Comment vos photos artificielles alimentent la révolution numérique de la botanique

Chaque photo de plante que vous téléchargez sur iNaturalist possède un super pouvoir scientifique inexploité, grâce à PhenoVision. Ce nouveau cadre d’apprentissage automatique a traité près de 40 millions d’images iNaturalist, alimentant directement Phenobase, une plateforme vivante en croissance rapide qui héberge plus de 76 millions d’enregistrements phénologiques végétaux prêts pour la recherche et d’autres réseaux de surveillance mondiaux.

Chaque fois que quelqu’un prend une photo d’une fleur sauvage dans un parc urbain ou d’un buisson chargé de baies au bord d’un sentier, il fait bien plus qu’enregistrer un moment de curiosité. Pour la plupart des utilisateurs d’iNaturaliste, cette photo peut simplement être un record personnel, une trouvaille du week-end ou un moyen d’identifier la plante devant eux. Cependant, ce fichier numérique peut constituer une matière première pour la science. À l’aide d’un outil de vision par ordinateur appelé PhénoVision, les photos communautaires peuvent être transformées en une énorme base de données pour suivre la façon dont les plantes réagissent aux changements environnementaux.

Les plantes ont leur propre horloge biologique, et la phénologie, c’est-à-dire le calendrier des événements du cycle de vie tels que l’éclatement des bourgeons foliaires, le dénouement, la floraison et la fructification, est l’un des signes les plus clairs de la façon dont les écosystèmes réagissent aux conditions changeantes. Si les plantes fleurissent ou fructifient plus tôt que d’habitude, elles risquent de ne pas fonctionner comme pollinisateurs, disperseurs de graines ou autres espèces qui en dépendent. Ces changements peuvent affecter les interactions entre les espèces et modifier la structure et la fonction des écosystèmes. Pour détecter et prédire de tels changements, les scientifiques du monde entier ont besoin de données phénologiques de haute qualité. Cependant, les enregistrements phénologiques historiques sont souvent rares et géographiquement biaisés, ce qui limite une compréhension plus large de l’évolution de la vie végétale.

C’est là que les données scientifiques communautaires deviennent essentielles. Des plateformes comme iNaturalist reçoivent désormais des millions d’observations de la nature chaque mois, créant ainsi un enregistrement extraordinaire de l’endroit et du moment où les plantes et autres organismes sont observés. Malgré cet afflux massif, la plupart de ces images ne contiennent aucune information indiquant si une plante est en floraison ou en fructification. L’annotation humaine est beaucoup plus lente que le nouveau taux de téléchargement, ce qui rend irréaliste l’examen manuel de milliers d’images de terrain. Pour remédier à cette situation difficile, développé par une équipe dirigée par les chercheurs Russell Dinnage, Daijiang Li et Robert Guralnick, PhénoVision. Ce modèle de vision par ordinateur automatise les annotations de fleurs et de fruits à partir d’images de terrain, représentant un cadre opérationnel piloté par des besoins de recherche rigoureux.

Pour construire PhénoVision, les chercheurs ont formé un modèle informatique, basé sur Transformer Vision, avec 1,5 million d’images iNaturalist déjà marquées par les humains comme des fleurs, des fruits ou ni l’un ni l’autre. Ils ont également entraîné le modèle avec un vaste ensemble de données d’identification des plantes, ce qui l’a aidé à apprendre les indices visuels que les botanistes et les naturalistes utilisent pour identifier les plantes.

Cependant, les photos iNaturalist ne sont pas des portraits en studio. Elles peuvent être floues, lointaines, mal éclairées, remplies d’autres plantes ou prises sous des angles inhabituels. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont fixé des seuils stricts pour le moment où le programme peut affirmer avec certitude qu’une fleur ou un fruit était présent, et quand une image doit être considérée comme ambiguë. Après cette étape de contrôle qualité, PhénoVision a très bien fonctionné sur les images de test, détectant correctement la présence de fleurs avec une précision de 98,5 % et la présence de fruits avec une précision de 95 %.

Une fois les résultats du modèle calibrés, les chercheurs ont appliqué PhenoVision à plus de 53 millions d’images de plantes non annotées d’iNaturalist. Il s’agissait d’une nouvelle ressource majeure pour la botanique numérique : 30 199 391 enregistrements phénologiques standardisés prêts à être recherchés, dont plus de 25 millions d’enregistrements pour les fleurs et près de 5 millions pour les fruits. Cela augmente considérablement les données phénologiques provenant d’endroits souvent sous-représentés, en particulier dans les pays du Sud et loin des grands centres de recherche urbains ou côtiers. Le projet étend également la couverture taxonomique en générant des étiquettes phénologiques végétales automatisées pour 119 340 espèces, représentant un quart de toutes les plantes connues, dans plus de 10 406 genres et 408 familles.

Pour rendre ces données plus faciles à utiliser avec d’autres enregistrements botaniques, les chercheurs ont cartographié les informations phénologiques résultantes sur l’Ontologie de la phénologie végétale puis introduisez-le dans une application Web appelée PhénoBase. Cela permet de combiner plus facilement les enregistrements scientifiques communautaires avec les enregistrements de spécimens physiques provenant d’herbiers et de données de surveillance in situ. Ensemble, ces sources peuvent donner aux scientifiques une vision plus large du moment où les plantes fleurissent et fructifient, et de la manière dont ces modèles évoluent selon les régions, les espèces et les écosystèmes.

Le premier document de recherche montre déjà ce que les données PhenoBase peuvent révéler. À l’aide de photos iNaturalist étiquetées pour les fleurs et les fruits, les auteurs ont comparé les plantes des villes tropicales avec celles des zones rurales voisines. Ils ont constaté que les plantes urbaines avaient tendance à avoir des fleurs ou des fruits plus longs, avec des schémas saisonniers moins clairs. Si les villes modifient le calendrier normal de floraison et de fructification, cela pourrait affecter les pollinisateurs, la production de graines, la survie des plantes et l’écosystème urbain au sens large.

Pour les utilisateurs d’iNaturalist, le projet montre comment la science communautaire peut s’étendre bien au-delà des observations individuelles. Une photographie prise lors d’une promenade, d’une excursion ou d’un week-end peut faire partie d’un effort mondial de surveillance des changements de la biodiversité. Pour les chercheurs, PhenoVision fournit des modèles open source, des flux de travail et des mesures de qualité standardisées qui peuvent prendre en charge des études phénologiques à grande échelle. Pour la conservation, les données phénologiques en temps quasi réel peuvent aider à détecter les saisons de floraison inhabituelles, à suivre les changements liés au climat et à identifier les régions où la période de végétation change le plus rapidement.

La botanique numérique ne consiste pas à remplacer les merveilles des plantes par des algorithmes ou des bases de données. Au lieu de cela, des frameworks comme PhenoVision montrent comment l’apprentissage automatique peut augmenter la curiosité humaine quotidienne. La prochaine fois que vous photographierez une plante à fleurs pour iNaturalist, cette image pourra faire plus que préserver un souvenir ou aider à l’identification. Cela pourrait constituer une petite partie d’un effort mondial visant à comprendre comment les plantes évoluent.

Et voici la source pour plus d’infos.

Gabriel Durand

Rédacteur, Auteur, Journaliste | Plus de publications

Gabriel Durant est un journaliste et écrivain français spécialisé dans la région Occitanie. Né dans la ville de Perpignan, Gabriel a toujours été passionné par l'histoire, la culture et la langue de la région. Après avoir étudié la littérature et le journalisme à la Sorbonne, il a commencé à écrire pour le site web Vent d'Autan, où il couvre un large éventail de sujets liés à l'Occitanie. En plus de son travail de journaliste, Gabriel est également un romancier accompli.

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