PFE 2026–2027 — Détection de maladies des plantes par image

Sujet PFE IA-03 — Année universitaire 2026–2027

Domaine : Intelligence Artificielle. Parcours : Vision par ordinateur. Difficulté : Avancé.

Problématique

Aider à identifier des signes visuels de maladies végétales à partir de photos de feuilles.

Objectifs et fonctionnalités

• Collecte de dataset public
• Prétraitement
• Entraînement CNN
• Prédiction
• Score de confiance
• Interface web/mobile
• Conseils non définitifs

Technologies indicatives

Python · TensorFlow/PyTorch · CNN · API web

Livrables attendus

Modèle, résultats de validation, démonstrateur et documentation.

Cadre du projet

Sujet proposé dans le catalogue PFE DESIGNET. Le périmètre est ajustable au niveau Licence ou cycle ingénieur, au calendrier et aux exigences de l’établissement, avec validation de l’encadrant académique et/ou professionnel.

Les projets de santé utilisent des données fictives ou autorisées. Les résultats IA influençant une décision conservent une validation humaine. Les exercices de cybersécurité sont limités à un laboratoire et à un périmètre expressément autorisé. Les paiements de démonstration utilisent un environnement sandbox.

La durée, la rémunération, le lieu, le mode de travail et les modalités de candidature ne sont pas précisés dans la fiche.

Source et prise de contact

Catalogue officiel DESIGNET — page 14

Contact officiel DESIGNET. L’adresse contact@designet-tn.com est le contact général publié sur le site officiel ; contactez DESIGNET en indiquant la référence du sujet pour confirmer les modalités du PFE.