Le charançon rouge du palmier pourrait sans doute être qualifié de pandémie mondiale de palmier. Au cours de la dernière décennie, ils ont migré à travers le monde, pondant leurs œufs dans les arbres afin que leurs larves puissent grignoter l’arbre pendant leur croissance. Les tunnels qui en résultent endommagent et affaiblissent les arbres, provoquant même la rupture et l’effondrement de certains arbres. Les dommages causés aux cultivateurs de dattes, ainsi qu’aux palmiers utilisés comme éléments décoratifs dans les quartiers du monde entier, sont monumentaux. De plus, les charançons peuvent se propager 50 kilomètres par jour, une détection précoce est donc essentielle.
Rien qu’en Espagne et en Italie, la lutte antiparasitaire et le remplacement des arbres va atteindre 200 millions d’euros en 2023 selon l’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO). On trouve des charançons dans 85 pays et régions du monde entier, selon l’Organisation européenne et méditerranéenne pour la protection des végétaux (OEPP). À ce jour, la seule méthode pour déterminer si les charançons ont infesté un arbre est l’évaluation visuelle et acoustique de chaque arbre. Un tel processus est laborieux, prend du temps et n’est pas pratique pour une surveillance municipale à grande échelle. Le Dr Michael Fire travaille au Département de génie logiciel et des systèmes d’information à l’université Ben Gurion du Néguev et il dirige le laboratoire Data4Good lab.
Le Dr Michael Fire réside dans une petite ville qui compte plusieurs palmiers dans presque toutes les rues. Il en a même un dans sa cour, et a découvert que la municipalité n’avait aucune trace de cet arbre. La municipalité a envoyé quelqu’un pour détruire l’arbre pour l’empêcher de s’infecter. Pour la plupart des gens, ce serait la fin de l’histoire de son « cher arbre ». Mais le Dr Fire est sorti des sentiers battus.
Dr Michael Fire
« J’ai commencé à penser, et si je pouvais aider la municipalité en développant un moyen pour eux de surveiller tous les palmiers ? » explique le Dr Fire. Le Dr Fire a expliqué son problème d’arbre isolé à son équipe, Dima Kagan et le Dr Galit Furhmann Alpert, et ils ont conçu une solution de surveillance globale. Tout d’abord, ils ont collecté des images Google aériennes et de rue de palmiers. Ensuite, ils ont formé trois modèles d’apprentissage deep learning : un pour détecter les palmiers dans des images aériennes, un pour les détecter dans des images de vue de la rue et un troisième pour répertorier les palmiers infectés.
Dima Kagan
Ils ont analysé plus de 100000 images pour construire leurs modèles. Ils ont testé leur système de détection sur des photos de San Diego, en Californie, car ils savaient qu’il y avait eu une infestation là-bas en 2016. Ils ont pu trouver trois des quatre arbres infectés notés dans une étude de 2016. Ils ont également réussi à localiser des arbres dans Israël et dans le comté de Miami-Dade en Floride. Leurs résultats ont été téléchargés sur Arxiv, l’archive numérique en ligne pré-imprimée. Leur système peut détecter les infections sévères et moyennes. Un perfectionnement à venir pourrait conduire à une détection plus précoce, écrivent les chercheurs.
Publication on Arxiv, avril 2021
Traduction/adaptation Esther Amar pour Israël Science Info