Comment fonctionne le modèle d'identification
Le modèle d’identification de Pl@ntNet est conçu pour aider les utilisateurs à identifier les plantes à partir d’images. Il repose sur une combinaison de l’intelligence artificielle (IA) et de contributions humaines pour obtenir les meilleurs résultats possibles. Voici comment il fonctionne :
1. Prise de photos
L’utilisateur prend une ou plusieurs images de la plante qu’il souhaite identifier. Ces images illustrent idéalement différentes parties de la plante comme les feuilles, les fleurs, les fruits et l’écroce. Plus les images sont nettes et variées, plus le modèle aura de chances de faire une identification précise.
2. Analyse initiale par l’IA
L’intelligence artificielle de Pl@ntNet repose sur des modèles de reconnaissance d’images capables de comparer les photos envoyées par les utilisateurs à une vaste base de données d’espèces végétales. Au début, Pl@ntNet utilisait des réseaux de neurones convolutifs (CNN), une méthode classique d’apprentissage profond particulièrement efficace pour traiter les images. Les CNN analysent les images en extrayant des caractéristiques visuelles importantes, comme la forme des feuilles, la couleur des fleurs ou la texture des tiges. Ces caractéristiques sont ensuite utilisées pour proposer des espèces similaires.
Cependant, les CNN présentent certaines limitations et Pl@ntNet a fait un grand saut technologique en adoptant les Vision Transformers (ViT). Contrairement aux CNN, qui traitent les images en localisant et en analysant les parties de l’image à partir de petites fenêtres, les Vision Transformers traitent l’image dans son ensemble en utilisant une approche basée sur l’attention, une méthode inspirée des modèles utilisés en traitement du langage naturel.
Les Vision Transformers sont particulièrement adaptés pour analyser des images complexes et des détails fins sur des plantes, comme la forme précise des feuilles ou la configuration des fleurs. Cette approche permet au modèle d’être plus précis et plus robuste, notamment lorsqu’il s’agit d’identifier des espèces végétales qui partagent des caractéristiques similaires mais diffèrent sur des détails subtils. Les Vision Transformers sont donc une avancée majeure dans la précision et la fiabilité des identifications effectuées par l’IA de Pl@ntNet.
Grâce à cette évolution, le modèle d’IA est devenu plus performant et capable de traiter des images plus complexes avec une meilleure précision. Cela permet à Pl@ntNet de proposer des identifications de plantes encore plus fiables, même pour des espèces difficiles à distinguer visuellement.
3. Validation communautaire
Cependant, l’IA seule n’est pas suffisante et la participation de la communauté Pl@ntNet à la validation des identifications automatiques est indispensable. Les utilisateurs peuvent examiner les propositions faites par l’IA et valider ou corriger les identifications. Si plusieurs utilisateurs confirment une identification, elle devient plus fiable.
4. Amélioration continue du modèle
Chaque fois qu’un utilisateur valide une identification ou corrige une erreur, ces informations sont utilisées pour améliorer le modèle d’IA. En d’autres termes, l’IA apprend de ses erreurs grâce aux contributions humaines, ce qui permet d’augmenter la précision des futures identifications.
5. Utilisation des référentiels taxonomiques
Le modèle d’identification utilise des référentiels taxonomiques pour vérifier que le nom d’une plante est bien valide. Ces référentiels contiennent des informations fiables sur les espèces et aident à éviter les erreurs dans les identifications.
6. Fiabilité de l’identification
Le modèle calcule également un score de confiance pour chaque identification. Ce score reflète à quel point l’IA est sûre de son identification. Plus le score est élevé, plus l’identification est fiable. Si l’identification n’atteint pas un certain seuil de confiance, elle sera probablement rejetée ou demandera une révision supplémentaire.
7. Contribution à la base de données
Lorsque l’identification est validée, elle est ajoutée à la base de données de Pl@ntNet. Ces données sont ensuite utilisées pour enrichir la plateforme et contribuer à la recherche scientifique sur la biodiversité.
8. Interaction avec d’autres utilisateurs
En plus de l’identification automatique, Pl@ntNet permet aux utilisateurs de voter pour valider ou rejeter les propositions d’identification faites par d’autres. Cela crée un processus collaboratif qui améliore constamment la qualité des identifications.
En résumé
Le modèle d’identification de Pl@ntNet fonctionne grâce à une combinaison d’intelligence artificielle, de révisions communautaires et de référentiels taxonomiques. Chaque observation est d’abord analysée par l’IA, puis validée ou corrigée par la communauté. L’IA apprend de ces interactions pour devenir plus précise avec le temps, créant ainsi un système collaboratif et évolutif pour l’identification des plantes.