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Pl@ntnet, le Shazam des plantes

Amoureux de plantes, vous allez davantage vous épanouir avec Pl@ntNet. Arborant le même principe que Shazam, un logiciel de reconnaissance musical, Pl@ntNet est une application qui aide à l’identification des plantes. Fruit d’une collaboration de trois ans, cette appli a été développée par les scientifiques impliquant le Cirad, l’Inra, l’Inria, l’Ird, et le réseau Tela Botanica.

 

Pl@ntNet est non seulement un plus pour ceux qui ont la main verte, mais aussi pour ceux et celles qui arrivent difficilement à distinguer les différentes fleurs, ou même à retenir leurs noms.

 

Comment ça marche

Financé par Agropolis Fondation,  Pl@ntNet intègre un système d’aide à l’identification automatique de plantes à partir de photos qui se trouve dans leur base de données botaniques,  qui se compose jusqu’à présent de 800 espèces, mais qui à terme regroupera la totalité des 5000 espèces. Après comparaison, les résultats permettent de trouver le nom botanique de la plante que vous recherchez.

Pour l’instant toute la flore n’y est pas car  l’application se limite seulement à la flore européenne. Néanmoins, Pl@ntNet progresse grâce à la collaboration des contributeurs, ce qui permet de faire évoluer le nombre d’espèces traitées et d’images exploitées.

 

Pour un meilleur résultat

Pas besoin d’avoir la main verte pour utiliser cette application. Smartphone en main, vous n’avez qu’à prendre une belle photo de la plante qui vous intéresse et ensuite la taguer selon une catégorie (feuille, fleur, fruit ou écorce), avant de la soumettre à la base d’identification botanique.

Il est bon de savoir que cette application ne permet pas l’identification des plantes ornementales ou à usage horticole. Elle fonctionne mieux si les images soumises sont centrées sur un organe ou une partie bien précise de la plante, par exemple une photo de feuilles sur fond uniforme, peut aboutir à des résultats précis.

« Si la photo est floue ou ambiguë, le serveur donne plusieurs solutions, de la plus ressemblante à la plus éloignée » explique, Alexis Joly, chargé de développement de l’application.

 

Partagez votre savoir

Pour ceux qui veulent apporter leur pierre à l’édifice, vous pouvez transmettre votre observation grâce au bouton « contribution ». Ces contributions seront alors soumises à un processus de modération avant d’être validées par des experts.

« Plus il y a de photos dans la base de données, plus le logiciel est précis dans son identification. Et pour cause, l’application inclut également des processus d’apprentissage (machine learning) qui permettent à la machine d’identifier avec une précision croissante les éléments caractéristiques de telle ou telle espèce », précise Alexis Joly.

Pour retrouver cette application sur le web, cliquez ici.

 

Source : Google Play / LeMonde.fr

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