Enquête anatomie du bois et charbons de bois : projet de BDD et IA

Dans le cadre du GT « Imagerie », le GDR Sciences du bois souhaite mener une action de recensement des images d’anatomie du bois qui sont stockées sur des espaces personnels et/ou privés (bois actuels, bois patrimoniaux, bois et charbons archéologiques, etc.) L’objectif s’inscrit dans une double perspective : (1) Créer une base de données collaborative d’image d’anatomie du bois respectant la propriété des auteurs, dédiée à la recherche et à la formation ; (2) Créer un outil interopérable d’aide à l’identification anatomique basé sur l’intelligence artificielle.

Afin de sonder l’intérêt de la communauté et de recenser les images et les forces vives, nous vous proposons de répondre à une courte enquête de déclaration d’intérêt avant le 2 avril 2021 : https://framaforms.org/enquete-anatomie-du-bois-bdd-et-ia-1614172443

Description du projet

La communauté Bois dispose d’images d’anatomie d’essences originaires de tous les continents. Ces collections d’images sont dispersées sur des espaces de stockage personnels ou privés ne garantissant pas leur pérennité.

Le GDR souhaite valoriser ces données via la création d’une base de données interopérable et garantissant les droits et la propriété des images. Cette base de données constituera à terme un formidable outil pour la recherche et pour la formation.

L’identification doit continuer à reposer d’abord sur des connaissances botaniques et anatomiques avec un enjeu crucial de transmission de connaissances séculaires.

Les outils d’Intelligence Artificielle sont une voie prometteuse pour permettre d’aider à l’expertise anatomique. Le projet vise à mettre en place un projet collaboratif interopérable en open Access (juridiquement encadré) permettant d’améliorer la résolution des identifications taxinomiques des bois pour lesquels les méthodes classiques sont insuffisantes ou peu opérantes (e.g. taxa anatomiquement proches, taxa issus de peuplements dont la très grande diversité et/ou la forte variabilité intraspécifique limitent les possibilités d’identification, etc.)via le recours à des réseaux de neurones. Il s’inspire de l’application PlaNtnet https://plantnet.org/, dont les développeurs sont associés au projet.

Objectifs de l’atelier

  • Mettre en réseau la communauté
  • Identifier les corpus
  • Définir la taille et la résolution des images requises
  • Construire une BDD hiérarchisée basée sur la systématique
  • Mettre en ligne et annoter des images d’anatomie parfaitement identifiées dans une base interopérable, enrichie et validée au fil de l’eau
  • Déployer des algorithmes de reconnaissance de forme et de classification basés sur des apprentissages supervisés et/ou non supervisés tenant compte de la variabilité intraspécifique

Contacts pour le GT Imagerie


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