Cette nouvelle fonctionnalité, mise en place pour la première fois dans le cadre du concours XPrize (dont nous vous avions parlé ici !), visait à explorer le potentiel d’utiliser des photographies de canopée issues de drones pour identifier des arbres tropicaux dans les forêts du Brésil. Les résultats obtenus étaient alors déjà très encourageants.

Cette expérience se poursuit aujourd’hui au sein de deux projets (OFVi et CoForFUNC) centrés sur la forêt du bassin du Congo, un hotspot mondial de biodiversité fortement menacé par les changements climatiques et les pressions anthropiques. Ces deux projets devraient permettre de rendre opérationnelle cette nouvelle fonction et de l’appliquer à diverses questions de recherche comme la structure et la composition de ces forêts ou encore leurs variations phénologiques dans le temps. 

Ce travail se base sur les nombreuses images produites par l’UMR AMAP depuis plusieurs années sur ces forêts. Le modèle Pl@ntNet a ainsi bénéficié pour son entrainement de plus de 10000 photographies annotées de couronnes d’arbres, couvrant plus de 100 espèces du sud du Cameroun. Cette base de données, rare par sa qualité, son exhaustivité et son format drone, a permis au modèle Pl@ntNet d’obtenir des performances remarquables pour l’identification d’espèces directement depuis la canopée.

Aujourd’hui, cette technologie ouvre la voie à un suivi rapide, à grande échelle et à moindre coût des forêts tropicales. Cette nouvelle fonctionnalité ouvre de nombreuses perspectives de recherche comme une meilleure compréhension de la structure et de la dynamique des forêts ainsi que de leur réponse aux changements environnementaux.

Au-delà des performances prometteuses du modèle, une analyse plus fine des « erreurs » du modèle a montré que les faibles performances observées étaient plutôt liées à des erreurs humaines dans le jeu de données d’entraînement (mauvaise identification ou images mal cadrées) que des limites du modèle lui-même.

Ce constat souligne à nouveau l’importance cruciale des données de référence validées, produites en quantité et en qualité suffisantes par des experts, pour le développement d’outils fiables de suivi automatisé de la biodiversité. 

Ces résultats ouvrent des perspectives d’amélioration, notamment pour renforcer la capacité du modèle à exclure automatiquement les situations les plus propices aux erreurs, tout en élargissant à terme le nombre d’espèces identifiables et l’échelle d’analyse.

L’article Allier drones et Pl@ntNet : le pari gagnant d’OFVi et de CoForFunc pour mieux appréhender les canopées tropicales des forêts d’Afrique centrale est apparu en premier sur Pl@ntNet.

Pour rappel, ces formations se sont déroulées à l’Université des Sciences et Techniques de Masuku (USTM) et avaient pour objectif de sensibiliser et de former à l’utilisation de l’outil les étudiants ainsi que les enseignants issus des différents établissements de l’université. Ces formations ont permis de toucher un public académique varié, directement impliqué dans des activités d’enseignement, de recherche ou de terrain, et susceptible d’intégrer durablement l’usage de Pl@ntNet dans ses pratiques.

La formation a permis aux participants de découvrir l’application et son fonctionnement, et a manifestement suscité un vif intérêt auprès de l’auditoire. En effet, la majorité des participants prévoit d’intégrer l’application dans leurs pratiques, aussi bien professionnelles que personnelles. Parmi eux, 48 pensent déjà qu’ils l’utiliseront régulièrement et 11 de manière occasionnelle.

Daniel Barthélémy formant les étudiants de l’Université des Sciences et Techniques de Masuku (USTM) à Franceville, au Gabon.

Cette mission a également permis de documenter l’observation d’une vingtaine de spécimens de Lasianthera africana, une espèce relativement rare et peu illustrée sur Pl@ntNet. Il s’agit d’un genre monospécifique, observé dans un patch de végétation situé au sein d’un village soumis à une forte pression de conversion des terres. Cette plante se caractérise par des floraisons terminales, composées de fleurs blanches dont le labelle fimbrié lui confère un aspect presque « poilu », un trait morphologique distinctif encore peu représenté iconographiquement sur la plateforme. Cette observation a été réalisée dans le village de Lengori, à la sortie est de Franceville, lors d’une sortie de terrain complémentaire menée avec deux étudiants de l’USTM.

Plus largement, cette observation rappelle l’importance des missions menées en milieu tropical pour Pl@ntNet. Les régions tropicales constituent des hotspots de biodiversité majeurs, mais également parmi les plus menacés. Bien que la connaissance botanique de nombreuses espèces y soit déjà établie, il demeure essentiel de collecter un maximum de données de terrain afin d’assurer un suivi régulier et précis de cette biodiversité. Dans cette perspective, l’intégration de nouvelles observations, en particulier pour des espèces rares ou peu illustrées, est cruciale pour améliorer les performances de l’application dans les zones tropicales et renforcer les capacités de suivi et de monitoring de la biodiversité végétale. Toujours dans cette optique, les dispositifs de parcelles permanentes constituent une opportunité très intéressante. En effet, lorsque l’identification des espèces d’arbres y est déjà bien établie, cela permet de cibler prioritairement la collecte d’observations sur les espèces peu ou pas représentées sur la plateforme, tout en valorisant des données de haute qualité scientifique.

Le spécimen de Lasianthera africana observé par Daniel Barthelémy, Murielle Simo-Droissart et les étudiants de l’USTM.

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Pour celles et ceux qui ne seraient pas encore familiers avec l’API Pl@ntNet, il s’agit d’un accès à la plateforme donnant accès au moteur d’identification visuelle utilisé dans les applications Pl@ntNet, proposé cette fois sous la forme d’un service web. Elle permet d’envoyer de une à cinq images d’une même plante et d’obtenir en retour une liste des espèces les plus probables, accompagnée d’un score de confiance. Cette API offre ainsi un accès simple et efficace aux services d’identification des plantes, aux informations sur les espèces et à diverses ressources botaniques, permettant aux développeurs de concevoir des applications et des outils innovants en exploitant la riche base de données végétales de Pl@ntNet.

Au-delà de l’adoption de ce service lancé au début de l’année 2018, ce chiffre de 100 millions d’identifications illustre surtout la capacité de Pl@ntNet à contribuer à une production de données botaniques toujours plus large et de qualité. Pour rappel, les identifications jouent un rôle clé : elles alimentent des ensembles de données indispensables à l’amélioration des modèles de reconnaissance, et donc de leur précision, tout en constituant une ressource précieuse pour la recherche scientifique, le suivi des dynamiques végétales et la compréhension de la biodiversité. Aujourd’hui, c’est plus de 1300 articles scientifiques à travers le monde qui utilisent, notamment via la contribution que nous apportons au GBIF, les données produites à travers Pl@ntNet.

Apprenez-en davantage grâce à notre page de documentation dédiée à l’API Pl@ntNet !

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La mission, assurée par Murielle Simo-Droissart et Daniel Barthélemy de l’équipe Pl@ntNet, a débuté avec leur arrivée à Libreville le 19 janvier. Dès le 20 janvier, ils ont rejoint la station de recherche de l’IRET/CENAREST à Ipassa, près de Makokou, afin d’entamer la première phase des activités de terrain et de formation. Les travaux à Ipassa se sont déroulés du 21 au 24 janvier.

Plusieurs journées ont ainsi été consacrées au site d’Ipassa, en étroite collaboration avec deux botanistes de la station, Guy Moussavou et Faustin Moiniyoko, eux-mêmes formés à l’utilisation de Pl@ntNet lors d’une première session organisée à Libreville en mai dernier. Ces journées ont permis un important transfert de connaissances, notamment autour de la reconnaissance des familles végétales à partir de caractères morphologiques, ainsi que l’acquisition de nouvelles données botaniques grâce à l’expertise de ces équipes locales.

À partir de la liste des espèces d’arbres recensées dans les dispositifs de parcelles permanentes, un travail spécifique a été mené pour identifier celles qui n’étaient pas encore illustrées sur Pl@ntNet ou uniquement documentées à partir de scans d’herbier. Ainsi, pour une dizaine d’espèces concernées, au moins un individu a pu être localisé et photographié in situ. Cette étape constitue un véritable défi pour les outils d’identification automatisée tels que Pl@ntNet. En contribuant à l’enrichissement de la base de données de la plateforme avec des images de terrain de qualité, en particulier pour des espèces encore peu ou pas documentées, ces missions permettent d’améliorer significativement l’adaptation de Pl@ntNet aux besoins d’identification propres aux hotspots de biodiversité tropicale comme le Gabon.

La mission a également bénéficié de la présence d’un botaniste expérimenté, Raoul Niangadouma de l’Herbier National du Gabon, en mission à Ipassa dans le cadre d’un autre projet. Une demi-journée de terrain a été consacrée à l’accompagnement de ce spécialiste au sein d’une parcelle permanente de 500 mètres de côté, où il procède à l’identification de toutes les espèces ligneuses à partir d’un diamètre de 1 cm. Plusieurs espèces ont ainsi pu être photographiées, et les observations correspondantes sont ou seront prochainement partagées sur la plateforme Pl@ntNet.

Après cette première phase à Ipassa, la mission se poursuit à Franceville, où Murielle Simo-Droissart et Daniel Barthélemy dispenseront des formations journalières à l’outil Pl@ntNet à destination des étudiants et enseignants de l’Université des Sciences et Techniques de Masuku (USTM).

En complément de ces formations universitaires, une intervention est prévue à l’Institut Français du Gabon, ainsi qu’une session dédiée aux collégiens et lycéens du Lycée Blaise Pascal. Cette ouverture vers le milieu scolaire illustre la volonté de l’initiative OFVI de sensibiliser un public plus large et diversifié aux enjeux de la connaissance, de la valorisation et de la préservation de la biodiversité.

En tant que plateforme de science participative, Pl@ntNet repose sur les observations de ses utilisateurs pour améliorer en continu ses performances. Il est donc essentiel que l’outil se diffuse largement dans ces territoires à forte biodiversité. Une appropriation renforcée par les acteurs locaux permettra non seulement d’enrichir les données disponibles, mais aussi de rendre Pl@ntNet toujours plus performant et pertinent, au service des enjeux de connaissance et de protection de la biodiversité, tant à l’échelle locale qu’internationale.

L’affiche de l’intervention de l’équipe Pl@ntNet auprès de l’Institut Français du Gabon

L’article One Forest Vision – L’équipe Pl@ntNet au Gabon pour former et collaborer avec les acteurs locaux de la biodiversité est apparu en premier sur Pl@ntNet.

L’équipe du MILA a en effet développé une méthode d’acquisition d’images aériennes de canopées d’une efficacité remarquable. Un site de recherche joue un rôle central dans ce dispositif : Barro Colorado Island. Les drones mobilisés sont capables de couvrir plusieurs kilomètres carrés en un seul vol, tout en produisant des images d’une très haute résolution, allant jusqu’à 4 cm par pixel, permettant un découpage automatisé des couronnes d’arbres d’une grande précision. Cette technologie, qui s’inscrit dans la continuité des approches développées dans le cadre de la compétition XPRIZE Rainforest, ouvre de nouvelles perspectives pour la cartographie des arbres tropicaux à grande échelle.

Cependant, ces avancées se heurtent à une difficulté majeure : l’annotation des données et l’accès à l’expertise botanique nécessaire pour traiter des volumes d’images considérables. Les approches traditionnelles basées sur le terrain ne permettent pas d’échantillonner un nombre suffisant d’individus pour la majorité des espèces, ce qui limite fortement notre capacité à comprendre leurs réponses aux changements climatiques et autres facteurs de stress. C’est dans ce contexte que MILA et Pl@ntNet ont entamé des discussions visant à évaluer dans quelle mesure les outils d’identification des communautés végétales développés pour la plateforme Pl@ntNet pourraient répondre aux besoins de l’équipe d’Étienne Laliberté et contribuer à résoudre les limites à l’important potentiel que ces technologies offrent dans l’étude des canopées tropicales.

Le mardi 4 novembre, Étienne Laliberté a notamment présenté en détail ses travaux lors d’une conférence d’une heure et demie, réunissant plus d’une cinquantaine de chercheurs francophones. Il y a exposé les fondements de cette solution d’imagerie par drone, ses applications possibles en science, en conservation et en restauration des forêts tropicales, ainsi que les défis scientifiques et techniques qu’il reste à relever pour que cette approche tienne toutes ses promesses. La captation vidéo de la conférence est par ailleurs disponible sur Youtube via le lien suivant : https://www.youtube.com/watch?v=KFLmtKB2EsQ

Cette visite fait directement écho à la mission menée par Alexis Joly et Jean-Christophe Lombardo de l’INRIA au MILA en octobre dernier et s’inscrit dans la continuité des échanges amorcés à cette occasion.

L’article Imagerie hyperspatiale et intelligence artificielle : les échanges entre Pl@ntNet et le MILA se poursuivent avec la visite d’Etienne Laliberté est apparu en premier sur Pl@ntNet.

Les plantes ne vivent pas isolées. Chaque écosystème — qu’il s’agisse d’une forêt, d’une prairie ou d’une zone humide — possède sa propre « communauté » d’espèces qui cohabitent et dépendent les unes des autres de manière complexe. Comprendre comment ces espèces s’assemblent et interagissent constitue l’un des principaux défis de l’écologie. Cette connaissance est essentielle pour protéger la biodiversité, restaurer les écosystèmes dégradés et suivre l’évolution de la nature.

Dans notre récente étude publiée dans Nature Plants, nous avons développé Pl@ntBERT, un modèle informatique capable d’apprendre à lire le « langage » des communautés végétales. Tout comme les grands modèles de langage tels que ChatGPT apprennent les relations entre les mots et les phrases, Pl@ntBERT apprend les motifs présents dans les listes d’espèces végétales. Il a été entraîné sur plus de 1,4 million de relevés de végétation provenant de toute l’Europe, représentant plus de 14 000 espèces (soit la quasi-totalité de la flore européenne). Chaque relevé indique quelles espèces poussent ensemble sur un site donné et en quelle abondance.

En analysant ces millions de « phrases » composées de noms de plantes, Pl@ntBERT a appris les règles cachées — la « syntaxe » — qui déterminent quelles espèces ont tendance à coexister. Par exemple, certaines graminées apparaissent souvent avec des fleurs spécifiques dans une prairie, tandis que d’autres espèces partagent rarement le même espace. Ce type de relation est difficile à décrire par des statistiques classiques, mais l’apprentissage automatique permet de révéler ces motifs subtils de manière autonome.

Nous avons ensuite testé Pl@ntBERT de deux façons. Premièrement, nous lui avons demandé de compléter des listes de plantes incomplètes. Lorsqu’une espèce était retirée d’une communauté, Pl@ntBERT parvenait à deviner laquelle manquait bien mieux que les modèles écologiques traditionnels — avec une amélioration de plus de 16 % par rapport aux méthodes classiques de co-occurrence. Cela montre que le modèle a appris des relations écologiques significatives entre les espèces, même en présence de données manquantes.

Deuxièmement, nous avons utilisé Pl@ntBERT pour identifier les types d’habitats (par exemple distinguer une dune côtière d’une prairie humide ou d’une forêt) à partir des seules espèces présentes. Là encore, il a surpassé les systèmes d’expertise existants et d’autres méthodes d’apprentissage automatique. Il a correctement attribué un habitat à environ 92 % des relevés de végétation, démontrant ainsi sa capacité à reconnaître avec précision la signature écologique des différents milieux.

Au-delà de sa précision, ce qui rend Pl@ntBERT particulièrement intéressant est sa capacité à généraliser. Comme il apprend à partir des motifs présents dans les données plutôt qu’à partir de règles fixes, il peut gérer l’immense diversité des habitats européens et s’adapter à de nouveaux contextes. Il peut également suggérer des espèces probables mais non relevées lors des inventaires de terrain, aidant ainsi les écologues à détecter d’éventuelles omissions et à améliorer la qualité des données.

Il est important de souligner que notre étude ne prétend pas que l’intelligence artificielle puisse remplacer l’expertise humaine en écologie. Pl@ntBERT agit plutôt comme un outil complémentaire, permettant de révéler la structure cachée dans la complexité du vivant — une structure qu’il serait impossible de dégager manuellement. Les écologues restent essentiels : leurs observations de terrain et leur compréhension du fonctionnement des écosystèmes guident et valident les prédictions du modèle.

Pl@ntBERT et l’ensemble de son code sont librement accessibles sur un dépôt GitHub open source, afin que d’autres chercheurs, gestionnaires de la nature et même les passionnés de botanique puissent l’explorer. Une démo en ligne simple est également disponible sur Hugging Face, permettant à chacun de tester la manière dont le modèle prédit les espèces manquantes ou identifie les habitats à partir de listes d’espèces.

En apprenant aux ordinateurs à « parler » le langage des plantes, nous espérons ouvrir de nouvelles voies pour surveiller la biodiversité et comprendre l’organisation des écosystèmes. Cette approche pourrait à terme être étendue au-delà de l’Europe et contribuer à des projets tels que Pl@ntNet, en améliorant l’interprétation contextuelle des observations de plantes.

La nature possède sa propre grammaire — et avec Pl@ntBERT, nous commençons à la déchiffrer.

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Les 125 participants, pour la plupart étudiants ou enseignants chercheurs, étaient rattachés aux structures académiques telles que Makerere University, Busitema University, Kampala International University, Makerere University Biological Field Station, Mountains of the Moon University et Muni University, ou à quelques organisations gouvernementales ou non telles que Entebbe Botanical Gardens, Geo Taxon Consult, International Centre for Research in Agroforestry, Join Effort to Save the Environment, Kabarole District Local Gouvernment, Kibale Chimpanzee Project, Kinyampanika Chimpanzee Conservation Development Association, Kyaninga Forest Foundation, National Agricultural Research Organization, Sebitoli Chimpanzee Project, Sieem Safaris, Tooro Botanical Gardens, Uganda Wildlife Authority et Wildspace Data Analytics.

Grace aux connaissances en botanique du guide de terrain qui nous a accompagnés le 16 octobre pour une découverte de la végétation environnante du Parc National de Kibale, nous avons pu enrichir la plateforme pour la flore concernée, tout en le formant à l’utilisation de l’application.

Le questionnaire de satisfaction rempli par une centaine de participants indique que tous prévoient d’utiliser l’application Pl@ntNet dans leurs activités professionnelles et personnelles (régulièrement pour 82 % et occasionnellement pour 18 %), presque tous la recommanderaient à leur réseau (absolument pour 89 % et probablement pour 10 %) et la plupart sont satisfaits de la formation (très satisfaits pour 44 % et satisfaits pour 49 %).

 Au total, 122 comptes Pl@ntNet ont été créés et 715 observations correspondant à 334 espèces ont été partagées sur la plateforme. L’équipe animatrice pour Pl@ntNet comprenait Daniel Barthélémy du Cirad et Murielle Simo-Droissart de l’IRD.

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Merci de faire vivre avec Pl@ntNet cette passion pour le monde végétal ! Toute l’équipe est fière de vous présenter les dernières avancées de Pl@ntNet et de vous inviter à soutenir à nouveau ce beau projet à travers notre campagne de dons 2025.

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Grâce à votre générosité, nous avons encore pu franchir de grandes étapes l’année dernière. Mais le travail continue. Nous projetons de nouvelles évolutions pour vous offrir une expérience toujours plus complète pour observer, comprendre et sauvegarder la biodiversité végétale partout autour du globe.

En 2023, nous avons atteint un cap majeur : Pl@ntNet a dépassé le milliard d’identifications de plantes. Aujourd’hui, seulement deux ans plus tard, nous en sommes à plus d’un milliard trois cents millions d’identifications de plantes et nous couvrons désormais 77 700 espèces végétales différentes. Vos contributions ont permis cela, mais elles ont aussi permis de soutenir plus de 1 300 publications scientifiques s’appuyant sur ces données, consolidant notre rôle crucial dans la connaissance et la protection de la biodiversité.

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• Dans l’acquisition et l’entretien de nos serveurs et de l’infrastructure sur laquelle repose Pl@ntNet, cela représente environ un quart de nos dépenses,
• Dans le renforcement de nos effectifs avec deux personnes rémunérées à temps plein pour maintenir et faire évoluer la plateforme Pl@ntNet,
• Dans l’expérimentation de nouvelles méthodes afin d’améliorer notre modèle d’identification basé sur l’intelligence artificielle,
• Dans l’amélioration de nos interfaces et dans le développement de nouvelles fonctions comme l’exploration des espèces autour de soi ou le déploiement d’un modèle embarqué plus récent pour une identification hors ligne, 
• Enfin, dans l’extension de Pl@ntNet à un plus grand nombre d’espèces et une meilleure couverture spatiale.

GeoPl@ntNet : un nouvel outil dans l’écosystème Pl@ntNet

GeoPl@ntNet est désormais disponible ! Cet outil cartographique vous permet d’explorer l’Europe en détail, d’afficher une grande variété d’indicateurs de biodiversité et de visualiser ces données à une résolution de 50×50 m !

Le fruit de ce travail vous permet d’explorer les plantes que vous êtes susceptibles d’observer partout en Europe. Il s’appuie sur une approche inédite pour prédire la biodiversité végétale qui nous entoure, et permettra à terme de mieux intégrer les impacts sur celle-ci tout en favorisant l’acquisition de nouvelles connaissances botaniques. À l’image de Pl@ntNet, GeoPl@ntNet n’est pas une initiative figée et continuera d’évoluer en 2026.

Nos autres projets 

Dans les prochaines années, plusieurs projets viendront enrichir Pl@ntNet. L’application intégrera progressivement des descriptions textuelles et des caractéristiques des espèces pour faciliter leur identification. Des espaces collaboratifs de révision et de validation des données verront également le jour pour renforcer leur qualité. Enfin, de nouvelles fonctionnalités plus orientées vers l’agro-écologie seront expérimentées. 

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Avec toute notre gratitude et notre enthousiasme,

L’équipe Pl@ntNet

Fait à Montpellier

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La diversité des profils connectés témoigne de l’intérêt grandissant pour ces solutions innovantes : 20 % issus de bureaux d’étude, 35 % du secteur de la recherche et 45 % de la gestion des territoires. Cet équilibre illustre la complémentarité entre production de connaissances, expertise appliquée et gestion opérationnelle.

La session était animée par Pierre Bonnet, avec une démonstration technique de Thomas Paillot lors de la présentation de Pl@ntNet Plot, encore en phase bêta. Cet outil, qui permet d’analyser des images à grande échelle et de contextualiser chaque plante identifiée, ouvre de nouvelles perspectives pour le suivi écologique.

La première partie de l’après-midi a permis aux participants de découvrir et de manipuler GeoPl@ntNet, déjà accessible en ligne, et ses fonctionnalités de cartographie interactive. La seconde session a ensuite introduit Pl@ntNet Plots, avec la possibilité pour les personnes intéressées de demander un accès via ce formulaire en ligne.

L’engouement suscité par cette formation confirme l’importance d’organiser des événements accessibles, interactifs et fédérateurs pour appuyer la communauté francophone mobilisée autour de la biodiversité végétale.

Rediffusions disponibles :

• Session GeoPl@ntNet (YouTube)
• Session Pl@ntNet Plot (YouTube)

L’article Webinaire de formation GeoPl@ntNet et Pl@ntNet – Plots : 130 participants francophones au rendez-vous est apparu en premier sur Pl@ntNet.

Pl@ntNet y a été fortement représenté à travers plusieurs contributions scientifiques dans deux symposiums majeurs :

Dans le symposium “New digital tools facilitate botanists’ work”, Murielle Simo-Droissart a présenté un travail collectif mobilisant des chercheurs français, ainsi que des institutions de recherche et d’enseignement supérieur du Gabon, du Congo, du Cameroun, de Belgique et des États-Unis. Cette présentation a mis en évidence l’usage de Pl@ntNet comme outil structurant pour renforcer les connaissances floristiques en Afrique centrale. Grâce à l’intelligence artificielle, combinée à l’expertise botanique locale, les équipes parviennent à mieux documenter une flore encore très incomplètement inventoriée, en particulier en ce qui concerne les espèces ligneuses des forêts tropicales denses.

Dans le symposium “Advancement of African floras & new developments in plant identification”, Pierre Bonnet a présenté les avancées techniques et scientifiques liées à l’utilisation de Pl@ntNet en Afrique, notamment à travers le développement d’un modèle d’identification hors-ligne, pensé pour les contextes à connectivité limitée. Il a montré comment cette technologie permet de mieux renseigner la répartition des espèces et la dynamique des écosystèmes, en s’appuyant sur plusieurs cas d’usages : la contribution à la gestion de la flore dans le Lewa Wildlife Conservancy au Kenya, le soutien à l’identification botanique dans les forêts d’Afrique centrale, l’intégration dans les cursus universitaires à Madagascar, et l’appui aux travaux de caractérisation de la végétation en milieu désertique, en lien avec les activités de surveillance anti-acridienne menées par la CLCPRO.

Pl@ntNet était aussi présent à travers le projet GUARDEN. En effet, l’Université d’Antananarivo (UNTNR), partenaire central de GUARDEN, était représentée par Mijoro Rakotoarinivo et Rova Andriamamonjy. Ce dernier a présenté, à travers un poster et une communication orale, l’utilisation de la plateforme Pl@ntNet pour améliorer l’identification et la documentation de la flore unique de Madagascar. Grâce à un important travail de terrain réalisé dans le cadre de GUARDEN, plus de 8 000 nouvelles observations de plantes ont été intégrées à Pl@ntNet, sur près de 2 000 espèces malgaches auparavant sous-représentées dans la base de données.

Ces interventions ont mis en avant la richesse des collaborations tissées au travers de Pl@ntNet, notemment aux sein de programmes internationaux tels que MAMBO, GUARDEN, OFVI et Pl@ntAgroEco, où chercheurs, étudiants, conservateurs et citoyens contribuent ensemble à la production de données et de connaissances sur la biodiversité végétale. En permettant une identification rapide, accessible et scientifiquement fiable des espèces végétales, Pl@ntNet s’affirme aujourd’hui comme un outil de référence pour la recherche botanique en Afrique, tout en renforçant les liens entre science et société.

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