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Intelligence artificielle et agronomie

Résumé : Comme toutes les sciences du vivant, les sciences agronomiques et plus largement agro-environnementales font face à des problèmes qui impliquent des données complexes, souvent volumineuses et hétérogènes, parfois incomplètes et imprécises. Ces problèmes intègrent une composante humaine prépondérante et dessinent ainsi un terrain propice à la mise en place de méthodes d’intelligence artificielle (IA) aptes à leur apporter des solutions originales et pertinentes. Depuis plusieurs années, le rapprochement entre ce champ applicatif de l’agronomie et le champ disciplinaire de l’IA a connu un succès grandissant. L’objet de ce numéro spécial est de faire un état des lieux des travaux et perspectives relatifs au développement ou à l’usage de méthodes d’intelligence artificielle dans le cadre d’applications agro-environnementales. Pour cet état des lieux, nous avons sollicité quatre équipes travaillant sur des sujets correspondant aux quatre grands thèmes qui nous semblaient les plus représentatifs des problématiques des domaines de l’IA appliquée à l’agronomie : l’aide à la décision, l’ingénierie des connaissances, l’extraction automatique de connaissances à partir de données et les systèmes multi-agents. Outre ces articles généraux (dont un n’a pu être finalisé dans les temps), nous avons reçu une quinzaine d’articles en réponse à un appel à contributions. La sélection des contributions a été un choix difficile pour à la fois représenter au mieux l’ensemble des recherches liées à cette thématique et pour présenter des travaux novateurs et pertinents à l’ensemble de la communauté IA. À l’issue de ce processus, nous avons retenu sept articles de qualité et le numéro se compose ainsi de dix articles dont aucun malheureusement ne traite du thème des systèmes multi-agents.
Type de document :
Article dans une revue
Liste complète des métadonnées

https://hal.inrae.fr/hal-02601106
Déposant : Migration Irstea Publications <>
Soumis le : samedi 16 mai 2020 - 06:07:46
Dernière modification le : lundi 30 novembre 2020 - 14:36:03

Identifiants

  • HAL Id : hal-02601106, version 1
  • IRSTEA : PUB00043789

Citation

Thomas Guyet, F. Le Ber, Maguelonne Teisseire. Intelligence artificielle et agronomie. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2013, 27 (4-5), pp.403-407. ⟨hal-02601106⟩

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