Un coup de pouce de l’I.A.

Dans les régions tempérées, marquées par les variations saisonnières, le cycle de croissance annuel des arbres est bien connu pour la plupart des espèces. Ce n’est pas le cas sous les tropiques : les saisons sont moins marquées et il y a beaucoup plus d’espèces d’arbres. Des chercheurs tentent de faire progresser les connaissances dans ce domaine. Leur méthode est innovante.

Pour avoir accès à un grand nombre de données, sur de longues périodes de temps, ils se sont intéressés aux planches d’herbiers. Ils ont eu recours à l’Intelligence Artificielle[1], au deep-learning[2] en particulier, pour détecter et trier les jeunes pousses. Leurs résultats, publiés dans la revue Plant, démontrent la pertinence de leur approche pour étudier la croissance végétative (i.e. des feuilles, des tiges et des racines) des arbres en fonction des saisons.


[1] Ensemble des techniques et méthodes qui tendent à comprendre et reproduire le fonctionnement d’un cerveau humain.

[2] Apprentissage automatique qui utilise un réseau de neurones artificiels composé d’un grand nombre de couches dont chacune correspond à un niveau croissant de complexité dans le traitement et l’interprétation des données.

Hervé Goëau et al. (2022) Can Artificial Intelligence Help in the Study of Vegetative Growth Patterns from Herbarium Collections? An Evaluation of the Tropical Flora of the French Guiana Forest. Plants (Basel). 2022 Feb 16;11(4):530.