NDVI INDEX
▲ 0.72 P001 · Jan 2024
J
F
M
A
M
EZZAYRA SOLUTIONS × ISI TUNIS

HACKATHON
AI FOR
AGRICULTURE

48–72 heures pour concevoir des solutions IA innovantes face aux défis de l'agriculture tunisienne — stress hydrique, variabilité climatique, optimisation des rendements.

Format 48 – 72 h
Équipes 2 – 5 personnes
Public Étudiants ISI
Thématique Smart Agriculture
✦ Candidater maintenant Voir les défis →
4
Défis techniques
3
Datasets fournis
72H
De création intensive
∞
Impact réel potentiel
Défis proposés

4 TRACKS
À EXPLORER

Chaque équipe choisit un ou plusieurs défis et développe une solution opérationnelle appuyée sur les données réelles fournies.

01
🛰️
Analyse d'images satellites
Exploiter les données Sentinel-2 et les séries temporelles NDVI pour détecter le stress hydrique et classifier les types de cultures par parcelle.
NDVI Sentinel-2 CNN Segmentation
02
🌦️
Corrélation météo-agriculture
Modéliser les impacts climatiques sur les cultures en croisant données météorologiques journalières et indicateurs agronomiques.
Séries temporelles LSTM Corrélation
03
📈
Prédiction de rendement
Construire des modèles prédictifs à l'échelle de la parcelle en combinant données satellite, météo et historique de rendement.
XGBoost Random Forest Feature Engineering
04
📱
Application décisionnelle
Concevoir un dashboard ou une app mobile pour aider les agriculteurs à prendre de meilleures décisions grâce aux alertes et visualisations.
FastAPI Dashboard UX/UI Mobile
Données fournies

DATASET
RÉEL INCLUS

Chaque équipe reçoit un jeu de données structuré couvrant les indices NDVI, la météo journalière, les rendements historiques et les parcelles géoréférencées.

  hackathon-dataset/
📁 satellite/
ndvi_timeseries.csv
rgb_images/ (GeoTIFF)
📁 weather/
weather_daily.csv
📁 yield/
yield_data.csv
📁 plots/
plots.geojson
ndvi_timeseries.csv
plot_iddatendvi
P0012024-01-010.45
P0012024-01-100.52
P0022024-01-010.38
.........
weather_daily.csv
datetemprainfallhumidity
2024-01-0112°C5 mm70%
2024-01-0214°C0 mm65%
............
Architecture technique

PIPELINE IA
RECOMMANDÉ

STEP 01
🛰️
Collecte
Sentinel-2 Météo API
STEP 02
🧹
Prétraitement
Nettoyage Alignement
STEP 03
⚙️
Feature Eng.
NDVI moyen Cumul pluie
STEP 04
🤖
Modélisation
Random Forest XGBoost LSTM
STEP 05
📊
Évaluation
RMSE MAE
STEP 06
🚀
Déploiement
FastAPI Dashboard
Évaluation

CRITÈRES DU JURY

25
💡
Innovation
Originalité de l'approche et caractère disruptif de la solution proposée.
25
⚡
Performance technique
Qualité du code, des modèles IA et métriques d'évaluation obtenues.
25
🌱
Impact réel
Applicabilité concrète sur le terrain et bénéfice pour l'agriculteur tunisien.
25
🎨
UX / UI
Clarté, accessibilité et ergonomie de l'interface présentée.
🚀
OPPORTUNITÉ RÉELLE

Les meilleures solutions seront évaluées pour une intégration directe dans AgriManager, la plateforme réelle de gestion agricole développée par EZZAYRA SOLUTIONS — couvrant la chaîne de valeur complète de la parcelle à la transformation agroalimentaire.

📡
Suivi satellite NDVI
Intégration dans le module de monitoring des parcelles en temps réel.
💰
Financement & assurance
Les prédictions de rendement alimentent directement les outils de financement agricole.
🌾
Conseil agronomique IA
Votre modèle pourrait devenir le moteur de recommandations pour des milliers d'agriculteurs.