Apprentissage automatique et entraînement de modèles

Pl@ntNet est une application collaborative dédiée à l’identification des plantes, utilisée par des millions de personnes dans le monde entier. L’intelligence artificielle (IA), et plus précisément le deep learning, est au coeur du fonctionnement de Pl@ntNet.

Le principe du deep learning et des images

Le deep learning est une branche de l’intelligence artificielle où des “réseaux de neurones” apprennent à reconnaître des motifs dans des données, ici des images. En analysant des millions de photos de plantes, un modèle informatique peut apprendre à différencier les espèces en fonction de leurs caractéristiques visuelles : forme des feuilles, couleur des fleurs, etc.

Pl@ntNet s’appuie sur des millions d’images collectées par les utilisateurs et experts. Ces photos sont triées, validées, et organisées pour entraîner des modèles de deep learning. Plus il y a d’images et de diversité, plus le modèle devient précis !

Les progrès récents grâce à des modèles avancés

Aujourd’hui, Pl@ntNet utilise une technologie de pointe appelée Vision Transformer (ViT). Ces modèles, comme celui issu de DINOv2, permettent de tirer parti des grandes quantités d’images disponibles tout en améliorant la reconnaissance des plantes rares ou peu photographiées.

En plus d’être entraîné sur des photos fournies par la communauté, le modèle est évalué sur des images de tests très spécifiques. Ces images, souvent issues d’experts et non accessibles en ligne, servent à garantir que le système est fiable, même pour des plantes difficiles à identifier.

L’importance des challenges et des tests

Pl@ntNet organise chaque année le challenge PlantCLEF, un événement où chercheurs et ingénieurs testent les dernières avancées en identification végétale. Ces compétitions permettent de comparer différentes approches et d’améliorer les performances des modèles. Par exemple, lors du PlantCLEF2022, un défi basé sur 4 millions d’images a montré que les nouvelles architectures, comme les Vision Transformers, surpassent les anciens systèmes basés sur les réseaux neuronaux convolutifs.

En interne, Pl@ntNet réalise aussi des tests rigoureux. Des ensembles d’images “sanctuarisées”, sélectionnées pour leur qualité et leur rareté, permettent de vérifier que le modèle reconnaît bien des espèces complexes ou sous-représentées.

Pourquoi tout cela est important

Grâce à ces avancées, Pl@ntNet n’est pas seulement un outil pratique pour les amateurs de botanique. Il contribue à la préservation de la biodiversité en aidant à documenter les plantes à l’échelle mondiale. Chaque photo partagée enrichit la base de données et renforce les capacités du modèle, créant ainsi une boucle vertueuse pour la science et la nature.

Avec cette technologie, tout le monde peut participer à mieux connaître et protéger les plantes qui nous entourent !