Varroa : l’intelligence artificielle entre en scène
#86 | Pratique | Science appliquée | Capteurs intelligents et ARN, les dernières avancées scientifiques dessinent de nouvelles stratégies de gestion sanitaire des colonies d'abeilles.
Le parasite Varroa destructor continue de représenter la principale menace sanitaire pour les colonies d’abeilles mellifères. Sa capacité d’adaptation face aux traitements acaricides et son rôle dans la transmission de virus expliquent la persistance d’un taux élevé de mortalité hivernale dans de nombreuses régions. Face aux limites des méthodes traditionnelles, de nouvelles approches scientifiques combinant intelligence artificielle (IA) et biologie moléculaire ouvrent des perspectives inédites.
Les récents travaux de recherche montrent que l’automatisation de la détection et l’application de l’interférence ARN pourraient transformer la gestion sanitaire des ruchers dans les années à venir.
Détecter les acariens grâce à la vision artificielle
L’identification précoce des infestations reste un enjeu majeur. L’équipe de Simon Bilik et al. (2021) a démontré l’efficacité des algorithmes de détection visuelle basés sur YOLO1 et SSD2 pour reconnaître la présence de Varroa destructor sur les abeilles. Leur système a atteint un F1-score de 0,7273 pour l’identification des acariens et de 0,874 pour les abeilles parasitées. Cette précision dépasse de loin ce que permet une simple observation manuelle à l’œil nu, surtout lorsqu’il s’agit de dépistages systématiques dans des colonies puissantes. Un tel outil pourrait à terme être intégré à des dispositifs de contrôle automatique placés à l’entrée des ruches, réduisant le temps nécessaire aux inspections et augmentant la fiabilité des diagnostics.
Encadré – Comprendre YOLO et SSD
YOLO (You Only Look Once) et SSD (Single Shot Detector) sont deux algorithmes de vision par ordinateur spécialisés dans la détection d’objets. Leur particularité est de traiter une image en un seul passage, ce qui permet une reconnaissance très rapide, adaptée au suivi en temps réel. YOLO divise l’image en une grille et prédit simultanément la présence et la position des objets, tandis que SSD utilise plusieurs tailles de filtres pour identifier des objets de dimensions variées. Ces technologies, initialement développées pour des applications industrielles ou de sécurité, trouvent désormais une place dans l’apiculture pour repérer avec précision les acariens sur les abeilles en mouvement.
Vers une évaluation globale de la santé des colonies
Au-delà de la simple détection du varroa, certaines recherches visent à évaluer l’état sanitaire global d’une colonie. Le travail d’Andrew Liang (2024) illustre cette évolution : son modèle multimodal associe l’analyse d’images à l’étude des signaux acoustiques produits par les abeilles. Grâce à un réseau neuronal d’apprentissage profond, le système a atteint une précision de 92,6 % dans l’évaluation de l’état des ruches. Cette approche ne se limite pas à la présence d’acariens ; elle fournit des informations sur le comportement collectif et sur le niveau de stress des abeilles. Pour un apiculteur, disposer de tels indicateurs pourrait transformer la gestion courante, en anticipant les risques d’effondrement ou de dépopulation.
Des systèmes automatisés à l’entrée des ruches
La faisabilité technique d’un contrôle permanent a été confirmée par le projet IntelliBeeHive mené par Christian Narcia-Macias et al. (2023). En plaçant un dispositif de détection visuelle à l’entrée des ruches, leur équipe a réussi à identifier les abeilles, le pollen transporté et les varroas phorétiques avec un F1-score de 0,996 pour les acariens. L’utilisation du modèle YOLOv7-tiny permet d’obtenir des résultats fiables en temps réel, sans nécessiter de matériel informatique lourd. Pour l’apiculteur, un tel système offrirait une surveillance continue, limitant la dépendance aux contrôles manuels et permettant de déclencher rapidement des actions correctives lorsque l’infestation atteint un seuil critique.
L’interférence ARN : une nouvelle arme biologique
La détection, même améliorée, n’a de sens que si elle s’accompagne de traitements efficaces. Les acaricides chimiques montrent leurs limites en raison de résistances croissantes. C’est dans ce contexte que les travaux de Francesca Bortolin et al. (2025) que vous avions relaté dans L’actu des Apiculteurs 🐝 le 20 mai dernier ouvrent une voie prometteuse. Leur étude en conditions réelles a démontré qu’une alimentation des abeilles avec des molécules de double brin ARN (dsRNA) ciblant des gènes de V. destructor pouvait réduire de 33 à 42 % les infestations phorétiques, sans effet nocif observé sur les colonies. L’approche repose sur le mécanisme naturel d’interférence ARN, qui bloque l’expression de gènes essentiels chez l’acarien. Si ces résultats sont confirmés et reproductibles à grande échelle, l’interférence ARN pourrait constituer une alternative durable aux acaricides, en réduisant l’impact des traitements sur l’environnement et la cire.
Quelles perspectives pour l’apiculture de demain ?
Ces innovations restent pour l’heure à l’échelle expérimentale, mais elles marquent un tournant. L’association de systèmes de surveillance par intelligence artificielle et de traitements biologiques ciblés pourrait changer la manière dont les apiculteurs gèrent la pression parasitaire. Leur adoption dépendra de plusieurs facteurs : le coût d’équipement, la simplicité d’utilisation, la fiabilité sur le terrain et l’acceptabilité réglementaire des nouvelles molécules. Les recherches de Bilik, Liang, Narcia-Macias et Bortolin montrent cependant que les bases scientifiques sont désormais solides. Dans les années à venir, l’apiculteur pourrait disposer d’outils automatisés capables d’alerter en temps réel sur le niveau d’infestation et de solutions thérapeutiques réduisant la dépendance aux produits de synthèse.
La lutte contre V. destructor a longtemps reposé sur la patience et la vigilance de l’apiculteur. L’intégration des technologies numériques et de la biologie moléculaire annonce un changement d’échelle. Il ne s’agit plus seulement de constater la présence du parasite, mais d’anticiper son impact et d’y répondre de façon ciblée. Pour les exploitations professionnelles comme pour les ruchers amateurs, ces avancées pourraient représenter l’une des évolutions les plus déterminantes de la décennie… l’avenir nous le dira !
Références
Bilik, S., Kratochvíla, L., Ligocki, A., Bostík, O., Zemčík, T., Hybl, M., Horák, K., & Zalud, L. (2021). Visual diagnosis of the Varroa destructor parasitic mite in honeybees using object detector techniques. arXiv. https://doi.org/10.3390/s21082764
Liang, A. (2024). Developing an AI-based Integrated System for Bee Health Evaluation. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.09988
Narcia-Macias, C. I., et al. (2023). IntelliBeeHive: An Automated Honey Bee, Pollen, and Varroa Destructor Monitoring System. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.08955
Bortolin, F., Rigato, E., Perandin, S. et al. First evidence of the effectiveness of a field application of RNAi technology in reducing infestation of the mite Varroa destructor in the western honey bee (Apis mellifera). Parasites Vectors 18, 28 (2025). https://doi.org/10.1186/s13071-025-06673-7
YOLO (You Only Look Once) est un algorithme de vision par ordinateur utilisé pour la détection d'objets en temps réel. Dans le contexte de la surveillance des abeilles, il permet d'identifier automatiquement la présence du parasite Varroa destructor sur les abeilles avec une grande précision, comme démontré par l'équipe de Simon Bilik qui a atteint un F1-score de 0,727.
SSD (Single Shot Detection) est un algorithme de vision par ordinateur utilisé pour la détection d'objets en temps réel. Dans le contexte de la surveillance des abeilles, il est utilisé en association avec YOLO pour reconnaître la présence du parasite Varroa destructor sur les abeilles avec une grande précision.
Le F1-score est un indicateur de performance qui combine la précision (proportion de détections correctes parmi celles annoncées) et le rappel (proportion d’objets détectés parmi ceux réellement présents). Plus il se rapproche de 1, plus la détection est fiable et équilibrée entre exactitude et exhaustivité. Ces résultats témoignent d’une reconnaissance efficace, supérieure à l’observation visuelle humaine lors de contrôles de masse.