C’est faisable, et même en deux modes complémentaires :

1) Architecture temps réel (aperçu)

A) Parcours “On-device rapide” (mobile/laptop)

1. React ouvre la caméra → inférence locale (ex. classif “espèce” + détection “symptômes”).
2. Si score ≥ τ (p.ex. 0,8) : on envoie au RAG du namespace (ex. agro:UE8_phytopatho) une requête structurée : {espèce, symptôme, stade, localisation, photo_optionnelle} → réponse guidée (diagnostic, protocole de lutte, sources).
3. Si score < τ : appel API Pl@ntNet/Plant.id + rapprochement RAG (et on garde votre UX unifiée). my.plantnet.org+1kindwise.com

Pourquoi c’est intéressant ?

• Latence très faible, pas de données brutes qui quittent l’app par défaut (RGPD).
• WebGPU rend l’inférence en navigateur réaliste en 2025 (gains x10–x20 vs CPU sur certaines tâches). principledtechnologies.commakitsol.com

B) Parcours “Edge/Cloud + multimodal raisonnement”

1. Le client ouvre une session WebRTC (LiveKit ou direct) vers votre backend.
2. Vous poussez des frames (2–5 fps suffisent pour l’analyse) + métadonnées.
3. OpenAI Realtime reçoit le flux (image + texte/voix), appelle vos tools (classif/détection, RAG, , etc.), renvoie une réponse structurée (texte + éventuellement audio). OpenAI Platform+1

• Sampling temporel : 1 frame clé / 0,5–1 s (ou “shot change”).
• Embeddings visuels (CLIP/Multimodal) + payload {timestamp, bbox, espèce, symptôme, parcelle, météo}.
• Chunking temporel : fenêtres 10–20 s avec résumé (espèce majoritaire, anomalies).
• Requêtes : “montre-moi les 30 s où le mildiou apparaît sur tomate en S2” → le RAG retourne les fenêtres + liens vers la vidéo.
• Jeux de données pour pré-former/valider : PlantVillage (maladies), variantes YOLO, et un VQA agriculture 2025 (PlantVillageVQA) pour tester le question-réponse visuel. Attention aux biais connus de PlantVillage (fonds corrélés). Kaggle+1arXiv+1

Front React

• Caméra : MediaDevices.getUserMedia.
• Inference : onnxruntime-web (EP WebGPU) ou transformers.js (démos CLIP, SAM, etc.). ONNX Runtime+1Hugging FaceGitHub
• Segmentation RGPD (masque visage) : MediaPipe Image Segmenter (Web). Google AI for Developers
• Transport temps réel : LiveKit client (WebRTC).

Backend

• LiveKit SFU (self-host ou Cloud). LiveKit DocsLiveKit
• OpenAI Realtime API pour l’agent multimodal/outils + OpenAI Chat classique pour les réponses textuelles contextuelles. OpenAI Platform
• RAG : Postgres + pgvector (ou Qdrant), schéma par namespace agro:UE*.
• Fallback : Pl@ntNet / Plant.id (espèce + maladies). my.plantnet.org+1kindwise.com

flowchart LR
A[Frame caméra] --> B[Inference locale (ONNX/TFJS)]
B -->|score >= τ| C{Confiance OK ?}
C -->|Oui| D[Query RAG namespace ciblé]
C -->|Non| E[APIs externes (Pl@ntNet/Plant.id)]
D --> F[Réponse structurée + sources]
E --> D
B -.option WebRTC.-> G[Backend (LiveKit)]
G --> H[OpenAI Realtime + Tools]
H --> D

6) Extraits “copier-coller”

React – capture + inférence locale minimaliste (Transformers.js, CLIP zéro-shot)

(pour prototyper la détection d’espèce/entité visuelle avant d’ajouter un modèle spécialisé)

// vite + React
import { useEffect, useRef, useState } from "react";
import { pipeline } from "@xenova/transformers"; // Transformers.js

export default function LivePlantProbe() {
  const videoRef = useRef<HTMLVideoElement>(null);
  const [classify, setClassify] = useState<any>(null);
  const [label, setLabel] = useState<string>("");

  useEffect(() => {
    (async () => {
      // 1) Init caméra
      const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: { facingMode: "environment" }, audio: false });
      if (videoRef.current) { videoRef.current.srcObject = stream; await videoRef.current.play(); }
      // 2) Init modèle (WebGPU auto si dispo)
      const pipe = await pipeline("zero-shot-image-classification", "Xenova/clip-vit-base-patch16");
      setClassify(() => pipe);
    })();
  }, []);

  useEffect(() => {
    if (!classify || !videoRef.current) return;
    let id: number;
    const labels = ["tomate", "piment", "oignon", "salade", "courgette", "carotte"];
    const tick = async () => {
      const preds = await classify(videoRef.current!, labels.map(l => `photo de ${l}`));
      setLabel(`${preds[0].label} (${preds[0].score.toFixed(2)})`);
      id = requestAnimationFrame(tick);
    };
    id = requestAnimationFrame(tick);
    return () => cancelAnimationFrame(id);
  }, [classify]);

  return (<div>
    <video ref={videoRef} playsInline muted style={{ width: 360, borderRadius: 12 }} />
    <div style={{ marginTop: 8 }}>Espèce probable : {label}</div>
  </div>);
}

(Ensuite vous remplacez CLIP par votre modèle ONNX spécialisé “maladies tomate”, etc.)

Réfs : Transformers.js & WebGPU en navigateur. Hugging Face+1

WebRTC → OpenAI Realtime (schéma)

• Côté client : créez une RTCPeerConnection, ajoutez la piste vidéo, envoyez l’SDP à votre backend, qui ouvre la session Realtime API (WebRTC ou WebSocket).
• Côté OpenAI : l’API Realtime gère l’état de la conversation, l’outillage (RAG, Odoo), et supporte entrée image. OpenAI Platform+1

7) Modèles & données (agri)

• Identification / maladies : démarrez avec PlantVillage (classification maladies de feuilles), variantes object detection (YOLO). Complétez avec vos données locales (variétés malgaches, fond réel). Kaggle+1
• Évaluation QA visuelle : PlantVillageVQA (2025) pour tester la qualité des réponses VLM. arXiv
• Biais : PlantVillage possède des corrélations de fond → privilégiez captures terrain + augmentation “background randomization”. arXiv

8) Gouvernance & RGPD (résumé opérationnel)

• On-device by default (pas de flux vidéo sortant).
• Masquage personnes/visages avec MediaPipe avant tout envoi. Google AI for Developers
• Opt-in explicite pour le mode cloud et pour l’annotation (amélioration du modèle).
• Journalisation : logs anonymisés (requête, namespace, confidence, latence).

9) Intégration à vos namespaces “agro:*”

• agro:UE8_phytopatho : pipeline maladies & biocontrôle (+ liens fiches).
• agro:UE7_machinisme : détection ligne/rang, couverture adventices.
• agro:UE3_irrigation : mesure surface foliaire approximative / stress visuel → renvoi vers fiches micro-irrigation.
• agro:UE5_permaculture : reconnaissance espèces indicatrices / compagnonnage.

TL;DR

• Oui, vous pouvez avoir caméra temps réel dans votre client React et brancher le résultat sur vos RAGs par UE.
• Démarrez avec on-device (WebGPU) pour latence & confidentialité, et ajoutez WebRTC + Realtime API pour les cas “lourds”/multimodaux. ONNX RuntimeOpenAI Platform+1
• Fallback fiable via Pl@ntNet / Plant.id quand la confiance est basse. my.plantnet.orgkindwise.com

Si vous voulez, je vous fournis au prochain message un squelette de repo (front React + LiveKit + backend FastAPI/Express + routes RAG + connecteurs Pl@ntNet/Plant.id) avec les points d’extension balisés.