Modèle de gestion des données vivrières en Côte d'Ivoire

Le rendement des cultures vivrières en Côte d'Ivoire constitue un enjeu crucial pour les cultivateurs, affectant directement la sécurité alimentaire et nutritionnelle de millions de personnes. Le faible taux de production expose les cultures à d'importantes pertes. Ce mémoire explore l'utilisation d'algorithmes de Machine Learning pour prédire le rendement des cultures vivrières, en vue d'apporter un soutien décisionnel quant au choix des cultures et des périodes de plantation. Deux algorithmes, l'Arbre de Décision et le Random Forest, ont été entraînés sur des données de rendement de trois cultures principales : le manioc, le maïs et le riz. Les paramètres étudiés incluent la température moyenne (en °C), la quantité moyenne de précipitations (en mm) et l'utilisation de pesticides (en tonnes), facteurs clés pour la croissance des cultures. L'objectif principal de cet mémoire est de proposer un modèle prédictif précis pour ces cultures vivrières. Nos résultats montrent que l'algorithme Random Forest se distingue par sa précision dans la prédiction des rendements. En fin de compte, cette approche permet de recommander aux agriculteurs la culture à privilégier en fonction des conditions météorologiques spécifiques de chaque région.