Mahamadou-dev/AgriScan-Niger

Digitalizing Nigerien agriculture: A comprehensive platform for detecting crop diseases and assisting local farmers through AI. # 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 …