Intelligence artificielle des objets (AIoT) pour l'agriculture intelligente : architectures et solutions

L'agriculture intelligente (SA) joue un rôle essentiel dans l'amélioration de la qualité et de la quantité de la production alimentaire, ce qui s'aligne avec l'objectif des Nations Unies (ONU) d'éradiquer la faim en assurant une alimentation durable. La convergence de l'intelligence artificielle (IA) et de l'Internet des objets (IoT), connue sous le nom d'Intelligence artificielle des objets (AIoT), offre des solutions prometteuses pour optimiser les processus agricoles grâce à des systèmes intelligents dans l'agriculture intelligente. Ces systèmes permettent une surveillance avancée, telle que l'analyse des sols, des conditions météorologiques et des cultures, ainsi qu'une gestion efficace, notamment de l'eau, des récoltes, des maladies, de l'énergie et des chaînes d'approvisionnement. Cette thèse débute par une revue de la littérature complète des solutions AIoT pour l'agriculture intelligente afin d'identifier les lacunes de la recherche. Elle se concentre sur les solutions basées sur l'AIoT pour la gestion des cultures et de l'eau. Tout d'abord, elle présente et évalue un système de recommandation de cultures basé sur l'AIoT, convivial et destiné aux agriculteurs (UACR). Ensuite, un système d'ordonnancement d'irrigation multi-exploitations, conçu pour gérer l'eau limitée disponible dans une source partagée, est proposé. La thèse propose également l'utilisation de techniques d'apprentissage fédéré (Federated Learning, FL) pour améliorer la gestion de l'eau dans l'agriculture intelligente. Enfin, cette thèse met en évidence les défis actuels de la mise en œuvre de solutions basées sur l'AIoT pour l'agriculture intelligente et propose des orientations pour les recherches futures.