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Système de prédiction du rendement du maïs (Zea mays) au Bénin basé sur l’apprentissage automatique, conçu comme outil d’aide à la décision pour l’agriculture. # ZeaMays-Yield-Prediction-Benin Système de prédiction du rendement du maïs (*Zea mays*) au Bénin basé sur l'apprentissage automatique, conçu comme outil d'aide à la décision agricole. **Mémoire de Licence en Informatique — Option Intelligence Artificielle** Institut de Formation et de Recherche en Informatique (IFRI) — UAC Auteure : TADOGBE Trésor Steffi Encadreure : Ing. HODONOU Consolas Année académique : 2025-2026 --- ## Objectif du projet Développer un système de prédiction du rendement du maïs à deux niveaux de granularité spatiale (départemental et communal) au Bénin, en comparant plusieurs algorithmes de machine learning (régression linéaire, Random Forest, XGBoost), et déployer le meilleur modèle dans une interface web d'aide à la décision agricole. **Meilleur modèle** : Random Forest (top 30 features) — R² = 0,59 — RMSE = 0,21 t/ha --- ## Prérequis d'installation - Python 3.11 ou plus récent - Activer l'environnement virtuel puis installer les dépendances : ```bash pip install -r requirements.txt ``` --- ## Lancer l'interface web ```bash cd app python app.py ``` Ouvrir ensuite `127.0.0.1` dans le navigateur. --- ## Structure du projet ZeaMays-Yield-Prediction-Benin/ │ ├── README.md # Documentation générale du projet ├── requirements.txt # Dépendances Python ├── .gitignore # Fichiers exclus du contrôle de version │ ├── data/ │ ├── raw/ # Données brutes originales (non modifiées) │ │ ├── rendement_communale.xlsx # Rendements par commune (DSA Bénin) │ │ ├── rendement_départementale.xlsx │ │ ├── FAOSTAT_data_fr_6-1-2026.csv │ │ ├── climat_nasa/ # Données NASA POWER par département │ │ ├── climat_nasa_communal/ # Données NASA POWER par commune │ │ ├── limites/ # Shapefile limites communales (IGN Bénin) │ │ └── pedologie/ # Shapefile types de sols du Bénin │ …