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Sciences participatives & apprentissage automatique pour identifier les plantes
Joseph Salmon
IMAG, Univ Montpellier, CNRS, Inria, Montpellier, France
Consortium Pl@ntnet
Apprentissage automatique & sciences participatives
Une plateforme de science citoyenne utilisant l’apprentissage automatique pour aider les gens à identifier les plantes avec leur téléphone
- Lieu de naissance: Montpellier
- Date de naissance: 2011
- Site web: https://plantnet.org/
- Note: pas de champignons, désolé!
- 25 Millions d’utilisateurs
- 200+ pays
- Jusqu’à 2 Millions d’images téléchargées par jour
- 50 000 espèces de plantes (sur 300 000)
- 1.2 Milliards d’images
- 20 Millions étiquetées / validées
- 20 chercheurs / ingénieurs (à Montpellier)
Pl@ntNet & l’apprentissage coopératif
lab, à la pointe de l’IA et de l’écologie
: jumeau numérique de la biodiversité
Top-5 most observed plant species in Pl@ntNet (13/04/2024):
25134 obs. 
Echium vulgare L.
24720 obs. 
Ranunculus ficaria L.
24103 obs. 
Prunus spinosa L.
23288 obs. 
Zea mays L.
23075 obs. 
Alliaria petiolata
10753 obs.
Centaurea jacea
6 obs.
Cenchrus agrimonioides
8376 obs.
Magnolia grandiflora
413 obs.
Moehringia trinervia
Intra-class variability
Inter-class ambiguity
