“AI-GeoSpecies”, service de prédiction d’espèces en fonction de votre géolocalisation
Toute l’équipe Pl@ntNet est heureuse de vous partager l’accès à un nouveau service, destiné à la prédiction d’espèces les plus probablement observables en fonction de votre position : https://identify.plantnet.org/prediction
Intitulé “AI-GeoSpecies”, ce service est issu des travaux de thèse de Benjamin Deneu, et mis en œuvre dans le cadre du projet européen Cos4Cloud. Il vous permettra à partir de la sélection d’un point GPS et d’un rectangle autour de ce point, de connaître les espèces de plantes potentiellement observables dans cette zone.
Il s’appuie sur des données Pl@ntNet et du Gbif, des modèles de type “Deep-SDM”* entraînés avec des données satellitaires haute résolution (1m) et environnementales. Le service est actuellement original pour les prédictions en France métropolitaine, car il s’appuie dans ce cas sur un modèle “Deep-SDM” + les occurrences du GBIF. Vous pouvez également l’utiliser hors métropole mais dans ce cas, seules les occurrences du GBIF sont exploitées.
Conscient du fait qu’il est loin d’être parfait, nous sommes intéressés par vos retours, que ce soit sur la cohérence des espèces prédites, l’ergonomie globale, etc. Vos retours permettront d’identifier de potentiels problèmes ou incompréhensions, et contribueront à son amélioration future. Nous vous invitons donc à le tester et à revenir vers nous, (i) soit par mail, (ii) soit en laissant un commentaire sur cet article, pour partager votre perception. A noter que si vous souhaitez partager le résultat d’une prédiction, vous le pouvez en partageant l’url de votre navigateur dans laquelle les coordonnées GPS de votre requête sont indiquées.
Pour les plus intéressés, nous organisons un atelier de présentation / discussion, qui permettra de clarifier ce qui ne le serait pas et de collecter vos retours le jeudi 27 janvier de 14h à 15h, à l’adresse suivante : https://umontpellier-fr.zoom.us/j/99353561904
Un grand merci d’avance pour votre intérêt et vos retours.
L’équipe Pl@ntNet.
* “Deep-SDM” : Modèle de distribution géographique potentielle d’espèce réalisé à partir de l’entrainement d’un réseau de neurone convolutif.
7 commentaires
Bonjour,
Ce service m’intéresse mais je ne pourrai malheureusement pas assister à la présentation du jeudi 27 puisque je travaille.
Comment faire pour avoir toutes les infos ?
Je serais aussi heureuse de vous aider à l’améliorer si besoin .
Bien cordialement. Évelyne Viloteau
Je ne pourrai assister à la présentation de jeudi prochain puisque je travaille .
Comment faire pour avoir les informations ?
Bien cordialement
Bonjour, nous pourrons enregistrer l’échange de jeudi prochain et vous mettre à disposition la vidéo. Nous pourrons également échanger par email par la suite, si vous avez des questions à la suite de la consultation de cette vidéo. Un grand merci pour votre intérêt à ce sujet, bien cordialement, P. Bonnet.
Bonjour,
Nous vous prions de trouver l’enregistrement de cet atelier à l’adresse suivante :
https://plantnet.org/wp-content/uploads/2022/01/Atelier.AI_.Geo_.Species.mp4
Bien cordialement, Pierre.
Bonjour,
excellente initiative ! Premiers essais d’utilisation du site réussis pour moi. Une suggestion : pouvoir télécharger la liste des espèces présentes au format tableur, ce qui serait utile pour une recherche de terrain (peut-être est-ce possible, mais je n’ai pas trouvé).
Merci.
Philippe
Bonjour,
Un grand merci pour cette suggestion, qui est maintenant disponible. Vous pouvez désormais télécharger le résultat d’une prédiction au format CSV ou XLSX.
Bien cordialement, Pierre.
Génial, bien joué à l’équipe Pl@ntnet 🙂