Une avancée majeure vient d’être franchie dans la lutte contre les nématodes phytoparasites, responsables de pertes agricoles estimées à plusieurs dizaines de milliards d’euros chaque année dans le monde. Des chercheurs de Wageningen University & Research aux Pays-Bas ont développé un système d’identification basé sur l’intelligence artificielle capable de reconnaître automatiquement l’espèce Meloidogyne chitwoodi avec une précision de 96 %, un niveau comparable à celui d’un nématologue taxonomiste expérimenté.

Ce nématode à galles figure parmi les plus difficiles à identifier en raison de la complexité de ses caractéristiques morphologiques observables au microscope. Le projet, mené en collaboration avec la société agrotech Veridi Technologies BV, vise à automatiser cette étape critique du diagnostic phytosanitaire. Le chercheur Leendert Molendijk explique que ce choix était stratégique. « Si cela fonctionne pour une espèce aussi difficile, cela devrait aussi fonctionner pour des espèces plus faciles à distinguer », souligne-t-il dans une communication officielle de Wageningen University & Research.

Le développement du modèle d’intelligence artificielle repose sur un vaste travail de collecte et de validation d’images. Pella Brinkman, chercheur impliqué dans le projet, précise le rôle central des données biologiques fiables. « Nous avons fourni des nématodes à partir de nos cultures et les avons identifiés avec précision. C’est essentiel pour entraîner le modèle d’IA sur un grand nombre d’images. Nous avons également effectué des vérifications de validation pour évaluer la fiabilité », explique-t-il. Les erreurs du système ont également permis d’améliorer les critères d’identification morphologique utilisés par l’algorithme.

Cette innovation ouvre des perspectives particulièrement importantes pour les pays agricoles où l’expertise taxonomique reste limitée, notamment dans les régions à forte intensification horticole. Au Maroc, les nématodes du genre Meloidogyne constituent une contrainte majeure pour les cultures maraîchères, les agrumes et les cultures sous serre, avec des impacts directs sur les rendements et la qualité des exportations. La disponibilité d’un outil d’identification rapide et fiable pourrait permettre aux laboratoires phytosanitaires, aux conseillers agricoles et aux producteurs d’optimiser leurs stratégies de gestion, notamment en réduisant l’usage systématique de nématicides.

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Au-delà de l’identification d’une seule espèce, les chercheurs estiment que cette technologie pourrait transformer la surveillance phytosanitaire à l’échelle mondiale. « Si nous pouvons l’appliquer à d’autres espèces de nématodes, cela pourrait avoir un impact significatif dans le monde entier », affirme Leendert Molendijk. Cette automatisation pourrait renforcer les capacités de diagnostic, améliorer la compréhension de la santé des sols et soutenir des stratégies de protection intégrée plus ciblées.

Source : Wur