Description du stage

La plateforme de science participative Pl@ntNet (https://plantnet.org/) propose différents web services d’aide à l’identification des espèces végétales à partir de l’analyse visuelle automatisée de photos de plantes. Les données validées qu’elle génère sont utilisées pour l’entrainement de modèles de classification visuelle automatisée, permettant l’identification d’espèces à partir de photos de feuilles, fleurs, fruits ou tiges.

Bien que les pâturages représentent les écosystèmes agricoles avec la plus grande diversité végétale, aucune évaluation de Pl@ntNet n’a été menée sur ces agroécosystèmes, qui constituent un modèle d’étude intéressant. Les espèces les plus représentées dans les pâturages, en particulier celles de la famille des Poacées, ne sont pas très nombreuses dans la base d’apprentissage de Pl@ntNet. Pour illustration on notera que moins de 100 000 occurrences de Poacées sont visibles sur les 10 millions d’observations Pl@nNet publiées sur le site du GBIF. De plus, les plantes de pâturages sont pour des besoins agricoles, le plus souvent observées au stade végétatif rendant l’identification d’autant plus difficile.

Le premier objectif de ce stage sera d’évaluer la performance de Pl@ntNet dans sa forme actuelle pour l’identification des espèces des pâturages. Ceci à travers la constitution d’un jeu de données de test couvrant un nombre limité d’espèces. Dans un deuxième temps, l’enrichissement de la base d’apprentissage Pl@ntNet sera effectué avec des données complémentaires. Cela permettra d’évaluer la typologie et le volume d’images pertinentes pour une amélioration significative des performances dans le contexte étudié. Enfin, pour tendre vers les attentes des éleveurs, une évaluation sera menée dans un troisième temps sur le potentiel d’une approche par quadrats. Des photos de quadrats à distance du sol et focale fixe seront produites, et finement annotées afin de tester le service d’identification Pl@ntNet sur ce type d’image.

Ce stage se composera donc d’une phase de terrain, effectuée sur des pâturages dans le sud de la France pour collecter les images, puis d’une phase d’utilisation de la plateforme Pl@ntNet et d’analyse statistique des résultats.

Profil de l’étudiant

– Master en écologie ou botanique , Etudiant ingénieur en école d’agronomie.
– Appétences pour la botanique et l’utilisation d’outils numériques.
– Maitrise du logiciel R est nécessaire pour la réalisation du stage
– Connaissance de la flore méditerranéenne souhaitée
– Aptitude au travail de terrain

Conditions d’accueil

Indemnité de stage selon la grille de l’INRAE
Accès à l’herbier du Cirad et ses ressources bibliographiques
L’étudiant aura accès à des bureaux et à des ordinateurs de calculs si le besoin se fait ressentir.
Le stage serait encadré par Pierre Bonnet, biologiste (CIRAD UMR AMAP), Samantha Bazan, gestionnaire de l’herbier du CIRAD (CIRAD UMR SELMET), et Simon Taugourdeau, agro-écologue au CIRAD (CIRAD UMR SELMET).

Pour postuler, merci d’envoyer une lettre de motivation et un CV avant le 30 janvier 2022 à Pierre Bonnet (pierre.bonnet@cirad.fr), Samantha Bazan (samantha.bazan@cirad.fr), Simon Taugourdeau (simon.taugourdeau@cirad.fr).

Le contenu de cette offre est la responsabilité de ses auteurs. Pour toute question relative à cette offre en particulier (date, lieu, mode de candidature, etc.), merci de les contacter directement. Un email de contact est disponible: samantha.bazan@cirad.fr

Pout toute autre question, vous pouvez contacter sfecodiff@sfecologie.org.