Identification des maladies et des ravageurs

Nous sommes ravis d’introduire une nouvelle fonctionnalité dans l’application Pl@ntNet : la possibilité d’identifier les maladies et les ravageurs des plantes à partir d’images. Cette première version vise à aider les utilisateurs à détecter les symptômes visibles causés par des pathogènes ou des ravageurs communs sur un ensemble limité d’espèces végétales.

En téléchargeant des photos montrant des signes de maladie ou d’infestation (taches sur les feuilles, décoloration, déformations ou présence d’insectes), les utilisateurs peuvent recevoir des suggestions préliminaires sur les problèmes éventuels affectant la plante. Jusqu’à quatre photos peuvent être envoyées, n’hésitez pas à prendre plusieurs photos des signes de maladie pour améliorer les résultats.

Bien qu’elle soit amenée à s’enrichir et à s’améliorer au fil du temps, elle constitue déjà une base solide pour accompagner les utilisateurs dans l’observation et la compréhension de la santé des plantes. De nouvelles maladies et de nouveaux pathogènes ainsi que de nouvelles espèces de plantes feront progressivement leur apparition.

Les résultats d’identification des maladies doivent être considérées comme des conseils informatifs, et non comme un diagnostic professionnel, et ne sont pas destinées à fournir des informations sur les traitements (légalement, cela dépend souvent des gouvernements de chaque pays).

Comment puis-je accéder à cette nouvelle fonctionnalité ?

L’identification des maladies et des ravageurs est disponible pour tous :

• sur le site web : https://identify.plantnet.org/diseases-and-pests

• sur l’application mobile (v3.25 minimum) : en choisissant la flore « Maladies et ravageurs » dans le sous-menu “Flores spécifiques”

La contribution d’observation de maladie est pour l’instant très réduite. Si vous êtes un professionnel sur certaines maladies et voulez améliorer les performances de leur identification, veuillez remplir le formulaire suivant : https://forms.gle/BYH7WC9d8eJEm3dk9. N’hésitez pas à bien détailler vos compétences et votre métier afin de répondre au plus vite à votre demande, généralement dans les 3 jours ouvrables.

Pour aller plus loin

Aidez-nous à couvrir plus d’espèces : partagez vos jeux de données !

Si vous êtes un utilisateur expert de Pl@ntNet et que vous avez accès à des images de haute qualité montrant des maladies ou des ravageurs de plantes (avec des annotations fiables), nous serions ravis de recevoir votre aide !

La contribution de ces ensembles de données peut améliorer de manière significative la précision et la couverture de notre nouvelle fonction d’identification des maladies. Si vous souhaitez partager des données ou collaborer, n’hésitez pas à nous contacter (en le mentionnant dans le champ commentaire du formulaire) - nous sommes ravis de co-construire cette fonctionnalité avec la communauté.

Quelles sont les espèces déjà couvertes ?

Nous importons continuellement de nouvelles données pour couvrir un plus grand nombre d’espèces, alors n’oubliez pas de visiter cette page pour avoir une vue d’ensemble actualisée de toutes les espèces actuellement prises en charge : https://identify.plantnet.org/diseases/species/tags/phytopatho

À titre d’exemple, en mars 2026, nous couvrions déjà les espèces suivantes :

• Allium ampeloprasum - Ail Faux-Poireau

• Allium cepa - Oignon

• Allium sativum - Ail

• Ananas comosus - Ananas

• Asparagus officinalis - Asperge

• Avena sativa - Avoine cultivée

• Beta vulgaris - Bette commune

• Brassica napus - Colza

• Brassica oleracea - Chou Romanesco

• Capsicum annuum - Poivron

• Carica papaya - Papayer

• Castanea sativa - Châtaignier commun

• Cicer arietinum - Pois-chiche

• Citrullus lanatus - Pastèque

• Citrus × aurantiifolia - Citron vert

• Citrus × aurantium - Bigaradier

• Citrus × latifolia - Citronnier de Tahiti

• Citrus × limon - Citronnier

• Citrus hystrix - Combava

• Citrus maxima - Pamplemoussier

• Citrus medica - Main de Bouddha

• Coffea arabica - Caféier d’Arabie

• Corylus avellana - Noisetier

• Cucumis melo - Melon

• Cucumis sativus - Concombre

• Cucurbita pepo - Courge pepon

• Daucus carota - Carotte sauvage

• Foeniculum vulgare - Fenouil

• Glycine max - Soja

• Helianthus annuus - Tournesol

• Hordeum vulgare - Orge commune

• Humulus lupulus - Houblon

• Juglans regia - Noyer commun

• Lactuca sativa - Laitue

• Lathyrus oleraceus - Pois

• Lens culinaris - Lentille

• Mangifera indica - Manguier

• Medicago sativa - Luzerne cultivée

• Musa × paradisiaca - Banane plantain

• Musa acuminata - Bananier

• Musa balbisiana - Grande naine

• Nicotiana tabacum - Tabac de Virginie

• Persea americana - Avocatier

• Phaseolus vulgaris - Haricot

• Pisum sativum - Petit Pois

• Prunus armeniaca - Abricotier

• Prunus domestica - Mirabelle

• Prunus dulcis - Amandier commun

• Prunus persica - Pêcher

• Pyrus communis - Poirier

• Raphanus raphanistrum - Ravenelle

• Ribes nigrum - Cassissier

• Rubus idaeus - Framboisier

• Solanum lycopersicum - Tomate

• Solanum melongena - Aubergine

• Solanum tuberosum - Pomme de terre

• Sorghum bicolor - Sorgho commun

• Spinacia oleracea - Épinard

• Triticum aestivum - Blé tendre

• Vanilla planifolia - Vanillier

• Vicia faba - Féverole

• Vitis vinifera - Vigne

• Zea mays - Maïs

Explorer les observations de plantes atteintes de maladies

Avec cette nouvelle fonctionnalité, les utilisateurs de Pl@ntNet pourront également explorer les observations communautaires de plantes affectées par diverses maladies et parasites. Ces exemples concrets, fournis par d’autres utilisateurs et instituts, donnent des indications précieuses sur la manière dont les différents symptômes apparaissent sur des espèces spécifiques.

Que vous cherchiez à identifier un problème ou à en savoir plus sur la santé des plantes, cette collection croissante d’images annotées vous aidera à reconnaître et à comparer les signes visibles de stress chez les plantes.

Identifier les plantes atteintes de maladies ou de ravageurs

Outre la recherche d’observations, cette fonctionnalité vous permet d’identifier des maladies et des ravageurs spécifiques directement à partir de vos propres images.

En téléchargeant une photo qui montre clairement des symptômes - tels que des taches, un flétrissement, une décoloration ou la présence d’insectes - Pl@ntNet analysera l’image et suggérera des causes possibles. Ces suggestions sont basées sur des similitudes visuelles avec des cas vérifiés dans notre base de données et visent à vous aider à comprendre rapidement ce qui peut affecter la plante.

L’identification des maladies est disponible à l’adresse suivante : identify.plantnet.org/diseases-and-pests et fonctionne presque de la même manière que l’identification classique de Pl@ntNet à laquelle vous êtes habitué. Pl@ntNet propose également les différentes espèces hôtes pour les maladies en question.

Pour l’instant, l’identification des maladies ne peut pas être partagée sur la plateforme comme l’observation habituelle des plantes afin d’éviter que d’éventuelles erreurs de détermination ne se propagent dans nos ensembles de données (sauf si votre métier vous a menés à nous contacter, voir plus haut)

Annoter les observations existantes de plantes avec des maladies

Une fois la maladie ou le ravageur sélectionné, cela annote l’observation de plantes avec la maladie ou le ravageur.

Si vous reconnaissez des symptômes sur une image ou si vous connaissez le problème spécifique qui affecte la plante, vous pouvez ajouter ou suggérer des annotations afin d’enrichir la base de données.

Comme mentionné précédemment et afin d’améliorer les performances d’identification, seule une quantité réduite d’utilisateurs peut contribuer à ces observations annotées. Ces contributions sont essentielles pour améliorer la précision de la fonction d’identification et constituer une ressource plus complète pour l’ensemble de la communauté Pl@ntNet.

Chaque image d’une observation peut recevoir un ensemble d’annotations. Pour annoter une image, sélectionnez les annotations “Phytopathogènes” dans la section Annotations à côté de l’image et recherchez une valeur spécifique. Si la maladie que vous identifiez sur votre image ne figure pas dans la liste et que vous avez plus de 10 images l’illustrant, veuillez nous contacter ici.

Effort de recherche derrière cette fonctionnalité

Cette nouvelle fonctionnalité d’identification des maladies et des ravageurs est le résultat d’une recherche en cours sur les diagnostics phytosanitaires utilisant des techniques de vision par ordinateur et d’apprentissage profond. Elle s’appuie sur les avancées récentes en matière de pathologie végétale basée sur l’image et bénéficie d’ensembles de données créés par des experts pour former et évaluer nos modèles.

Cette collaboration entre la science et l’observation citoyenne est au cœur de la mission de Pl@ntNet : transformer l’intelligence collective en outils exploitables pour la surveillance de la biodiversité et de la santé des plantes.

Nous remercions particulièrement la participation de EPPO, l’INRAE, le Cirad et l’IRD.