La classification des variétés de riz est essentielle pour la gestion des semences et l'amélioration génétique. Nous proposons une approche basée sur des réseaux de neurones profonds (ResNet-50 et EfficientNet) entraînés sur un jeu de données de 15 000 images acquises par drone au-dessus des parcelles expérimentales du CNRAA. Le modèle atteint une précision de 94,7% sur 12 variétés de riz malgaches. L'approche permet une classification en temps réel embarquée sur drone, facilitant le phénotypage à grande échelle.