Contribution De L'apprentissage Automatique Et De La Fouille De Textes À La Construction De Systèmes D’information Pour Exploitants Agricoles

Abstract

Les systèmes agricoles vont des techniques intensives aux interventions minimalistes, en passant par le semi-direct. Ces systèmes supposent une connaissance précise des pratiques agricoles par les exploitants et les techniciens. A cela, s'ajoute la maîtrise des nouvelles technologies, le contrôle des resistances aux traitements, l'acquisition des connaissances sur les variétés de semences, l'impact sur les sols, etc. Toute cette masse d'information est disponible sur internet : dans des articles scientifiques, des forums de discussions, des sites web spécialisés et les réseaux sociaux. Ce sont des informations sous format texte, généralement mal structuré. L'objectif de ce travail est de donner une vue générale de la recherche sur la fouille de données textuelles en agriculture. Il présente les principales méthodes permettant l'extraction d'informations pertinentes et teste la fouille sur des données de Scopus, de Twitter et d'un site commercial spécialisé en produits agricoles. Un exemple de classification de données est détaillé, via les algorithmes d'apprentissage automatique. Le code informatique pour réaliser cette revue est sur Python.