Identification des maladies du riz par réseaux de neurones convolutifs

RÉPUBLIQUE DU BÉNIN
MINISTÈRE DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR
ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
UNIVERSITÉ D’ABOMEY-CALAVI
INSTITUT DE FORMATION ET DE
RECHERCHE EN INFORMATIQUE
BP 526 Cotonou Tel : [phone]
http://www.ifri-uac.net Courriel : [email protected]
MÉMOIRE
pour l’obtention du
Diplôme de Master en Informatique
Option : Systèmes d’Information et Réseaux Informatiques
Système d’identification de certaines
maladies des plantes de riz avec les
réseaux de neurones convolutifs
Sous la supervision :
Dr Ing. Vinasetan Ratheil HOUNDJI
Rédigé par :
Kpêtchéhoué Merveille Santi ZINSOU
Année Académique : 2018 - 2019

Table des matières
Dédicace iii
Remerciements iv
Table des figures v
Liste des tableaux vii
Résumé viii
Abstract ix
Introduction Générale 1
1 Revue de littérature 5
1.1 Définitions ..................................... 5
1.1.1 Intelligence artificielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.1.2 Apprentissage machine : Machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.3 Apprentissage profond : Deep learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.1.4 Généralité sur les images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.1.5 Généralités sur les réseaux de neurones artificiels . . . . . . . . . . . . 9
1.1.6 Classification d’image par les réseaux de neurones convolutifs . . . . . 10
1.1.7 Apprentissage par transfert avec les réseaux de neurones convolutifs . 16
1.2 Vue globale sur les plantes de Riz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.2.1 Définition .................................. 18
1.2.2 Maladie des Plantes de riz : causes, symptômes, mesures préventives . 18
1.3 Étude et critique de l’existant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.3.1 Publications scientifiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.3.2 Présentation de quelques applications mobiles intelligente . . . . . . . 28
1.3.3 Critique de l’existant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2 Matériel et méthodes 32
2.1 Matériel ....................................... 32
2.1.1 Tensorflow.................................. 33
2.1.2 Keras..................................... 33
2.1.3 Tensorflow Lite Converter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
i

TABLE DES MATIÈRES TABLE DES MATIÈRES
2.1.4 OpenCV ................................... 34
2.1.5 Langage de programmation Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.1.6 Langage de programmation Java . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.1.7 Android-Studio ............................... 35
2.2 Méthodes ...................................... 35
2.2.1 Architecture logique de la solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.2.2 Architecture de quelques modèles pré-entrainé de Keras . . . . . . . . 38
2.2.3 Implémentation des stratégie 1 et 2 : Fine-tuning et extraction de connais-
sance..................................... 39
2.2.4 Implémentation d’un simple réseau de neurone convolutif . . . . . . . 42
2.2.5 Conversion et intégration du modèle obtenu dans l’application android 42
2.2.6 Mesures de performances des modèles pour les problèmes de classification 43
3 Résultats et discussion 46
3.1 Ledatasetutilisé .................................. 46
3.2 Résultats des entraînements faits sur petit jeux de données de 40 images par
maladieissuesde[12] ............................... 48
3.3 Résultats des entraînements sur le grand jeux de données 3.1 . . . . . . . . . 50
3.4 Test sur portable android avec le modèle InceptionV3 avec fine-tuning . . . . 53
Conclusion Générale et Perspectives 54
Annexes 58
Bibliographie & Webographie 58
ii

Dédicace
À MES CHERS PARENTS
Aucune dédicace ne saurait exprimer mon respect, mon amour et ma consi-
dération pour les sacrifices que vous avez consentis pour mon instruction et
mon bien être. Je vous remercie pour tout le soutien et l’amour que vous me
portez depuis mon enfance et j’espère que votre bénédiction m’accompagne
toujours.
Que ce modeste travail soit l’exaucement de vos vœux tant formulés, le fruit
de vos innombrables sacrifices, bien que je ne vous en acquitterai jamais as-
sez. Puisse Dieu, le Très Haut, vous accorder santé, bonheur et longue vie et
faire en sorte que jamais je ne vous déçoive
iii

Remerciements
Je tiens à remercier ici :
• l’Eternel Dieu tout puissant de m’avoir donné le courage, la force et la patience d’ache-
ver ce modeste travail;
• le Professeur Eugène C. Ezin, Directeur de l’Institut de Formation et de Recherche en
Informatique (IFRI);
• Dr Ing Ratheil V. Houndji, encadreur de ce mémoire et responsable du groupe péda-
gogique de Master de l’IFRI, pour sa patience, sa disponibilité et surtout ses judicieux
conseils, qui ont contribué à alimenter ma réflexion et ses encouragements lors de la
réalisation de cette mémoire.
• chacun des professeurs nous ayant encadré le long de notre formation à l’IFRI, pour
nous avoir donné les enseignements nécessaires pouvant nous permettre de mieux nous
lancer dans le monde professionnel et de la recherche;
• tous nos camarades étudiants de l’IFRI, avec qui nous avons passé deux années de
partage dans une ambiance conviviale;
iv