Face aux défis environnementaux et climatiques croissants au Sénégal, en particulier dans la région du Ferlo, le projet SineFerlo a été lancé pour promouvoir une gestion durable des ressources naturelles. Ce projet vise à atténuer les effets de la dégradation des terres et de l'aridité extrême qui menacent les activités agricoles et pastorales, essentielles pour les communautés locales. Ce cette etude a été realiser au Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement dans le cadre du projet FerloSine utilisant des technologies avancées de télédétection et des systèmes d'information géographique (SIG) pour fournir des données précises et actualisées. Ce stage s'inscrit dans l'un des volets clés du projet, à savoir la création d'une typologie vectorielle automatisée des parcelles agricoles par apprentissage profond. Cette typologie est élaborée à partir de données multispectrales et multi-temporelles acquises sur le village de Diohine, dans le département de Fatick. Le modèle développé vise à classer et caractériser les parcelles agricoles, permettant ainsi d'évaluer leur productivité, d'analyser les pratiques agricoles et de comprendre leur impact sur l'environnement. Ce travail apporte une base solide pour les décisions des chercheurs et des décideurs, favorisant l'adaptation des pratiques agricoles aux défis climatiques et l'amélioration de la gestion des terres.