Prochaines étapes pour faire de cette couveuse-étagère intelligente
Voici un plan structuré des prochaines étapes pour faire de cette couveuse-étagère intelligente un projet concret, que ce soit en prototype local, en collaboration inter-écoles, ou en levée de fonds via appel à projet :
✅ 1. Modélisation du concept (2 semaines)
| Action | Détail | Livrable |
|---|---|---|
| Design 3D de la couveuse-étagère | Via Fusion 360 / Onshape / SolidWorks | Plans techniques + rendus visuels |
| Simulation IA / vision embarquée | Test YOLOv8 sur images d’œufs, détection de pourriture, fissures, anomalies thermiques | Prototype logiciel + dataset annoté |
| Choix du matériel | Caméras (RGB, thermique type FLIR), capteurs (DHT22, relais, ESP32), structure (bois/métal) | Liste BOM (Bill of Materials) complète |
✅ 2. Co-construction du consortium de projet (3–4 semaines)
| Partenaire | Rôle |
|---|---|
| ISSTM (Mahajanga) | Fabrication locale, câblage, régulation thermique |
| FSTE ou IUTAM | Appui biologique, suivi avicole, données expérimentales |
| UniLaSalle | Formulation de protocole scientifique, nutrition, monitoring |
| ENSAM ou École Centrale | Mécatronique, IA embarquée, vision par ordinateur |
| Ferme ou coopérative pilote | Terrain de test de la couveuse intelligente |
🎯 Objectif : officialiser un noyau projet à 5 partenaires, préparer la convention / note d’intention commune.
✅ 3. Prototype fonctionnel – V1 (sur 2 à 3 mois)
| Phase | Activités |
|---|---|
| Fabrication de la structure | Étager les niveaux (18 x 1m de large), intégrer rails, tiroirs ou caméras fixes |
| Implémentation de l’IA | YOLOv8 (ou Nano) embarqué sur Jetson Nano ou Raspberry Pi avec webcam + tests thermiques |
| Collecte et supervision | Interface mobile ou dashboard basique (via Flask ou Node.js) + alertes |
| Validation terrain | Lancement de 1 ou 2 cycles d’éclosion avec monitoring et retour des éleveurs |
✅ 4. Documentation & valorisation (en continu)
| Document | Objectif |
|---|---|
| 📘 Manuel d’usage de la couveuse intelligente | Formation des techniciens et éleveurs |
| 📊 Tableau de bord IA (open-source) | Diffusion pour réutilisation dans d'autres fermes |
| 🎓 Fiche pédagogique inter-écoles | Intégration dans projets étudiants ou mémoires (PFE, stage, TIPE) |
| 📣 Présentation pour financeurs | AFD, FAO, Erasmus+, Bpifrance, etc. |
✅ 5. Financements à activer (en parallèle)
| Dispositif | Délai | Type |
|---|---|---|
| PISCCA (Ambassade de France) | 2-3 mois | Projets innovants à impact local |
| FISONG / AFD | 4–6 mois | Projets à composante agricole + technologique |
| Erasmus+ Coopération Sud-Nord | Jusqu’à 12 mois | Mobilité étudiants/enseignants + co-innovation |
| Région Hauts-de-France / FEADER | Continu | Si UniLaSalle coordonne le pôle Nord |
| Appels à projet FAO – AgriTech Sud | Annuel | Technologie en agriculture durable |
🔁 Et après le pilote ?
- Déploiement dans les fermes rurales avec adaptation low-tech
- Ajout de module énergie solaire, gestion off-grid
- Formation des techniciens locaux à l’entretien et au diagnostic IA
- Création d’un kit open-source / open-hardware pour duplication dans d’autres pays
Déploiement dans les fermes rurales
- La phase "après le pilote" est cruciale pour garantir que la couveuse intelligente ne reste pas un démonstrateur de laboratoire mais devienne une solution robuste, duplicable et adaptée aux contraintes des fermes rurales à Madagascar (ou ailleurs).
- Voici une proposition complète et structurée pour un déploiement low-tech dans les fermes rurales, inspirée de principes d’ingénierie frugale et d’appropriation locale.
Création d’un kit open-source / open-hardware
- Proposition complète pour la création d’un kit open-source / open-hardware permettant la duplication de votre couveuse intelligente dans d’autres pays, en particulier dans les zones rurales d’Afrique, d’Asie du Sud ou d’Amérique latine.
- L’objectif est de partager une technologie accessible, adaptable et documentée, tout en garantissant un bon niveau de performance.