Pl@ntNet : l'application smartphone qui identifie les végétaux

Qui, lors d’une ballade, ne s’est jamais demandé quel nom pouvait bien porter telle fleur, telle herbe, tel arbre ? Aujourd’hui, la réponse est dans la poche, ou plutôt dans le téléphone. L’application Pl@ntNet la fourni en une photo et quelques clics.

Pl@ntnet est le fruit d’une collaboration de trois ans entre l'INRIA, l’Inra, le Cirad et l’IRD (agronomie tropicale), l’Inria (Informatique et sciences du numérique) et le réseau de botanistes amateurs Tela Botanica.

Le principe : utiliser les possibilités des téléphones mobiles qui savent à la fois photographier et communiquer avec les serveurs Internet.

Les photos prises en pleine nature d’une feuille, d’une écorce, d’une fleur ou d’un fruit sont transmises à une base de données regroupant, à terme, la totalité des 5000 espèces que compte la flore européenne. Aujourd'hui, Pl@ntnet fonctionne sur 800 espèces.

"Les images sont alors passées à la moulinette d'un algorithme qui va les déformer (rotations, changements d'échelle...) afin d'en extraire les invariances" explique Alexis Joly, chercheur à l'INRIA Sophia-Antipolis, en charge du développement de ce programme.

"Si la photo est floue ou ambigüe, le serveur donne plusieurs solutions, de la plus ressemblante à la plus éloignée" Alexis Joly chargé de développement de l'application

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. Mais pour cela, il faut-être certain que les images intégrées dans la base de donnée soient correctement étiquetées.
C'est pourquoi, nombre d'entre elles sont fournies par la plateforme collaborative Identiplante. Cette dernière, alimentée par des botanistes professionnels ou des amateurs éclairés apporte chaque jour une nouvelle moisson d'images de bonne qualité.

L’application disponible sur Apple store et sur Androïd ne met que quelques secondes pour fournir le nom vernaculaire et le nom scientifique : "Si la photo est floue ou ambigüe, le serveur donne plusieurs solutions, de la plus ressemblante à la plus éloignée" précise Alexis Joly. La performance fait en tout cas la fierté de l’Inria. Il n’était pas du tout évident de construire un système de reconnaissance d’images qui puisse se transmettre par les réseaux de téléphonie mobile.