Agri-Scan Niger 🌿

Agri-Scan Niger est une plate-forme intelligente dédiée à la détection précoce des maladies des cultures au Niger. Utilisant l'intelligence artificielle (Deep Learning), elle permet aux agriculteurs et techniciens agricoles d'identifier instantanément les pathologies des plantes à partir d'une simple photo.

🚀 Fonctionnalités Clés

• Détection IA en temps réel : Identification des maladies (mildiou précoce, mildiou tardif, sain) avec un indice de confiance élevé.
• Application Mobile : Une interface React Native fluide pour une utilisation sur le terrain.
• Tableau de Bord Web : Interface web pour une analyse détaillée et la gestion des données.
• API Performante : Backend FastAPI optimisé pour le service de modèles TensorFlow/Keras.
• Déploiement Conteneurisé : Architecture prête pour le cloud via Docker et Docker Compose.

📱 Aperçu de l'interface mobile

🌿 Sélection de la plante	📸 Capture & Analyse	📋 Résultat du Diagnostic

L'interface utilisateur a été conçue pour être intuitive et accessible, permettant un diagnostic en 3 étapes simples.

🏗️ Architecture du Projet

Le dépôt est structuré de la manière suivante :

• Api/ : Backend Python (FastAPI) gérant le traitement d'images et les prédictions IA.
• mobile-app/ : Application mobile multiplateforme développée en React Native.
• frontend/ : Application web React pour la visualisation.
• models/ : Contient les modèles entraînés (format .keras).
• data/ : (Optionnel) Jeux de données utilisés pour l'entraînement ou les tests.

🛠️ Stack Technique

• Backend : FastAPI, Uvicorn, TensorFlow 2.x, Pillow.
• Mobile : React Native, Axios, React Navigation.
• Web : React.js, Material-UI.
• DevOps : Docker, Docker Compose, Azure ACI (CI/CD prêt).

📥 Installation et Configuration

1. Prérequis

• Python 3.9+
• Node.js & npm
• Docker & Docker Compose (Recommandé)

2. Backend (API)

cd Api
pip install -r requirements.txt
python main.py

L'API sera accessible sur http://localhost:8000.

3. Application Mobile

cd mobile-app
npm install
npx react-native start
# Dans un autre terminal
npx react-native run-android # ou run-ios

4. Frontend Web

cd frontend
npm install
npm start

5. Utilisation avec Docker

Pour lancer l'ensemble de l'écosystème :

docker-compose up --build

📸 Aperçu de l'Utilisation

L'API expose un endpoint /predict qui reçoit une image et retourne un JSON :

{
  "class": "Late Blight",
  "confidence": 0.982
}

🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! N'hésitez pas à ouvrir une Issue ou à soumettre une Pull Request.

📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

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Développé avec ❤️ pour l'agriculture nigérienne par GremahTech.