Comment j’ai construit une application de détection de maladies par IA

Les agriculteurs et producteurs manquent souvent d'un moyen rapide et accessible d'identifier les maladies touchant leurs plantes, fruits et légumes avant qu'elles ne se propagent. L'idée d'AgroAnalyse : une photo, une analyse, un diagnostic.

Le choix technique

React Native avec Expo (SDK 54) et TypeScript, React Navigation pour la navigation entre écrans, expo-camera et expo-image-picker pour la capture photo, cohérent avec une app dont le cœur du métier est "prendre une photo pour l'analyser". Pas de backend serveur : l'historique des analyses est stocké localement sur l'appareil via AsyncStorage.

Pour l'analyse elle-même, plutôt que d'entraîner et héberger un modèle maison (ce qui demande des données, du temps d'entraînement et une infrastructure à maintenir), l'app envoie chaque photo à Gemini 2.5 de Google en direct. Le compromis : on gagne énormément de temps de développement et on bénéficie d'un modèle déjà très capable, contre une dépendance à un service tiers et son temps de réponse.

Le flux actuel

Onboarding bilingue FR/EN, prise de photo (caméra ou galerie), analyse en direct par Gemini, écran de résultat avec un verdict de santé et un score de confiance (par exemple "98 % de confiance"), description de diagnostic détaillée disponible sur demande, historique complet des analyses passées conservé sur l'appareil.

Les vrais défis

Deux problèmes concrets, encore d'actualité :

• Obtenir un diagnostic fiable même avec une photo floue, le monde réel n'attend pas une photo de studio, et le modèle doit rester utile même avec une image imparfaite.
• Garder un temps de réponse assez rapide pour que l'expérience reste fluide, alors que l'analyse dépend d'un appel réseau à un modèle externe plutôt que d'un calcul local instantané.

Où en est le projet

AgroAnalyse est encore en phase de test développeur, volontairement pas présenté comme un produit commercial fini. C'est un choix assumé : mieux vaut livrer une app qui fonctionne vraiment sur les cas qu'elle gère bien, et continuer à l'améliorer, que de la présenter comme terminée trop tôt.