La capacité d'identifier les espèces végétales sur le terrain est très importante pour l'étude des plantes et intéresse également un public plus général comprenant les amoureux de la nature, les jardiniers et les randonneurs. Il y a eu un boom récent dans la disponibilité des applications pour smartphone qui aident à l'identification des plantes sur le terrain. Beaucoup de ces applications reposent sur l'intelligence artificielle, dans laquelle un algorithme informatique est utilisé pour comparer une image capturée par un utilisateur à une base de données en ligne. L'augmentation de la taille de la base de données d'images qui peut être utilisée pour l'identification a été l'une des clés des avancées récentes rapides dans le domaine. La technologie de reconnaissance d'images s'est encore développée au cours des dernières années, certaines applications utilisant désormais des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour l'identification, mais il n'est pas clair si les applications pour smartphones ont la cohérence et la précision requises pour une utilisation dans les études de botanique sur le terrain.
Dans son nouvel article de point de vue publié dans AoBP, Hamlyn Jones examine et compare plusieurs applications gratuites pour smartphone qui tentent d'identifier automatiquement des plantes inconnues à partir d'images prises dans des environnements naturels. À l'aide d'images de plantes poussant à l'état sauvage en Grande-Bretagne, Jones a testé neuf applications ou sites Web gratuits, dont PlantSnap et Google Lens. Les applications d'identification des plantes s'améliorent continuellement, mais les résultats de Jones suggèrent que les meilleures (dans ce cas Plant.id et Flora Incognita) ont déjà un taux de réussite exceptionnel. Ces applications ont pu identifier la bonne espèce dans environ la moitié des images de plantes utilisées dans l'étude et identifiées à la bonne famille de plantes dans jusqu'à trois quarts des images. Bien que cette précision soit relativement élevée, Jones suggère que, pour toute étude quantitative de la biodiversité ou pour les études écologiques, il reste un besoin de validation par des experts ou par rapport aux flores conventionnelles, en particulier pour les espèces rares ou difficiles à distinguer. Il conclut en expliquant que la sélection de l'application à utiliser peut finalement dépendre de la situation, par exemple les besoins d'un botaniste de terrain peuvent différer des besoins d'un passionné. Quelle que soit l'application que vous choisissez, il pense que l'avenir est radieux pour les applications d'identification des plantes et déclare que leurs « performances devraient s'améliorer rapidement, en particulier avec l'intégration de données provenant de la foule ».
Point culminant du chercheur
Après un doctorat en physiologie environnementale des plantes à l'Université nationale australienne, la carrière de recherche de Hamlyn Jones a été celle de physiologiste des plantes, se concentrant particulièrement sur la tolérance au stress et la physique environnementale, et plus récemment sur la télédétection et leur application à l'amélioration des cultures. Parmi ses nombreuses publications figurent deux textes largement utilisés (Plantes et microclimat (1983, 1992 & 2014) et Télédétection de la végétation : principes, techniques et applications (2010)). Tout au long de sa carrière, Hamlyn a conservé un intérêt pour l'histoire naturelle et l'identification des plantes, donc à la retraite de l'Université de Dundee, cela l'a conduit à développer une nouvelle clé Internet/smartphone pour l'identification visuelle des plantes britanniques (https://visual-flora.org.uk) et un intérêt plus large pour le potentiel des approches d'intelligence artificielle pour l'identification des plantes, en particulier dans leur utilisation pour des études rigoureuses de la biodiversité.
