iVeges — Étude de cas
Monitoring IoT d'irrigation autonome par réseau de capteurs sans fil, logique floue et dashboard mobile temps réel.
Le contexte
L'irrigation représente l'un des premiers postes de travail et de coût du maraîchage. Arroser trop, c'est gaspiller l'eau et l'énergie ; pas assez, c'est perdre la récolte. La décision repose traditionnellement sur l'observation humaine — imprécise et chronophage.
Le problème à résoudre
Automatiser la décision d'arrosage à partir de mesures réelles du terrain (humidité du sol, température, hygrométrie), sur une parcelle sans électricité ni WiFi, avec un budget matériel accessible à une exploitation locale.
La solution mise en place
Réseau de capteurs sans fil (WSN) : des nœuds Arduino Nano mesurent l'humidité du sol et les conditions ambiantes en plusieurs points de la parcelle.
Communication radio NRF24L01 entre les nœuds et un contrôleur maître ESP32 — aucune infrastructure réseau nécessaire sur la parcelle.
Décision d'arrosage par logique floue de Mamdani : le système raisonne comme un agronome (« sol plutôt sec ET forte chaleur → arrosage long ») au lieu de seuils rigides.
Application mobile Flutter de monitoring : état des capteurs, historique des arrosages, consommation d'eau, alertes en temps réel.
Les résultats
L'irrigation se déclenche seule, au bon moment et à la bonne dose, sur la base de mesures réelles et non d'habitudes.
Économies d'eau significatives par rapport à l'arrosage systématique — l'eau n'est utilisée que quand le sol en a besoin.
Le maraîcher supervise sa parcelle depuis son téléphone au lieu d'y passer matin et soir.
Ce qui a fait la différence
La logique floue de Mamdani surclasse les seuils fixes : elle gère les situations intermédiaires (sol moyennement humide, chaleur modérée) sans effet tout-ou-rien.
Un projet qui couvre toute la chaîne : électronique embarquée, protocole radio, algorithme de décision et application mobile — la polyvalence hardware/software au service d'un problème concret.
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