Nos résultats marquants

Au fil des années, Phenome-Emphasis a produit des résultats scientifiques et techniques majeurs, qui témoignent de son rôle central dans la recherche végétale et l’agroécologie.

Avancées scientifiques

• Identification des traits génétiques du maïs favorables aux conditions de stress hydriques par combinaison de la phénomique, la modélisation et la sélection génomique.
   
• Le phénotypage robotisé en intérieur, avec une bonne modélisation des conditions environnementale, permet la prédiction génomique des traits adaptatifs dans les champs
   
• Identification de nouvelles variétés de blé et de maïs résistantes à la sécheresse, grâce à des expérimentations en conditions contrôlées et au champ.
   
• Mise en évidence de l’impact de la chaleur extrême sur la fertilité des plantes et leurs rendements.
   
• Développement de modèles prédictifs capables d’anticiper la croissance et la productivité des cultures selon différents scénarios climatiques.

Innovations technologiques

• Création d’une plateforme automatisée de traitement d’image de phenotypage générées par les plateforme = 4P (Plant Phenotyping Processing Platfom). DE nouvelles chaines de traitements pour isoler de nouvelles caractéristiques des plantes à partir de ces images sont régulièrement implémentés.
   
• Création d’une base de données interopérable (PHIS) qui permet de centraliser et partager des millions de données de phénotypage.
   
• Modèles d’analyses d’image en libre accès :
  • Evaluation de la gravité des symptômes de maladie, applicable à tous les stades d’infestation. Il permet de classer et visualiser de manière optimale les disques foliaires, tels que ceux utilisés dans les essais variétaux. Illustration ici avec le mildiou du melon.

Zine-El-Abidine, et al. (2023). SoftwareX, 22, 101343.[2] El Ghaziri, A., et al. (2023). Remote Sensing, 15(2), 528. [3] Barrit, T., et al. (2022). Plant Methods, 18(1), 131. [4] Sapoukhina, N., et al. (2022). Frontiers in Plant Science, 13, 969205.

• Comptage des épis de blé : 3 algorithmes disponible set développés sur la base du Global Wheat challenge organisé par PHENOME-EMPHASIS. Ce challenge a permis de réunir une base de 4700 images d’entrainement, renforçant la robustesse et la précision des modèles développés.

[1] David E., et al. (2020). Global wheat head detection (GWHD) Dataset: A large and diverse dataset of high-resolution RGB-labelled images to develop and benchmark wheat head detection methods. Plant Phenomics, 2020; [2] David E., et al. (2024). Global Wheat Head Detection Challenges: Winning Models and Application for Head Counting. Plant Phenomics, 5, 0059; [3] David E., et al. (2021). Global wheat head detection 2021: An improved dataset for benchmarking wheat head detection methods. Plant Phenomics, 2021

• Méthode d’évaluation de l’indice de vigueur (résistance face aux stress biotiques) via drones actuellement utilisée pour le catalogue des semences.
   
• Méthode d’évaluation de la proportion de couverture de chaque espèce par analyse d’images de cultures mixtes avec une précision de près de 90 %. Un modèle unique de segmentation sémantique a été développé capable de reconnaître automatiquement les différentes plantes présentes dans une parcelle. C’est un bon indicateur de la compétition subie par la culture principale. Les adventices peuvent également être détectées, bien que leur grande diversité rende la tâche plus difficile. Cet outil permet d’analyser automatiquement et de manière fiable les cultures mélangées à grande échelle, ce qui était auparavant fastidieux à observer manuellement.

Illustrations : segmentation pois/blé (haut) blé/lentille (bas). Crédits : Arvalis

• Mise au point de la Phénomobile, un outil unique pour mesurer rapidement et avec précision les cultures au champ. Adaptation de l’outil pour les cultures en rang comme la vigne ou l’arboriculture.
   
• Déploiement d’outils d’imagerie hyperspectrale et thermique pour détecter précocement les stress invisibles à l’œil nu.

Ces résultats montrent comment Phenome-Emphasis transforme les expérimentations de terrain et de laboratoire en connaissances utiles et partagées.