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Titre :
Pl@ntnet and Science becomes participatory. [Pl@ntnet et la science devient participative.]
Légende - Résumé :
L’idée du projet PlantNet est simple : assister les naturalistes débutants ou confirmés, pour identifier les plantes qu’ils rencontrent sur le terrain et partager leurs observations au sein d’un vaste réseau humain. Des communautés peuvent ainsi se constituer grâce à Pl@ntNet, autour de projets communs contribuant à la promotion de la science citoyenne. L'utilisateur peut ajouter des photos et les annoter afin qu'elles soient indexées par le système de reconnaissance, qui intègre ainsi de nouvelles données sur la biodiversité végétale.
Pierre Bonnet, botaniste au Cirad, Alexis Joly, chercheur Inria, et Hervé Goëau, ingénieur Inria, présentent ce projet qui s'inscrit dans la mouvance des sciences participatives.
Nom de fichier :
Inria-847_plantnet-en.mp4
Titre :
Pl@ntnet and Science becomes participatory. [Pl@ntnet et la science devient participative.]
Année :
2013
Durée (min) :
00:07:07
Publications :
https//videotheque.inria.fr/videotheque/doc/847
Autres versions :
Master VF : 830
Master VEN : 847
Autre : Lien externe :
Lien Equipe-projet :
Lien Centre de Recherche :
Mots clés :
N° master :
847
Durée :
07 min 10 sec
IsyTag :
application - botaniste - c' - d' - différent - fleur - image - J' - l' - là-dessus - liriodendron - peut-être - plante - problème - qu' - reconnaître - savoir - tulipifera
Transcription automatiqu :
Botanistes amateurs et professionnels scientifiques de différentes structures on a réfléchi à essayer de développer une plateforme et des outils qui viseraient à faciliter le partage d'informations sur les plantes Pour réduire les produits phytosanitaires pour un douanier qui devrait reconnaître les espèces rares pour repérer les invasifs Donc y'a de plus de métiers où on a besoin de cette expertise et finalement de moins en moins de gens qui connaissent les plantes Le projet s'adresse à beaucoup de communautés différentes donc qui vont vraiment du grand public intéressé d'apprendre à reconnaître les plantes qu'il rencontre lors des balades du dimanche jusqu'aux professionnels des paysans des garde-forestiers qui vont avoir besoin d'outil d'identification pour savoir quelles sont les plantes visibles autour d'eux Et puis ça s'adresse même aux chercheurs aux botanistes qui ne vont plus vouloir récupérer les observations récoltées à travers cette application pour en tirer des conclusions sur la répartition des plantes leur évolution dans le temps dans l'espace etc Ce qu'il faut savoir avec l'application c'est qu'au début on s'était dit on va juste essayer de mettre des photos de la plante entière et la reconnaître comme ça Il faut savoir que les technologies de reconnaissance sont justement pas encore assez avancées pour permettre d'identifier une plante avec si peu d'informations Donc on s'est orientés plutôt sur différents vues des différents organes plutôt en gros plan Et donc le bon usage de l'application c'est effectivement de se dire qu'il faut que l'organe soit le plus visible dans ma photo Je vais pas prendre un ensemble de feuillages je vais vraiment isoler un seul organe une seule partie une seule feuille Je vais lui dire que c'est bien une feuille J'ai le choix entre feuille fleur fruit ou écorce Et ce qui serait bien pour compléter ce serait d'avoir des photos de fleurs je vais essayer d'en trouver j'en ai une ici cachée je vais d'abord la prendre un peu de côté je la tague fleur Puis une de face comme ça on aura deux vues un peu complémentaires parce que c'est un peu en 3D comme ça je vais essayer de bien capturer ces deux types d'information et l'une des originalités et innovations du projet c'est de s'appuyer sur des données issues d'un réseau social donc à la fois important dynamique qui collecte régulièrement des données sur le terrain qui les partage donc avec une connaissance régulièrement mise à jour et la possibilité d'utiliser un certain nombre de motifs visuels exprimés par les plantes Donc on a des motifs visuels relatifs aux feuilles aux fleurs aux fruits et aux écorces et l'application de Pl@ntnet est l'une des seules à mobiliser différents motifs visuels pour l'identification des plantes basée sur l'image Derrière il y a des applications web qui permettent à la communauté de mettre des notes donc de valider ces données de filtrer et au final d'améliorer la qualité Donc là je vais voir les toutes dernières images que j'ai partagé tout à l'heure Donc je vais retrouver mes photos de fleurs de liriodendron tulipifera à la majorité on va pouvoir voter sur la qualité de ces images-là et toutes les images qui ont un vote moyen supérieur à trois étoiles vont être intégrées le lendemain dans l'outil d'identification Le deuxième volet de la validation collaborative c'est un deuxième outil qui s'appelle IdentiPlante qui lui ne se focalise pas sur la qualité des images mais vraiment sur la partie taxomonique à savoir est-ce que le nom de mon espèce est validé je retrouve mes images de mon observation sur laquelle j'ai mis des votes sur la qualité là sur les fleurs et je vois que quelqu'un apparemment est déjà passé dans la journée le temps que je revienne à la maison donc quelqu'un a déjà voté et a confirmé enfin est d'accord avec moi sur le fait que c'est bien liriodendron tulipifera Ce projet s'inscrit dans la mouvance des sciences participatives et donc essaye de mobiliser un certain nombre de contributions qui facilitent l'implication du grand public qui comprend également des experts de différents domaines pour partager des connaissances et faire avancer la science Je pense là ce qui fonctionne c'est justement que les gens savent que si un jour cette espèce l'application l'a pas reconnue et bien je vais peut-être passer vingt minutes une demi-heure à photographier cette plante Et deux jours ou une semaine après je vais avoir la satisfaction de voir que ça y est l'application fonctionne sur cette plante et en plus sur mes images c'est à dire qu'on va voir que c'est mes images qui permettent aux autres de reconnaître et je pense que les gens en tire une certaine fierté de créer une connaissance collective On peut faire le parallèle avec la médecine C'est beaucoup les instruments de mesure qui améliorent la médecine c'est-à-dire que pour faire un bon diagnostic il faut d'abord savoir exactement ce qui se passe et donc eh bien s'il y avait dix millions d'observateurs avec leurs smartphones qui observent les plantes on pourrait on en tirer des outils pour améliorer l'écologie qui seraient beaucoup plus puissants que ce qu'on a maintenant puisque un des principaux verrous c'est ça c'est qu'on sait pas on a pas assez de bras pour aller mesurer ce qui se passe réellement et qu'on est pas capables de de résoudre les problèmes à cause de ça pour l'instant les performances elles sont ce qu'elles sont Peut-être que ça marche que dans 30% des cas même quand on a trente cinquante images dans la base et donc eh bien là-dessus il y a encore des chercheurs qui dans le monde entier travaillent sur ces problèmes de traitement d'image ces problèmes de recherche d'informations Voilà on croit souvent que tout ça c'est résolu parce qu'on voit les experts à la télé où on arrive à tout reconnaître Faut savoir que c'est encore vrai parce que c'est encore des problèmes qui sont difficiles et donc il faut continuer à travailler à faire de la recherche sur ces algorithmes sur ces problèmes de reconnaissance automatique ça c'est un des grands enjeux recherche qui continuera aussi là-dessus
Inria-847_plantnet-en.mp4

Format : .mp4
557,3 Mo
1920 x 1080 pixels
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Moyenne définition - équivalent DVD
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