Les robots peuvent aujourd’hui prélever des échantillons de roche sur une autre planète, et certains prototypes sont même capables de réaliser des opérations chirurgicales. Pourtant, lorsqu’il s’agit d’aller ramasser des tomates, c’est une toute autre histoire !
Dans une étude d’un spécialiste de la robotique de l’Université d’Osaka, publiée dans la revue Smart Agricultural Technology et présentée le 9 décembre 2025, on apprend que cette tâche relativement simple pour les humains représente en réalité un véritable défi technique pour les machines. Cela demande de nombreuses recherches en reconnaissance algorithmique, mais aussi en mécanique pure.
Agir intelligemment, sans faire de dégâts
L’auteur de l’étude, Takuya Fujinaga, a beaucoup travaillé sur la robotique, mais aussi sur la reconnaissance par machine learning de certains organismes, et notamment les fruits. Il précise que les tomates possèdent quelques particularités qui les rendent difficiles à traiter pour les robots. Tout d’abord, elles poussent en grappes rapprochées, mais pas toutes au même rythme. Un robot devrait donc savoir repérer lesquelles sont mûres, et pouvoir laisser les autres intactes.
Cela implique donc de savoir prendre une décision, et maîtriser les mouvements pour ne pas abîmer tout le plant. En clair, le robot doit savoir s’adapter à différentes situations, ce qui a nécessité l’élaboration d’un modèle décrit dans l’étude. Ici, le robot se sert d’un logiciel de reconnaissance couplé à une analyse statistique afin de savoir quels fruits sont les plus susceptibles d’être ramassés.
Le robot doit alors être capable d’identifier le fruit (ou le légume, il y a débat), mais aussi sa tige, et s’il est caché ou non derrière des branchages ou des feuilles. Toutes ces données réunies aident le robot à prendre la décision de cueillir la tomate ou non. La question n’est donc pas de savoir si le robot est capable d’attraper la tomate, mais s’il a des chances suffisantes de la ramasser sans causer de dégâts, ce qui est une approche légèrement différente à prendre en compte pour ce type d’opération plus complexe qu’elle n’en a l’air.
Un premier test concluant avec un robot cueilleur de tomates
Ce modèle a pu être testé en conditions réelles, dans une véritable plantation de tomates, avec un robot doté de pinces manipulatrices mobiles sur plusieurs axes, ainsi que d’une caméra haute-résolution. Dans le même temps, des obstacles étaient placés devant les objectifs de l’engin qui devait cibler une centaine de tomates.
Au final, s’il a eu des difficultés avec les obstacles, le robot a tout de même pu dépasser les prévisions de succès, en ramassant correctement 81 % des tomates. Il agissait seul et prenait ses propres décisions, ce qui l’a parfois conduit à abandonner lorsqu’une tomate semblait inaccessible pour revenir plus tard avec une approche différente.
L’objectif de l’étude était avant tout de « quantifier » les variables autour de l’agriculture par les robots. Le modèle prend ainsi en compte les regroupements de fruits, la géométrie de la tige, les feuilles en arrière-plan qui peuvent passer devant… Autant de paramètres qui paraissent naturels aux humains, mais nécessitent un certain apprentissage de la part des machines.
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