Reconnaître une plante n’est pas chose aisée ! Sauf si vous disposez de cette application : Pl@ntNet. Et c’est notre coup de coeur de la semaine.
Pl@ntNet (prononcé plant-net) est la seule application sociale que je ne pourrai jamais supprimer de mon smartphone. C’est un Shazam pour les plantes développé là-bas 10 ans par un consortium d’instituts de recherche en informatique et en botanique en France. Oui, Pl@ntNet est d’origine française.
Voici comment cela fonctionne : vous prenez une photo, indiquez la nature de ce que vous avez photographié (feuilles, fleurs, écorces, tiges, etc.), puis envoyez cette photo à l’ nuage. Un algorithme compare l’image numérique à une très grande base de données. Une liste de résultats par probabilité est alors présentée à l’utilisateur à l’aide d’une échelle à cinq étoiles.
En plus de Algosil s’agit d’une communauté de milliers de personnes qui vérifient les images, valident l’identification ou en proposent une nouvelle si la plante n’apparaît pas dans la base de données. Il s’agit donc réellement d’un réseau social totalement gratuit, il n’y a pas de publicité et chaque image de la base de données est disponible via une licence Licence Creative Commons.
Pl@ntNet a été construit sur le principe selon lequel les données partagées par des milliers de personnes peuvent nous rendre tous plus intelligents et plus cultivés, même si les machines prennent en charge une partie de l’enseignement.
Chaque année, Pl@ntNet organise un concours pour mettre à l’épreuve ses modèles de machine learning. Lors d’un des derniers concours, le botaniste Philippe Jauzein a battu le meilleur algorithme en identifiant correctement 96% des images (contre 84% pour l’algorithme). La machine a été battue en 2018, mais quelque chose s’est passé depuis 2015. À cette époque, la grande majorité des experts avaient battu l’algorithme… contre seulement une poignée en 2018.
20 000 espèces différentes
L’application peut désormais comparer 20 000 espèces en 26 « projets »des groupes d’espèces collectées qui comprennent tout, depuis les mauvaises herbes trouvées en Europe jusqu’aux plantes d’Amazonie, y compris une collection de 1 260 espèces de Guyane française. Environ 50 000 Les photos sont traitées tous les jours, les algorithmes du système ne cessent de s’améliorer, grâce à la communauté et aux meilleurs experts dans leur domaine qui participent à ce projet. Selon l’équipe à l’origine de ce projetle modèle d’apprentissage automatique, formé avec 2,5 millions de photos, peut désormais identifier correctement 83 % des espèces végétales de sa base de données.
Depuis que je l’utilise, j’ai mémorisé les plantes les plus communes des bords de Marne… et je passe mon temps à photographier feuilles et fleurs un peu partout pour les identifier. Et si vous aussi vous aimez les arbres virtuels, faites un tour sur Forest.
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