnée pour représenter la partie légumineuse. Les semis ont été réalisés dans des pots de 7 × 7 × 8

<footnote n="2">2. https://www.geves.fr/catalogue/variete/119749-castel/</footnote>
cm à 4 jours d'intervalle pour obtenir des plantes aux stades de développement BBCH 14 et BBCH 16. Afin d'avoir des densités de population différentes, entre 1 et 3 pucerons adultes de l'espèce *Acyrthosiphon pisum* ou *Aphis fabae* ont ensuite été placés sur chaque plante. Les pucerons de l'espèce *Acyrthosiphon pisum* proviennent de la lignée P123-amp*3*, collectée à Mauzé-sur-le-Mignon (France) en avril 1999. Les pucerons de l'espèce *Aphis fabae* proviennent de la lignée AF001 collectée au printemps 2023 sur le Domaine de la Motte (Le Rheu, France). Un sachet a été installé autour de la féverole et a été maintenu par un élastique à la base du pot pour éviter la dispersion des pucerons. Du semis jusqu'à la prise de vue 21 jours plus tard, les féveroles et les pucerons se sont développés en conditions contrôlées dans une chambre climatique chauffée à 20°C avec une humidité relative de 80 % (capteur EM300-33 Milesight) et une photopériode fixée à 16 heures de jour. La reproduction parthénogénétique des pucerons a donc été assurée. Les prises de vues sur les plantes ont été réalisées une semaine plus tard afin de laisser le temps aux pucerons de se reproduire suffisamment pour créer différentes densités. Entre 5 et 90 individus ont ainsi été relevés sur chaque plante. Certaines plantes possèdaient moins de larves qu'attendu suite à la mort d'un ou plusieurs adultes pendant les jours suivant l'inoculation.

### 2.1.1.3 Stades de développement

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Deuxième protocole expérimental permettant d'obtenir des photos avec des pucerons des espèces *Acyrthosiphon pisum* et *Aphis fabae* à différents stades de développement connus sur des féveroles.</figcaption></figure>

La deuxième expérience a permis d'acquérir des photos avec des pucerons à différents stades de développement connus (Figure 2). Les semis ont été réalisés dans des pots de 7 × 7 × 8 cm pour obtenir des plantes au stade de développement BBCH 14. Afin de produire ces larves synchronisées temporellement, des individus adultes ont été installés sur des féveroles, puis les larves ont été récoltées 24 heures plus tard et inoculées sur chaque plante issue du semis du jour 1. Un sachet a une nouvelle fois été installé sur chaque plante pour empêcher la dispersion. Il a été observé qu'un adulte des espèces *Acyrthosiphon pisum* et *Aphis fabae* produit 4 à 5 descendants par jour en reproduction parthénogénétique à 20°C en jour long. Les conditions contrôlées de la chambre climatique ont été identiques à celles de l'expérience 1. Les prises de vues sur les plantes

<footnote n="3">3. Lignée de l'espèce *Acyrthosiphon pisum* traitée à l'ampicilline. Ce traitement sert à éliminer les bactéries symbiotiques non essentielles.</footnote>
ont ensuite été réalisées tous les jours pendant 14 jours pour suivre le développement des pucerons jusqu'au stade adulte.

## 2.1.2 Annotations des données

### 2.1.2.1 Premières annotations

Une étape cruciale pour obtenir la vérité terrain qui a servi d'appui à l'entraînement des modèles a été l'annotation du jeu de données. L'outil CVAT (SEKACHEV et al., 2023) a été utilisé pour désiner manuellement les boîtes englobantes délimitant les pucerons. Ce processus étant chronophage, seules quelques photos ont dans un premier temps été annotées. Ainsi, pour *Acyrthosiphon pisum*, 388 photos sur 562 ont été annotées, représentant un total de 2443 annotations. Pour *Aphis fabae*, 294 photos sur 448 ont été annotées, représentant un total de 757 annotations. Cette différence importante du nombre d'annotations entre les deux espèces est liée à la différence de comportement entre les deux espèces. En effet, *Aphis fabae* privilégie les gaines foliaires et les feuilles enroulées de l'apex pour se développer : c'est pourquoi moins d'individus de cette espèce sont visibles sur les photos. Ce stage fournit donc des données pour deux espèces de pucerons, mais par la suite, seul le jeu de données sur *Acyrthosiphon pisum* a été analysé. Le premier jeu de données formé (D1) fait donc référence aux photos et annotations réalisées pour l'espèce *Acyrthosiphon pisum* uniquement.

### 2.1.2.2 Apprentissage actif

Dans le contexte de l'annotation des données, le terme "apprentissage actif" est souvent employé pour décrire l'utilisation de modèle(s) pré-entraîné(s) afin de générer automatiquement des propositions d'annotations qui sont ensuite vérifiées par des humains. Plus généralement, ce terme recouvre un ensemble de méthodes pour de l'apprentissage automatique séquentiel semi-supervisé. Dans le cas présent, le processus d'annotation étant chronophage, le meilleur modèle entraîné sur le premier jeu de données annoté manuellement (D1) a été encapsulé dans CVAT. Ainsi, des boîtes englobantes ont pu être prédites automatiquement puis retravaillées. Ainsi, un deuxième jeu de données (D2) a pu être formé pour *Acyrthosiphon pisum* avec les 562 photos. Celui-ci comporte 5234 annotations. Le travail réalisé en plus a été de séparer les boîtes englobantes en deux classes : "Larve" et "Adulte". Étant donné la production exponentielle de larves par les adultes, un déséquilibre de classe a été observé avec 4693 annotations pour les larves et 541 annotations pour les adultes. Pour la suite, D2 fait référence à ce deuxième jeu de données créé.

## 2.2 Vision numérique

### 2.2.1 Pré-processing

#### 2.2.1.1 Division du jeu de données

Les deux jeux de données sont divisés en trois parties afin d'obtenir 80 % des photos pour l'entraînement, 10 % pour la validation et 10 % pour le test. L'ensemble d'entraînement permet d'ajuster les paramètres du modèle en minimisant l'erreur sur ces données, tandis que l'ensemble de validation sert à optimiser les hyperparamètres et à détecter un éventuel surapprentissage au
cours de l'entraînement. Enfin, l'ensemble de test est strictement isolé des deux autres et évalue
la généralisation du modèle sur des données nouvelles, offrant une estimation fiable de ses per-
formances réelles. Pour le deuxième jeu de données (D2), une attention particulière est donnée à
l'équilibrage des deux classes ("Adulte" et "Larve") sur les trois lots. Par la suite, D2-0 fait donc
référence à la première répétition du jeu de données D2.

2.2.1.2 Recadrement sur la zone d'intérêt (Segmentation et filtrage)

Les photos réalisées sont constituées de deux éléments : la plante inoculée et le fond bleu. Afin
de ne pas donner aux modèles des images contenant uniquement le fond, une segmentation par
seuillage a été réalisée pour centrer l'image sur la zone d'intérêt. Il existe plusieurs méthodes pour
détecter de manière automatique la valeur du seuil à appliquer. Celle utilisée ici est la méthode
d'Otsu. Elle consiste à faire l'hypothèse que l'image contient deux classes, décrites chacune par une
partie de l'histogramme de l'image. La qualité du seuillage est quantifiée en mesurant la variance
des niveaux de gris de chaque classe. La valeur de seuil qui minimise la variance des deux classes est
ensuite cherchée, puis cette valeur est utilisée pour binariser l'image. La boîte englobante contenant
l'objet d'intérêt trouvé par cette méthode est ensuite créée, permettant ainsi de recentrer l'image.

2.2.1.3 Tuilage

Les pucerons pouvant être assimilés à des petits objets clusterisés, et certains modèles choisis
ayant besoin d'un ratio élevé entre la taille de l'objet d'étude et la taille de la scène, un second
prétraitement a été nécessaire pour y remédier. Le ratio initial est de 0,006 pour les larves et de
0,02 pour les adultes (sur les images complètes à la résolution 4640 × 6960 pixels). Pour des tâches
de détection, dans plus de 80 % des cas, les objets ont un ratio supérieur à 0.02 (Gu et al., 2023).
Un tuilage a donc été exécuté en divisant chaque image en plus petites images (tuiles) de 512 ×
512 pixels. Cette taille de tuile a été choisie en analysant les meilleurs ratios possibles tout en
prenant en compte les contraintes des différents modèles. Puisque 512 × 512 n'est pas un multiple
de 4640 × 6960, des bandes noires ont été ajoutées sur les tuiles aux extrémités de l'image. Pour
les modèles de détection, un chevauchement de 100 pixels entre chaque tuile a été effectué. Si un
puceron se trouve à cheval sur deux tuiles, les deux boîtes englobantes prédites se chevaucheront.
La double détection pour un même individu a été évitée grâce au post-processing décrit en 2.2.3.2.
Le tuilage a ainsi permis d'obtenir un ratio à 0,08 pour les larves et 0,26 pour les adultes.

2.2.2 Réseaux de neurones convolutifs

Les modèles présentés ci-dessous sont basés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN).
De manière générale, les CNN utilisent principalement des combinaisons de couches convolutive,
de couches de pooling et de couches entièrement connectées pour identifier et classer les objets
dans une image (O'SHEA et NASH, 2015). Les couches convolutive extraient des caractéristiques
 locales de l'image, comme les contours et les textures, en appliquant des filtres qui balayent l'image.
 Ces couches convolutive sont généralement alternées avec des couches de pooling qui réduisent la
 résolution des cartes de caractéristiques. Cela permet principalement d'élargir le champ réceptif des
filtres de convolution qui suivent afin d'extraire des descripteurs à différentes échelles de l'image.
Ces couches de pooling rendent également le modèle plus robuste à de faibles variations des données
d'entrée, diminuant la complexité du modèle et réduisant le risque de surapprentissage. Enfin, les
couches entièrement connectées récupèrent les cartes de caractéristiques obtenues et les combinent
au moyen de transformations linéaires successives. Cela permet de synthétiser l'information et de
produire la sortie finale, par exemple une classification. Ces modèles ont été entraînés grâce à une
carte graphique NVIDIA RTX 4000 Ada Generation 20Go (6144 cœurs CUDA, 192 cœurs Tensor
gen4, 48 cœurs RT gen3, 4xDP).

2.2.2.1 Régression pour le dénombrement

Les ResNet sont des CNN devenus très populaires suite à leur victoire dans la compétition Im-
geNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) de 2015. Parmi tous les modèles exis-
tants, le premier modèle choisi est donc basé sur une architecture ResNet-18 modifiée (HOEKENDIJK
et al., 2021). Cette architecture est modifiée car les auteurs ont remplacé la couche de sortie de
classification du ResNet18 par deux couches entièrement connectées. En intégrant des images seg-
mentées (plante entière non tuilée) et les annotations reliées, ce modèle est capable de retourner
le nombre de prédicitions réalisées pour chaque image non annotée et jamais vue. Son faible coût
computationnel et la simplicité de ses sorties en font un modèle intéressant à étudier dans notre
cas, malgré le fait qu'il ne propose pas de localisation des pucerons. L'entraînement de ce modèle
a été réalisé sur 800 epochs avec une taille de lot fixée à 10.

2.2.2.2 Carte de densité pour la localisation et le dénombrement

Le deuxième modèle nommé CSRNet est basé sur une architecture VGG-16 (Y LI, X ZHANG et D CHEN, 2018). Initialement conçu pour le comptage des foules, CSRNet se montre particulièrement efficace pour le dénombrement des pucerons en haute densité (GAO et al., 2024), c'est-à-dire quand les différents objets ont tendance à se chevaucher. Les pucerons se regroupant généralement en cluster, cela semble donc pertinant d'utiliser ce modèle. En intégrant des images segmentées puis tuilées, CSRNet propose une carte de densité en sortie, permettant ainsi d'obtenir la localisation et le dénombrement des pucerons sur l'image. L'entraînement de ce modèle a été réalisé sur 200 epochs avec une taille de lot fixée à 1⁴.

2.2.2.3 Détection pour la localisation, le dénombrement et la classification

Les modèles YOLO (You Only Look Once) permettent de réaliser de multiples tâches liées à la
détection d'objets (REDMON et al., 2016). Depuis sa première version, cette architecture ne cesse
d'évoluer. YOLOv8 (Ultralytics, 2023) propose une meilleure performance en détection par une
extraction plus fine des caractéristiques et adopte une nouvelle approche sans ancrage offrant une
meilleure détection des petits objets et une meilleure efficacité computationnelle. Néanmoins, la
version utilisée est YOLO11, car en plus des avantages proposées dans la version YOLOv8, celle-
ci permet d'obtenir une meilleure précision tout en utilisant moins de paramètres (Ultralytics,

<footnote n="4">4. Également fixée à 1 dans les articles cités. Des erreurs de code surviennent lorsque la taille de lot est augmentée.</footnote>
2024). Chaque version propose différents modèles avec plus ou moins de paramètres (n : nano, s : small, m : medium, l : large, x : extra large). Les ressources de calcul à disposition ont permis d'entraîner une architecture YOLO11m (20, 1 millions de paramètres) sur 300 epochs et une taille de lot de 16 ainsi que YOLO11l (25, 3 millions de paramètres) sur 1000 epochs et une taille de lot de 16. En y intégrant des images segmentées et tuilées, ces modèles de détection ont été utilisés pour dénombrer et localiser les pucerons via la prédiction de boîtes englobant chaque individu. Un indice de confiance a été donné à chaque prédiction. En outre, ces modèles permettent l'attribution de classes aux détections obtenues, de manière à distinguer différents types d'objets détectés dans l'image. Ces modèles ayant déjà fait leurs preuves pour la détection de pucerons en faible densité et uniquement en 2D (SUN et al., 2024; N WANG et al., 2025), il est pertinent de les tester pour une nouvelle application sur la plante entière.

### 2.2.3 Post-processing

#### 2.2.3.1 Reconstruction de l'image

Les prédictions des modèles CSRNet et YOLO étant réalisées sur les tuiles, la première étape suivant l'inférence est la reconstruction des images complètes. Pour cela, le processus de tuilage a été inversé et les prédictions ont été fusionnées et adaptées à la nouvelle résolution.

#### 2.2.3.2 Fusion des boîtes englobantes chevauchantes

L'inconvénient du tuilage est que, lors de la reconstruction de l'image complète, plusieurs pré-dictions pour un même individu peuvent être générées avec les modèles de détection. Les boîtes englobantes obtenues se chevauchent en raison de l'approche du tuilage mise en place. Afin d'obtenir une unique boîte englobante par individu, une approche de Non-Max Merging (NMM) a été mise en place. Cet algorithme permet de choisir un seuil de chevauchement en fonction de l'Intersection over Union (IoU). L'IoU est une mesure qui quantifie le chevauchement entre deux boîtes englobantes ($B_1$ et $B_2$).

$$IoU = \frac{B_1 \cap B_2}{B_1 \cup B_2}$$

Si deux prédictions se chevauchent en dépassant le seuil choisi, une nouvelle boîte englobante est tracée en combinant les aires des deux prédictions. La nouvelle valeur de confiance est alors calculée en additionnant les indices de confiances des deux prédictions, et en les normalisant par leurs aires respectives. La NMM a été réalisée en fixant l'IoU à 0,3.

## 2.3 Évaluation des prédictions

### 2.3.1 Simple vue

Bien que les trois architectures décrites ci-dessus ont utilisé des fonctions de coûts différentes pour l'entraînement, les mêmes métriques d'évaluation ont été utilisées. Ces métriques communes aux trois architectures ont ainsi permis de comparer leurs performances entre elles.
### 2.3.1.1 Dénombrement

Afin de comparer les performances des modèles entre eux, deux métriques ont été utilisées. Tout d'abord la MAE (Mean Absolute Error) permet de mesurer l'erreur moyenne en valeur absolue par image. Cela permet donc d'interpréter de manière très simple l'erreur moyenne que réalise chaque modèle par image en terme de dénombrement de pucerons. La seconde métrique utilisée est la rRMSE (relative Root Mean Square Error). Elle permet de mesurer la précision du modèle prédictif par rapport aux observations. Ainsi, une rRMSE de 0, 10 signifie que l'erreur du modèle est de 10 % de la valeur moyenne des observations. La rRMSE permet donc de déterminer l'erreur réalisée par le modèle en faible et haute densité de pucerons et de comparer sa performance de manière non biaisée par le nombre total de pucerons. Ces métriques ont été choisies pour leur complémentarité, l'une est exprimée en nombre de pucerons et l'autre en pourcentage, une en norme L₁ et l'autre en norme L₂, offrant ainsi des poids différents aux valeurs aberrantes.

$$MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|$$

$$rRMSE = \frac{\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}}{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} y_i}$$

### 2.3.1.2 Exploration des hyperparamètres

Un modèle performant n'inclut pas nécessairement une robustesse associée. La robustesse se réfère à la capacité d'un modèle à pouvoir maintenir sa performance face à des variations dans les données d'entrée, ou d'autres perturbations. Afin de vérifier cela, plusieurs sous jeux de données de D2 ont été réalisés (D2-1, D2-2, D2-3, D2-4 et D2-5). Afin de vérifier également si le choix des hyperparamètres est important, trois taux d'apprentissage et deux valeurs de momentum ont été testées. Le taux d'apprentissage est un hyperparamètre qui contrôle l'amplitude d'ajustement des paramètres du modèle en réponse à l'erreur estimée à chaque itération de l'entraînement. Un taux d'apprentissage trop élevé peut entraîner une convergence rapide mais potentiellement trop grossière pour atteindre des valeurs de paramètres optimales, tandis qu'un taux d'apprentissage trop faible peut rendre l'entraînement très lent, voire entraîner une stagnation. Le momentum est un hyperparamètre utilisé pour accélérer les mises à jour des poids dans la direction appropriée et pour amortir les oscillations. Il introduit un facteur qui prend en compte les gradients des itérations précédentes pour déterminer la direction du pas actuel. Cela aide à accélérer et stabiliser le processus de convergence, surtout dans les paysages d'erreurs complexes. Ainsi, 30 combinaisons d'hyperparamètres ont été explorées.

### 2.3.1.3 Classification

La MAE et rRMSE ne tenant pas compte de la bonne prédiction des classes, la métrique F1-Score a été utilisée pour déterminer les performances des modèles en prenant en compte la bonne classification des prédicitions. Le F1-Score est la moyenne harmonique de deux autres métriques : le rappel et la précision. Le rappel évalue la capacité d'un modèle à identifier correctement toutes les occurrences positives d'un jeu de données. La précision se concentre sur l'exactitude des prédicitions
positives du modèle. L'utilisation du F1-Score a été d'autant plus pertinent ici puisqu'il a permis d'évaluer la performance d'un modèle dans une situation de déséquilibre de classes entre "Larve" et "Adulte".

$$ \text{Rappel} = \frac{\text{VP}}{\text{VP} + \text{FN}} \quad \text{Précision} = \frac{\text{VP}}{\text{VP} + \text{FP}} \quad \text{F1-Score} = 2 \cdot \frac{\text{Précision} \cdot \text{Rappel}}{\text{Précision} + \text{Rappel}} $$

Dans les équations ci-dessus, VP (vrais positifs) indique le nombre d'objets correctement détectés comme classes positives. FP (faux positifs) est le nombre d'objets détectés et faussement classés comme classes positives. Enfin, FN (faux négatifs) est le nombre d'objets non détectés faussement classés comme classes négatives.

### 2.3.2 Plante entière

Les modèles utilisés ont permis d'obtenir le dénombrement des pucerons par image. Or 18 images par plante ont été prises afin de réaliser le dénombement sur la plante entière. Au minimum deux images opposées permettent en théorie de construire une approximation de la plante entière. Chaque plante possède donc 9 couples d'images pour reconstruire la plante complète. Trois métriques ont été testées pour se rapprocher le plus possible du comptage réalisé à la main sur la plante entière. La première consiste à prendre la moyenne des dénombrements obtenus pour les 9 couples. Dans les équations ci-dessous, $C_n$ correspond aux 9 couples avec n allant de 1 à 9. $C_n^1$ et $C_n^2$ correspondent aux deux images du couple $C_n$ nécessaires pour reconstituer les deux faces de la plante.

$$ \text{métrique}_1 = \frac{1}{9} \sum_{n=1}^{9} (C_n^1 + C_n^2) $$

La deuxième propose de prendre la valeur maximale obtenue parmi la somme des objets détectés de chaque couple d'images.

$$ \text{métrique}_2 = \max_{(n)} (C_n^1 + C_n^2) $$

Enfin, la dernière métrique suggère une optimisation de deux paramètres en prenant en compte le dénombrement par couple et l'écart du comptage entre les deux images d'un même couple. Le problème a été simplifié avec $\alpha = \beta$. Suite à la comparaison entre chaque couple, la valeur maximale est conservée.

$$ \text{métrique}_3 = \max_{(n,\alpha)} (\alpha \cdot (C_n^1 + C_n^2) + \beta \cdot |C_n^1 - C_n^2|) $$

$$ \text{sujet à : } \alpha = \beta $$

L'évaluation de la qualité du dénombrement a été réalisée avec les mêmes métriques qu'en simple vue.
### 2.3.3 Explicabilité

L'explicabilité d'un modèle d'apprentissage automatique vise à caractériser, de manière intelligible à l'être humain, le processus ayant conduit à la production du résultat par le modèle (R DWIVEDI et al., 2023). Pour cela, la méthode CAM (Class Activation Map) a été utilisée pour interpréter les résultats du YOLO111 mis en place. Cette technique consiste à explorer les différentes couches d'un modèle et de générer une carte de saillance permettant de comprendre quelles caractéristiques d'une image donnée a conduit à réaliser la prédiction (B ZHOU et al., 2016). La CAM a permis ici de mieux comprendre sur quelles parties anatomiques du puceron le modèle s'appuie pour classifier les détections entre "Larve" et "Adulte". Lorsque la classification est réalisée manuellement, la cauda (pièce anatomique située à l'extrémité de l'abdomen chez les adultes) est utilisée comme moyen de différentiation entre les stades de développement. Il est donc intéressant de regarder si le modèle procède de la même manière.

## 3 Résultats

### 3.1 Simple vue

#### 3.1.1 Dénombrement

##### 3.1.1.1 Comparaison des performances

Suite aux entraînements des trois modèles de dénombrement sur D1, les inférences sur un même jeu de données test contenant des images non vues par le modèle ont été réalisées pour comparer les performances. Ainsi, le modèle de régression se révèle être le moins performant avec une MAE de 3,92 et une rRMSE de 1,07. CSRNet se place en position intermédiaire avec une MAE de 1,36 et une rRMSE de 0,33. Enfin, le modèle le plus performant des trois est YOLO11m avec une MAE égale à 0,64 et une rRMSE égale à 0,33 (Table 1). En visualisant les prédictions réalisées par rapport à la vérité terrain, celles du modèle de régression semblent très erratiques. En effet, la droite de régression associée possède un R² égal à 0,19. Cependant, pour CSRNet et YOLO11m, les droites de régression associées aux prédictions sont pertinentes avec des R² égaux à 0,83 et 0,91. Toutefois, lorsque le nombre de pucerons sur l'image augmente, ces deux modèles prédissent moins d'objets qu'attendu (Figure 3).

YOLO11m étant dans un premier temps le modèle le plus performant, il a été encapsulé dans l'outil d'annotation CVAT pour réaliser D2 via un processus d'apprentissage actif. En couplant une architecture plus complexe et un jeu de données plus grand, les performances de dénombrement sont améliorées avec le modèle YOLO111 avec une MAE égale à 0,61 et une rRMSE de 0,09 (Table 1). De plus, les prédictions réalisées sont excellentes pour des densités allant jusqu'à 70 pucerons. La régression effectuée à partir des prédictions possède un R² égal à 0,99 (Figure 4). Enfin, les boîtes englobantes créées prennent en compte le corps des pucerons de la tête jusqu'à l'extrémité de l'abdomen (Figure 6).
<table><caption>TABLE 1 – Comparaison des performances des modèles de dénombrement</caption><thead><tr><td>Jeu de données</td><td>Modèle</td><td>MAE</td><td>rRMSE</td></tr></thead><tbody><tr><td>D1</td><td>ResNet-18-mod</td><td>3,92</td><td>1,07</td></tr><tr><td>D1</td><td>CSRNet</td><td>1,36</td><td>0,46</td></tr><tr><td>D1</td><td>YOLO11m</td><td>0,64</td><td>0,33</td></tr><tr><td>D2-0</td><td>YOLO11l</td><td>0,61</td><td>0,09</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Graphique montrant la comparaison de la vérité terrain par rapport aux prédictions des différents modèles de dénombrement en simple vue. ResNet-18-mod est le modèle de régression, CSRNet de densité et YOLO11m de détection. Pour chacun, une droite de régression est tracée à partir des prédictions. La droite $y = x$ est également représentée en pointillés.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Graphique montrant la comparaison de la vérité terrain par rapport aux prédictions du modèle YOLO11l en simple vue. Une droite de régression est tracée à partir des prédictions de ce modèle de détection. La droite $y = x$ est également représentée en pointillés.</figcaption></figure>
### 3.1.1.2 Exploration des hyperparamètres

L'étude des hyperparamètres révèle que quelle que soit la séparation du jeu de données D2 effectuée, les performances du modèle restent proches (MAE entre 0,53 et 0,78 et rRMSE entre 0,09 et 0,12) en conservant les hyperparamètres de base (taux d'apprentissage égal à 0,01 et momentum égal à 0,937). Cela montre également que plus le taux d'apprentissage est faible, plus les performances du YOLO11l deviennent mauvaises, jusqu'à une MAE de 7,31 et une rRMSE de 1,49. Or diminuer uniquement le momentum ne dégrade que peu les performances du modèle, jusqu'à une MAE égale à 0,92 et une rRMSE égale à 0,15. Les plus mauvaises performances sont obtenues en diminuant conjointement le taux d'apprentissage et le momentum, par exemple dans le jeu de données D2-4 où avec un taux d'apprentissage de 0,000001 et un momentum de 0,66, une MAE égale à 9,16 et une rRMSE égale à 1,75 sont obtenues (Table 2). Ainsi, les meilleurs performances restent en moyenne celle avec les paramètres de base.

<table><caption>TABLE 2 – Exploration des performances du détecteur YOLO11l avec différents hyperparamètres.</caption><thead><tr><th>Jeu de données</th><th>Taux d'apprentissage</th><th>Momentum</th><th>MAE</th><th>rRMSE</th><th>Précision</th></tr></thead><tbody><tr><td>D2-1</td><td>0,01</td><td>0,937</td><td>0,61</td><td>0,11</td><td>0,95</td></tr><tr><td>D2-1</td><td>0,0001</td><td>0,937</td><td>0,84</td><td>0,12</td><td>0,94</td></tr><tr><td>D2-1</td><td>0,000001</td><td>0,937</td><td>6,73</td><td>1,40</td><td>0,85</td></tr><tr><td>D2-1</td><td>0,01</td><td>0,66</td><td>0,86</td><td>0,14</td><td>0,93</td></tr><tr><td>D2-1</td><td>0,0001</td><td>0,66</td><td>1,18</td><td>0,17</td><td>0,92</td></tr><tr><td>D2-1</td><td>0,000001</td><td>0,66</td><td>8,6</td><td>1,62</td><td>0,82</td></tr><tr><td>D2-2</td><td>0,01</td><td>0,937</td><td>0,57</td><td>0,09</td><td>0,96</td></tr><tr><td>D2-2</td><td>0,0001</td><td>0,937</td><td>0,76</td><td>0,12</td><td>0,95</td></tr><tr><td>D2-2</td><td>0,000001</td><td>0,937</td><td>6,47</td><td>1,40</td><td>0,86</td></tr><tr><td>D2-2</td><td>0,01</td><td>0,66</td><td>0,80</td><td>0,12</td><td>0,94</td></tr><tr><td>D2-2</td><td>0,0001</td><td>0,66</td><td>1,22</td><td>0,18</td><td>0,93</td></tr><tr><td>D2-2</td><td>0,000001</td><td>0,66</td><td>8,71</td><td>1,65</td><td>0,83</td></tr><tr><td>D2-3</td><td>0,01</td><td>0,937</td><td>0,71</td><td>0,11</td><td>0,95</td></tr><tr><td>D2-3</td><td>0,0001</td><td>0,937</td><td>0,86</td><td>0,12</td><td>0,94</td></tr><tr><td>D2-3</td><td>0,000001</td><td>0,937</td><td>6,55</td><td>1,39</td><td>0,85</td></tr><tr><td>D2-3</td><td>0,01</td><td>0,66</td><td>0,59</td><td>0,13</td><td>0,96</td></tr><tr><td>D2-3</td><td>0,0001</td><td>0,66</td><td>0,92</td><td>0,15</td><td>0,94</td></tr><tr><td>D2-3</td><td>0,000001</td><td>0,66</td><td>8,98</td><td>1,71</td><td>0,84</td></tr><tr><td>D2-4</td><td>0,01</td><td>0,937</td><td>0,53</td><td>0,09</td><td>0,97</td></tr><tr><td>D2-4</td><td>0,0001</td><td>0,937</td><td>0,65</td><td>0,10</td><td>0,96</td></tr><tr><td>D2-4</td><td>0,000001</td><td>0,937</td><td>7,31</td><td>1,49</td><td>0,87</td></tr><tr><td>D2-4</td><td>0,01</td><td>0,66</td><td>0,92</td><td>0,15</td><td>0,95</td></tr><tr><td>D2-4</td><td>0,0001</td><td>0,66</td><td>1,22</td><td>0,19</td><td>0,94</td></tr><tr><td>D2-4</td><td>0,000001</td><td>0,66</td><td>9,16</td><td>1,75</td><td>0,85</td></tr><tr><td>D2-5</td><td>0,01</td><td>0,937</td><td>0,78</td><td>0,12</td><td>0,96</td></tr><tr><td>D2-5</td><td>0,0001</td><td>0,937</td><td>0,76</td><td>0,13</td><td>0,95</td></tr><tr><td>D2-5</td><td>0,000001</td><td>0,937</td><td>6,82</td><td>1,43</td><td>0,86</td></tr><tr><td>D2-5</td><td>0,01</td><td>0,66</td><td>0,80</td><td>0,13</td><td>0,95</td></tr><tr><td>D2-5</td><td>0,0001</td><td>0,66</td><td>1,20</td><td>0,18</td><td>0,94</td></tr><tr><td>D2-5</td><td>0,000001</td><td>0,66</td><td>8,96</td><td>1,73</td><td>0,84</td></tr></tbody></table>

### 3.1.2 Classification

Après avoir estimé les performances en dénombrement sur une image, la performance de classification des pucerons entre les classes "Adulte" et "Larve" est importante à prendre en compte pour enrichir l'information biologique extraite des images. YOLO11l obtient ainsi un F1-Score de 0,96 sur le jeu de données D2-0. Une confusion de classe entre larve et adulte et une autre entre adulte et larve est cependant effectuée par le modèle (Figure 5). Cette classification peut être visualisée
pour chaque détection via les étiquettes (Figure 6).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Matrice de confusion entre les classes "Adulte" et "Larve" réalisée à partir des prédictions du modèle de détection YOLO111 sur l'ensemble test de D2-0.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Photographies montrant des exemples de détection et de classification par le modèle YOLO111. Chaque boîte englobante créée possède un indice de confiance de détection ainsi qu'un étiquetage propre selon sa classification (Larve : orange ; Adulte : rose).</figcaption></figure>

## 3.2 Dénombrement sur la plante entière

Les architectures précédentes réalisent le dénombrement uniquement en simple vue. Or la plante étant une structure tridimensionnelle, plusieurs métriques ont été mises au point pour estimer le dénombrement sur la plante entière. La première métrique utilisée (moyenne) obtient une MAE de
4, 23 et une rRMSE de 0, 29 pour le dénombrement sur la plante entière. La deuxième métrique (maximum) obtient des performances semblables à la première avec une MAE égale à 4, 60 et une rRMSE égale à 0, 24. La troisième métrique (optimisation des paramètres) est la métrique la plus performante avec une MAE mesurée à 3, 32 et une rRMSE de 0, 18 (Table 3). Les paramètres obtenus pour optimiser le dénombrement sont $α = β = 0, 44$. Il est important de noter qu'en fixant $α = β = 0, 5$, les mêmes performances que la deuxième métrique sont obtenues via la sélection du même couple pour chaque image. En comparaison avec la vérité terrain réalisée à la main sur CVAT, la première métrique sous-estime le nombre de pucerons alors que la deuxième métrique le sur-estime. Pour la troisième métrique, les prédicitions semblent beaucoup se rapprocher de ce qui est observé. Ces comparaisons sont réalisées grâce aux droites de régression ayant comme coefficients de détermination 0, 99, 0, 97 et 0, 97 (Figure 7).

<table><caption>TABLE 3 – Performances des trois métriques de dénombrement sur la plante entière.</caption><thead><tr><td>Métrique</td><td>MAE</td><td>rRMSE</td></tr></thead><tbody><tr><td>métrique<sub>1</sub></td><td>4, 23</td><td>0, 29</td></tr><tr><td>métrique<sub>2</sub></td><td>4, 60</td><td>0, 24</td></tr><tr><td>métrique<sub>3</sub></td><td>3, 32</td><td>0, 18</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Graphique montrant la compraison de la vérité terrain par rapport aux prédicitions des différentes métriques de dénombrement sur la plante entière. Pour chacune, une droite de régression est tracée à partir des prédicitions. La droite $y = x$ est également représentée en pointillés.</figcaption></figure>

## 3.3 Explicabilité

Afin de clore cette section, la partie explicabilité vise à mieux comprendre les sorties du modèle YOLO111. Pour cela, une image comportant deux larves et une autre incluant un adulte ont été utilisées. Les détections et classifications ont été réalisées par le modèle YOLO111 (Figure 8a et Figure 8e). L'analyse par combinaison des couches du 23ième bloc du modèle semble montrer la distinction de la plante et des pucerons avec l'arrière-plan. L'arrière-plan est ainsi activé (Figure 8b
et Figure 8f). L'analyse par combinaison des couches du 6ième bloc semble mettre en évidence
la tête, les pattes avant et la cauda de l'individu adulte (Figure 8g). L'abdomen ne semble pas
être activé pour la larve (Figure 8c). Enfin, l'analyse par combinaison des couches du 4ième bloc
du YOLO111 peut être interprétée comme la mise en évidence des ocelles des pucerons au stade
larvaire (Figure 8d), des ocelles mais également de certaines parties clés des pattes des pucerons
au stade adulte (Figure 8h). S'agissant ici uniquement de résultats illustratifs, ce problème n'a à
ce stade pas été résolu avec un échantillon statistique représentatif.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Explicabilité du modèle de détection et de classification YOLO111 sur deux tuiles du set test de D2-0 par l'intermédiaire de la CAM. L'inférence du modèle a permis de réaliser les prédictions (a et e). Plusieurs blocs du modèles sont explorés. Le 23ième bloc se situant dans la tête du modèle (b et f), le 6ième bloc (c et g) et le 4ième bloc (d et h) se situant dans la queue du modèle.</figcaption></figure>

# 4 Discussion et perspectives

Afin de se diriger vers des agroécosystèmes plus durables via l’intégration de variétés résistantes aux ravageurs, il est nécessaire de caractériser de manière précise la résistance aux pucerons chez les légumineuses. Cette section permet ainsi de discuter de la méthodologie non destructive mise au point permettant un nouveau dénombrement des pucerons sur la féverole, offrant ainsi une première réponse au besoin actuel des biologistes pour mieux caractériser les interactions légumineuses - pucerons via le phénotypage haut-débit. Les évolutions futures du modèle mis au point sont également abordées.

## 4.1 Choix du type d'architecture

Parmi les nombreux types d'architectures existants, cette étude a permis d'obtenir des métriques de performance de dénombrement pour trois d'entre elles. Le modèle de régression basé sur un réseau ResNet-18 modifié s'est trouvé être inexploitable pour la suite des analyses. Malgré le pré-processing qui a été effectué avec la segmentation et le filtrage, ce réseau peine à dénombrer les pucerons sur les images (Table 1 et Figure 3). De plus, ne permettant pas de connaître la
localisation des pucerons sur la plante, ce modèle a été abandonné pour la suite du stage. Ensuite,
le modèle CSRNet a relevé des performances intermédiaires. Cet algorithme de densité a démontré
des bonnes performances en haute densité, c'est-à-dire quand plusieurs centaines d'objets sont
présents sur l'image (GAO et al., 2024). Or, dans la présente étude le nombre maximal de pucerons
sur une image (simple vue) est égal à 17 pour le set test du jeu de données D1 (Figure 3), et de 70
pour le set test du jeu de données D2-0 (Figure 4). Les jeux de données D1 et D2 créés comportant
uniquement des images pouvant être considérées à faibles densités d'objets, cela peut expliquer
les performances moyennes de CSRNet sur D1. En conditions naturelles, l'apparition d'individus
ailés permet la dispersion des pucerons de plante en plante lorsque la densité devient trop élevée
(BOSCH et IVES, 2023). Quelques individus ailés ont été observés sur les plantes de l'expérience
1 lorsque la densité était maximale (90 individus). Même si la densité pourrait être augmentée
avec les conditions contrôlées, cette dernière ne pourrait pas exploser en conditions naturelles sur
des féveroles aux stades de développement utilisés. CSRNet n'a donc pas été utilisé pendant la
suite du stage. Enfin, le détecteur YOLO11m s'est montré être le modèle le plus performant des
trois malgré une rRMSE encore élevée à 0,33 (Table 1). Mais il ne faut pas oublier que D1 a été
un jeu de données préliminaire permettant de déceler le type de modèle le plus prometteur pour
dénombrer les pucerons sur les plantes en simple vue.

Dans ce stage, le détecteur a été retenu. Cependant, il est important de noter que le type
d'architecture choisi peut varier selon l'objet d'étude à dénombrer et les conditions expérimentales.
Un premier article visant à dénombrer le nombre de fruits et de graines a comparé trois types de
modèles : régression, carte de densité et détecteur (GOMEZ et al., 2021). Des résultats équivalents
sont trouvés pour les trois modèles avec une densité de moins de 100 objets. Mais lorsque la densité
dépasse 100 objets sur l'image, les performances du détecteur sont 5 fois moins bonnes que celles des
deux autres modèles. Les résultats obtenus sont donc cohérents avec les performances du détecteur
de la présente étude. Un deuxième article fait le choix de combiner deux modèles (détecteur et
carte de densité) pour dénombrer les pucerons dans une boîte de Pétri (GAO et al., 2024). Le
détecteur est utilisé lorsque la densité est estimée sous un seuil T (faible densité), alors que la carte
de densité est utilisée lorsque la densité est estimée au-dessus du seuil T (forte densité). Cela laisse
penser que les cartes de densité sont peu performantes en faible densité, mais celles-ci sont tout
de même utilisées dans deux autres études pour dénombrer de manière efficace les insectes sur les
feuilles (R LI et al., 2022; BERECIARTUA-PÉREZ et al., 2023). Ces comparaisons montrent donc
l'importance de la recherche du type de modèle le plus adapté au cas d'étude utilisé ou bien même
des combinaisons de modèles pertinentes (ZH ZHOU, 2025).

Enfin, dans la recherche de meilleures performances pour des problèmes toujours plus complexes,
couplée à une disponibilité croissante des ressources computationnelles, de nouvelles architectures
ont émergé, notamment les transformers (VASWANI et al., 2017). Ces modèles pourraient être
explorés si les modèles à réseaux de neurones convolutifs se trouvaient moins performants avec la
complexification du problème de dénombrement.
## 4.2 Dénombrement et classification en simple vue

Le premier questionnement du choix du type d'architecture étant résolu, l'usage de l'apprentissage actif avec le détecteur YOLO11m a été bénéfique pour augmenter de manière significative et rapide la taille du jeu de données. En effet, ces 5234 annotations semi-automatique ont été réalisées en 3 jours de travail, alors que les 2443 annotations du jeu de données D1 ont pris 2 semaines de travail. L'entraînement du nouveau modèle YOLO11l a permis de faire des prédicitions très précises du nombre de pucerons sur les images (Table 3 et Figure 4). De plus, ce dernier réalise très peu d'erreurs de classification (Figure 5). Ainsi, YOLO11l est un modèle qui généralise bien sur des images qu'il n'a jamais vues. De plus, la variation des hyperparamètres a permis de démontrer la robustesse de ce dernier. Ce modèle répond donc aux attentes initialement fixées sur l'obtention d'un système de vision numérique capable de dénombrer et classifier les pucerons par stades de développement.

D'après l'état de l'art, seules quelques études réalisent à ce jour le dénombrement des pucerons directement sur la plante. Après analyse des versions 5 à 10 de YOLO, une étude propose une version améliorée de YOLOv7s nommée RSCDet (RepGhostConv-Subpixel Fusion-Cascading Attention-Detection) pour détecter trois espèces de puceron : le puceron de la canne à sucre (*Melanaphis sacchari*), le puceron des céréales (*Macrosiphum avenae*) et le puceron vert de l'avoine (*Rhopalosiphum padi*) (XU *et al.*, 2025). Ce modèle obtient un F1-Score de 0,924. Une deuxième étude dénombre les pucerons ailés de l'espèce *Melanaphis sorghi* sur des feuilles de sorgho (GRIJALVA *et al.*, 2024). Cette dernière obtient un F1-Score de 0,854 en utilisant le modèle YOLOv5x. Une dernière étude propose de dénombrer par segmentation les nymphes de pucerons sur les feuilles (J CHEN *et al.*, 2018). Leur algorithme obtient un F1-Score égal à 0,96. D'autres études proposent plutôt le dénombrement et la classification des pucerons sur d'autres supports que la plante. Une étude classifiant finement le puceron vert du pois *Acyrthosiphon pisum* obtient ainsi un F1-Score moyen de 0,91 grâce au modèle YOLOv8s (MASUKO et KIKUTA, 2024). Plus largement, de multiples études proposent de dénombrer d'autres insectes sur les plantes à l'aide de modèles de vision numérique. Parmi elles, le dénombrement d'aleurodes du coton (*Bemisia tabaci*) a par exemple été réalisé grâce à un modèle de détection YOLOv8s, obtenant un F1-Score de 0,88 (FENG *et al.*, 2024). Ainsi, la présente étude obtient des résultats intéressants en simple vue pour le dénombrement et la classification du puceron vert du pois sur la féverole avec un F1-Score de 0,96. Alors que la plupart des études se concentrent sur le dénombrement et la classification des pucerons sur des feuilles, celle-ci apporte des résultats novateurs en prenant en compte la totalité de la plante sur les images.

Ensuite, un point essentiel à aborder est le compromis entre performance et complexité. Une version YOLO11x avec 56,9 millions de paramètres est encore disponible pour complexifier le modèle et espérer diminuer davantage la rRMSE et MAE. Mais dans le but de pouvoir utiliser ce modèle en routine pour dénombrer les pucerons sur les plantes, la demande en ressources (CPU, RAM) et la consommation énergétique sont des points clés à prendre en compte. Il serait donc
intéressant d'estimer la consommation énergétique de notre modèle (GARCÍA-MARTÍN et al., 2019). De plus, les temps de calcul seraient allongés et le nombre de données nécessaires pour l'entraînement agrandi. Il a donc semblé pertinent de s'arrêter à la version "large" de YOLO11. Une étude comparative des modèles de la version YOLO11 a été réalisée sur le jeu de données COCO (Common Objects in Context) (HAJ HASSINE et HAMED, 2025). Ce jeu de données couramment utilisé pour évaluer les modèles de vision artificielle contient 330000 images, dont 200000 images annotées pour les tâches de détection d'objets, de segmentation et de légende. Ces images se divisent en 80 catégories d'objets, comprenant des objets courants comme les voitures, les vélos et les animaux, ainsi que des catégories plus spécifiques comme les parapluies, les sacs à main et les équipements sportifs. Il a été montré qu'en prenant en compte les performances des modèles, l'utilisation des ressources computationnelles et le temps d'inférence, le modèle YOLO11m est le plus équilibré. Au cours de ce stage, l'écart de performance entre YOLO11m et YOLO11l a justifié le choix final de YOLO11l.

## 4.3 Dénombrement sur la plante entière

Le modèle YOLO11l a permis à ce stade de dénombrer par détection et de classifier par stades de développement adulte et larvaire les pucerons sur une seule image. Or, un autre défi a résidé dans le fait de pouvoir obtenir une prédiction du dénombrement des pucerons sur les plantes entières. Avec la stratégie mise en place, la troisième métrique avec optimisation des paramètres a réalisé d'excellentes prédictions (Table 3 et Figure 7). Tandis que généralement les prédictions sont réalisées avec des intervalles de confiance, l'objectif de pouvoir dénombrer de manière précise le nombre de pucerons sur la plante entière est rempli pour des densités faible et moyenne, mais reste à valider définitivement à partir d'un plus grand nombre de mesures expérimentales. De plus, la méthode utilisée ne propose pas de localisation des pucerons sur la plante entière. Malgré cela, le dénombrement des pucerons sur la plante entière réalisé est novateur, et ne peut donc pas être critiqué avec la littérature scientifique actuelle.

Pour aller plus loin, tout un travail sur la reconstruction tridimensionnelle de la plante et le suivi des pucerons entre chaque image pourrait être réalisé. Les individus pourraient donc être localisés et classifiés par stades de développement sur la plante entière, permettant par exemple de localiser les zones préférentielles des pucerons sur la plante et ainsi mieux comprendre les interactions plantes - pucerons. Ces recherches pourraient être conduites avec une approche mathématique visant à calculer les nouvelles coordonnées géographiques des pucerons entre chaque image suite à une première détection (AVIDAN et SHASHUA, 2000). Des techniques de clustering pourraient également être appliquées avec des contraintes de proximité des objets, de continuité temporelle et un appariement unique d'un individu entre chaque image (GANÇARSKI et al., 2020). Enfin, l'algorithme de vision par ordinateur SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) serait également une piste à explorer (A. AL-SHURBAJI et al., 2022). Ce travail est réalisé en parallèle au sein de l'unité par un ingénieur d'études (Théo Fabien).
## 4.4 Explicabilité

Les recherches menées sur l'explicabilité de YOLO11l peuvent permettre de mieux comprendre les sorties réalisées par ce modèle. Concernant la question de la détection des pucerons, le modèle semble s'aider de la séparation des images : tandis que les couches du 23ème bloc permettent de détecter le fond (Figures 8b et 8f), une autre couche doit être capable de déterminer les caractéristiques propres de la plante. Les zones n'étant pas activées par ces couches seraient ainsi détectées comme étant des pucerons. Ensuite, une fois ces prédictions réalisées, il est pertinent d'explorer quelles caractéristiques fines des pucerons permettent la classification dans le stade de développement larvaire ou adulte. Malgré des caractéristiques communes, les individus adultes semblent être classifiés grâce à leur abdomen (dont fait partie la cauda), leur tête ainsi que leurs pattes plus développées que celles des larves (Figures 8c, 8d, 8g et 8h). Les entomologistes s'appuyant essentiellement sur la cauda pour discerner les pucerons adultes des larves, l'hypothèse selon laquelle le modèle réalise la classification de manière semblable à un humain a en partie été émise. N'ayant aucune connaissance biologique, YOLO11l assurerait donc sa classification en prenant en compte davantage de paramètres (tête, pattes). Cette étude préliminaire ayant été réalisée à la fin du stage de manière exploratoire, des analyses complémentaires sont nécessaires pour confirmer ou non les propos précédents.

L'intelligence artificielle explicable (XAI) est largement utilisée dans le domaine médical. Ce champ de recherche nécessitant une grande fiabilité des résultats, l'XAI permet de mieux comprendre les résultats obtenus et donc une prise de décision améliorée. Une étude applique par exemple les modèles YOLOv9, YOLOv10 et YOLO11 pour détecter le cancer du sein, puis 7 méthodes d'explicabilité dérivées des CAM sont utilisées pour expliquer les sorties des modèles (ARIYAMETKUL et PAING, 2025). L'XAI s'étend actuellement à d'autres champs de recherche, notamment en agroécologie avec une méthode améliorée de classification automatisée des insectes combinant des techniques d'XAI avec l'apprentissage par transfert (HASAN et al., 2025). Ces méthodes permettent dans le cadre de ce stage de proposer une première explication des caractéristiques morphologiques permettant de distinguer les pucerons au stade larvaire par rapport aux pucerons au stade adulte.

## 4.5 Extensions du système de vision numérique

Ce système de vision numérique performant pourrait dès à présent être mis en place au sein du laboratoire de recherches puis être ouvert à plus large échelle. Grâce à une cabine de prise de vues facilement reproductible et à faible coût (environ 3500 €), des expériences similaires pourraient être menées afin de poursuivre les études sur les interactions plantes - ravageurs. Ce système propose des avantages majeurs pour les personnes réalisant ce phénotypage manuellement, dont peuvent être citées les gains quantitatifs de temps et de main-d'oeuvre, mais également qualitatifs avec le retrait des biais intra- et inter-opérateur (BOUSSET et al., 2025). De plus, ce système permet d'augmenter le nombre de traits de vie mesurés à partir d'un même couple plante - puceron de manière non destructive. Par la suite, ce système pourrait éventuellement être adapté à des conditions semi-
contrôlées en serre pour par exemple permettre d'augmenter le nombre de plantes échantillonnées et leurs stades de développement.

Avant cela, quelques améliorations et extensions pourraient être réalisées. Tout d'abord, la classification pourrait être affinée. En effet, l'état larvaire se divise lui-même en 4 phases de développement, chacune séparée par une mue (VILCINSKAS, 2016). Une perspective serait donc de construire des approches permettant de discriminer chacun des stades. Cependant, cette classification serait un défi majeur, car sans suivi temporel et observation directe des mues, il reste difficile même pour un entomologiste aguerri de différencier certains stades larvaires entre eux. Une solution serait alors de coupler le suivi temporel avec la détection par vidéo réalisée dans la suite du projet GRATITUDE. Ainsi, l'observation des comportements de vection permettrait de visualiser le passage d'un stade larvaire au suivant tout en extrayant leurs caractéristiques. Mais cela nécessiterait la création de nouveaux protocoles répondant à ces contraintes.

Ensuite, ce système pourrait être étendu à d'autres espèces de pucerons. Ainsi, parmi les 5000 espèces existantes (REMAUDIÈRE, 1997), les photos de l'espèce *Aphis fabae* acquises au cours de ce stage pourraient permettre une première extension. Un second élargissement serait l'application de ce modèle sur d'autres espèces de légumineuses. Au sein de l'IGEPP, la recherche de résistance du pois (*Pisum sativum*) aux pucerons est très largement étudiée (OLLIVIER *et al.*, 2022). Il serait intéressant d'observer si YOLO111 conserve ses performances avec l'architecture plus complexe du pois comme support des pucerons. En effet, les variétés de pois avec la mutation *afila* possèdent de nombreuses vrilles permettant aux plants de s'accrocher entre eux, faisant ainsi office de tuteur naturel (TAYEH *et al.*, 2024). La féverole ayant une architecture plus simple, l'hypothèse que la détection devienne plus complexe sur le pois peut être émise. Finalement, en réalisant ce travail sur différentes espèces, un système plus fortement généralisable à d'autres interactions légumineuses - pucerons pourrait être mis en place.

## 4.6 Recherche de résistance des légumineuses aux ravageurs

Grâce à l'acquisition rapide de ces mesures liées au puceron, la caractérisation de la résistance des légumineuses à ces ravageurs peut être mieux étudiée. Mais il serait pertinent d'élargir les métriques phénotypiques actuellement limitées au dénombrement et à la classification des stades "Larve" et "Adulte". Par exemple, l'intégration de données comportementales (comme la vitesse de déplacement ou les préférences alimentaires des pucerons) ou de marqueurs physiologiques liés à la plante permettrait une évaluation plus holistique de la résistance. En supplément, l'étude de la résistance ne se limite pas à l'utilisation de données phénotypiques. Il pourrait donc être intéressant de développer un système multimodal combinant ces données phénotypiques avec des analyses génomiques (identification de loci à caractères quantitatifs ou de gènes candidats) et métabolomiques (profil des composés de défense de la plante). Cela offrirait une compréhension plus fine des mécanismes sous-jacents des interactions légumineuses - pucerons. Ces perspectives seront étudiées au cours de la thèse que je réaliserai à partir d'Octobre 2025 en co-tutelle avec l'Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes (IGEPP) et le Laboratoire d'Informatique
# 5 Conclusion

Cette étude a permis de déterminer l'architecture la plus appropriée pour répondre au pro-
blème de dénombrement des pucerons sur les légumineuses de manière non destructive, rapide
et précise. Ainsi, au sein de la famille des détecteurs, le modèle YOLO111 obtient d'excellentes
performances de dénombrement et de classification, dont la généralisation et la robustesse ont été
vérifiées. L'utilisation de ce modèle reste cependant à élargir à de plus fortes densités. Le système
de vision numérique crée s'inscrit dans une démarche de transition vers des systèmes agricoles plus
durables en répondant à deux enjeux majeurs : l'amélioration de la résistance des légumineuses
aux ravageurs avec la capacité à mieux caractériser la diversité génétique chez les légumineuses,
et l'innovation méthodologique en phénotypage haut débit pour mieux caractériser les interactions
légumineuses - pucerons et plus généralement plantes - insectes. D'un point de vue agroécologique,
le système développé est un outil précieux pour aider à sélectionner des génotypes résistants. Cela
permet d'éviter le recours aux pesticides, et donc de se rapprocher d'un contexte d'Integrated Pest
Management (IPM) efficace. En automatisant le dénombrement et la classification des stades de
développement des pucerons, ce système permet également de réduire la dépendance aux méthodes
manuelles. Sur le plan de la vision numérique, cette étude démontre l'efficacité du modèle de détec-
tion YOLO111 pour des applications en phénotypage végétal, même dans des contextes complexes
comme la détection de petits objets clusterisés sur des structures tridimensionnelles. Ainsi, ce tra-
vail combine des avancées essentielles pour concilier productivité agricole, réduction des intrants
et préservation des écosystèmes, en alignement avec les principes de l'agroécologie et les défis de
l'agriculture de demain.
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# Annexes

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>(a) Vue latérale</figcaption></figure>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>(b) Vue de face</figcaption></figure>

Annexe 1 – Photographies de la cabine de prise de vues
Résumé

Afin de renforcer la durabilité des agroécosystèmes, la recherche sur la résistance des légume-
neuses aux ravageurs est essentielle. Cependant, les méthodes de phénotypage manuelles gagne-
raient à être remplacées par des outils automatisés, ouverts et modulables. Cette étude propose un
système de vision numérique pour dénombrer et classifier les pucerons sur les légumineuses, dans
une visée agroécologique. Trois architectures d'apprentissage profond (régression, carte de densité
et détection) ont été comparées sur des images de féveroles (Vicia faba) infestées par le puceron
vert du pois (Acyrthosiphon pisum), acquises en conditions contrôlées. Le modèle YOLO11l, en-
 traîné sur un jeu de données annoté semi-automatiquement via un processus d'apprentissage actif,
a affiché les meilleures performances : une erreur moyenne absolue (MAE) de 0,61 et une erreur
relative (rRMSE) de 0,09 pour le dénombrement en simple vue, ainsi qu'un F1-Score de 0,96 pour
la classification des stades "larve" et "adulte". Pour étendre le dénombrement à la plante entière,
une méthode combinant des vues multiples et une optimisation de paramètres a permis d'obtenir
une MAE de 3,32 et une rRMSE de 0,18. L'analyse exploratoire d'explicabilité suggère que le
modèle utilise des critères morphologiques similaires à ceux des experts pour ses prédictions. En
perspective, ce système pourrait être généralisé à d'autres légumineuses et ravageurs. Enfin, son
intégration dans un système multimodal - couplant données phénotypiques, génomiques et mé-
tabolomiques - ouvrirait des perspectives pour une caractérisation plus fine des mécanismes de
résistance des plantes.

Mots-clés : agroécologie, phénotypage haut débit, vision par ordinateur, apprentissage profond, résistance

Abstract

To strengthen the sustainability of agroecosystems, research on legume resistance to pests is essential. However, manual phenotyping methods would benefit from being replaced by automated, open, and modular tools. This study proposes a digital vision system for counting and classifying aphids on legumes, with an agroecological perspective. Three deep learning architectures (regression, density map, and detection) were compared using images of fava beans (*Vicia faba*) infested with the pea aphid (*Acyrthosiphon pisum*), acquired under controlled conditions. The YOLO11l model, trained on a semi-automatically annotated dataset through an active learning process, demonstrated the best performance : a mean absolute error (MAE) of 0.61 and a relative root mean square error (rRMSE) of 0.09 for single-view counting, as well as an F1-Score of 0.96 for classifying "larva" and "adult" stages. To extend counting to the entire plant, a method combining multiple views and parameter optimization achieved an MAE of 3.32 and an rRMSE of 0.18. Exploratory explainability analysis suggests that the model uses morphological criteria similar to those used by experts for its predictions. In the future, this system could be generalized to other legumes and pests. Furthermore, its integration into a multimodal system - coupling phenotypic, genomic, and metabolomic data - would open up prospects for a finer characterization of plant resistance mechanisms.

Keywords : agroecology, high-throughput phenotyping, computer vision, deep learning, resistance