Chaque fois que quelqu'un photographie une fleur sauvage dans un parc urbain ou un arbuste chargé de baies au bord d'un sentier, il fait bien plus que simplement immortaliser un moment de curiosité. INaturalist Pour les utilisateurs, cette photographie peut simplement être un souvenir personnel, une découverte de week-end ou un moyen d'identifier la plante qui se trouve devant eux. Pourtant, ce fichier numérique peut aussi devenir une matière première pour la science. Grâce à un outil de vision par ordinateur appelé PhenoVisionLes photographies prises par la communauté peuvent être transformées en une vaste base de données permettant de suivre la façon dont les plantes réagissent aux changements environnementaux.
Les plantes possèdent leur propre horloge biologique, et la phénologie, c'est-à-dire le calendrier des événements de leur cycle de vie tels que le débourrement, la feuillaison, la floraison et la fructification, est l'un des indicateurs les plus clairs de la façon dont les écosystèmes réagissent aux changements environnementaux. Si les plantes fleurissent ou fructifient plus tôt que d'habitude, elles risquent de se désynchroniser avec les pollinisateurs, les disséminateurs de graines ou d'autres espèces qui en dépendent. Ces décalages peuvent affecter les interactions entre les espèces et modifier la structure et le fonctionnement des écosystèmes. Pour détecter et prévoir ces changements, les scientifiques ont besoin de données phénologiques détaillées et de haute qualité provenant du monde entier. Or, les données phénologiques historiques sont souvent lacunaires et géographiquement biaisées, ce qui limite notre compréhension globale de l'évolution du règne végétal.
C’est là que les données issues de la science participative deviennent essentielles. Des plateformes comme iNaturalist reçoivent désormais des millions d’observations de la nature chaque mois, constituant un registre extraordinaire des lieux et des dates d’observation des plantes et autres organismes. Malgré cet afflux massif, la plupart de ces images ne sont pas annotées avec des informations sur la floraison ou la fructification des plantes. L’annotation humaine est beaucoup plus lente que le rythme des nouvelles mises en ligne, rendant irréalisable l’examen manuel de dizaines de millions d’images de terrain. Pour pallier ce problème, une équipe dirigée par les chercheurs Russell Dinnage, Daijiang Li et Robert Guralnick a développé PhenoVisionCe modèle de vision par ordinateur automatise l'annotation des fleurs et des fruits à partir d'images de terrain, représentant un cadre performant répondant à des exigences strictes de la recherche.
Construire PhenoVisionLes chercheurs ont entraîné un modèle informatique, basé sur un Vision Transformer, avec 1.5 million d'images iNaturalist préalablement annotées par les utilisateurs comme représentant des fleurs, des fruits ou aucun des deux. Ils ont également enrichi l'entraînement du modèle avec un vaste ensemble de données d'identification de plantes, lui permettant ainsi d'apprendre les indices visuels utilisés par les botanistes et les naturalistes pour identifier les plantes.
Cependant, les photos d'iNaturalist ne sont pas des portraits de studio. Elles peuvent être floues, prises de loin, mal éclairées, encombrées d'autres plantes ou prises sous des angles inhabituels. Pour pallier ces problèmes, les chercheurs ont défini des seuils stricts permettant au programme d'identifier avec certitude la présence d'une fleur ou d'un fruit, et de déterminer à partir de quel moment une image doit être considérée comme ambiguë. Après cette étape de contrôle qualité, PhenoVision Les résultats obtenus sur les images de test étaient excellents : la présence de fleurs a été détectée correctement avec une précision de 98.5 % et celle 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 issues d'iNaturalist. Il en a résulté une ressource majeure pour la botanique numérique : 30 199 391 enregistrements phénologiques standardisés et prêts à l'emploi, dont plus de 25 millions pour les fleurs et près de 5 millions pour les fruits. Ceci enrichit considérablement les données phénologiques provenant de régions souvent sous-représentées, notamment dans les pays du Sud et loin des grands centres de recherche urbains ou côtiers. Le projet élargit également la couverture taxonomique en générant automatiquement des étiquettes phénologiques pour 119 340 espèces végétales, soit plus d'un quart de toutes les plantes connues, réparties dans 10 406 genres et 408 familles.
Pour faciliter l'utilisation de ces données avec d'autres relevés botaniques, les chercheurs ont cartographié les informations phénologiques obtenues sur le Ontologie de la phénologie végétale puis l'a intégré dans une application web appelée PhenoBaseCela permet de combiner plus facilement les données issues des sciences participatives avec les spécimens physiques conservés dans les herbiers et les données de suivi in situ. Ensemble, ces sources offrent aux scientifiques une vision plus globale des périodes de floraison et de fructification des plantes, ainsi que de l'évolution de ces cycles selon les régions, les espèces et les écosystèmes.
An premier article de recherche Cette étude démontre déjà le potentiel des données PhenoBase. À partir de photos iNaturalist annotées pour identifier les fleurs et les fruits, les auteurs ont comparé des plantes de villes tropicales à celles des zones rurales environnantes. Ils ont constaté que les plantes urbaines avaient tendance à fleurir ou à fructifier plus longtemps, selon des cycles saisonniers moins marqués. Si les villes modifient le calendrier habituel de floraison et de fructification, cela pourrait affecter les pollinisateurs, la production de graines, la survie des plantes et l'écosystème urbain dans son ensemble.
Pour les utilisateurs d'iNaturalist, ce projet illustre comment la science participative peut s'étendre bien au-delà des observations individuelles. Une photographie prise lors d'une promenade, d'une excursion ou d'une sortie de week-end peut contribuer à un effort mondial de surveillance de la biodiversité. Pour les chercheurs, PhenoVision propose des modèles open source, des flux de travail et des indicateurs de qualité standardisés, facilitant ainsi les études phénologiques à grande échelle. En matière de conservation, les données phénologiques quasi temps réel permettent de détecter les floraisons atypiques, de suivre les changements climatiques et d'identifier les régions où le cycle de vie des plantes évolue le plus rapidement.
La botanique numérique ne vise pas à remplacer l'émerveillement que nous éprouvons pour les plantes par des algorithmes ou des bases de données. Au contraire, des plateformes comme PhenoVision démontrent comment l'apprentissage automatique peut amplifier la curiosité humaine au quotidien. La prochaine fois que vous photographierez une plante à fleurs pour iNaturalist, cette image pourrait faire bien plus que préserver un souvenir ou faciliter l'identification d'une espèce. Elle pourrait devenir une petite pièce d'un effort mondial visant à comprendre l'évolution du monde végétal.
LIRE LES ARTICLES
Dinnage, R., Grady, E., Neal, N., Deck, J., Denny, E., Walls, R., Seltzer, C., Guralnick, R., & Li, D. (2025). PhenoVision : un cadre pour l'automatisation et la fourniture de données phénologiques végétales prêtes à la recherche à partir d'images de terrain. Methods in Ecology and Evolution, 16, 1763–1780. https://doi.org/10.1111/2041-210X.70081
Jha, R.Simha, A., Ita, R., Rao, R., Li, D. et Kandlikar, G. (2026) Les environnements urbains remodèlent la phénologie reproductive des plantes dans les régions tropicales. Disponible sur : https://doi.org/10.64898/2026.01.28.702306.
Traduction espagnole et portugaise par Erika Alejandra Chaves-Diaz.
Photo de couverture par Zoro (Canva).
Profil de l'auteur invité
Erika est une biologiste et écologiste colombienne passionnée par les forêts tropicales, les primates et la communication scientifique. Titulaire d'un master en écologie et conservation de la faune sauvage, elle collabore avec @cienciatropical pour sensibiliser le public à la biodiversité.
