Vision par ordinateur : accélérer la sélection variétale
Améliorer une variété végétale suppose des milliers de mesures précises et répétitives. La vision par ordinateur les automatise et fiabilise les données de R&D.
Illustration générée par intelligence artificielle (OpenAI), 10 août 2026 — racines de chicorée et échantillon de fibre alimentaire. Aucune personne, marque ni inscription réelle n'y figure ; elle ne représente aucun site ni aucune installation de l'entreprise citée par l'article.
Le contexte
La sélection variétale de la chicorée repose sur la mesure physique des racines, longtemps relevée à la main sur papier : lent, fastidieux et exposé aux erreurs humaines.
Comment l’IA intervient
Avec delaware et le programme Digital Wallonia 4.AI, COSUCRA a mis en place une mesure automatisée des racines par vision par ordinateur et algorithmes d’IA. Le relevé devient plus rapide, plus précis et directement exploitable, en s’appuyant sur des décennies de données historiques.
Ce que ça change pour vous
Partout où des mesures ou des contrôles visuels sont répétés en masse (qualité, tri, métrologie), la vision par ordinateur fait gagner du temps et de la fiabilité. COSUCRA vise à terme un cycle de développement variétal raccourci ; les gains publiés restant qualitatifs, nous évitons tout chiffre non vérifié.
Cas d'entreprise public, reformulé par Blue Lemon Agent à des fins d'illustration. Aucune affiliation.
Responsabilité éditoriale. Cet article est relu et validé avant publication par le directeur de la publication, Ronan Le Boulaire, qui en assume la responsabilité éditoriale (voir les mentions légales). Des outils d'assistance à la rédaction peuvent intervenir en amont ; aucun texte n'est publié sans ce contrôle humain.
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