D es sons, des photos, un smartphone, la Nature. Le nombre de voyageurs qui photographient ou filment la nature est considérable. Mais souvent, on sèche pour reconnaître ou nommer telle plante ou tel oiseau.

Avec les progrès de la technologie, quelques applications sur smartphone, permettent la reconnaissance semi-automatique de fleurs, de plantes et d’oiseaux. Alors ça marche ou pas la reconnaissance automatique de fleurs et d’oiseaux ? Quelles sont les meilleures applications ? Je suis parti sur le terrain pour vous !

APPLICATION DE reconnaissance de fleurs et de plantes

 

 Pour reconnaître des fleurs et des plantes, Plantnet de Cirad France est l’application la plus célèbre, mais aussi la plus réussie. Cette application francisée totalise d’aileurs plus de 4,5 millions d’utilisateurs. 

Le succès s’explique par le volume de données. Mi-2017, l’application se basait sur la reconnaissance automatique de plus de 13 000 espèces de fleurs et de plantes sauvages.

Financée par Agropolis Fondation, Plantnet a été développée par les scientifiques d’un consortium réunissant le Cirad, l’Inra, l’Inria, l’Ird, et le réseau Tela Botanica. Le projet vise à contribuer au suivi de la biodiversité végétale au niveau mondial. Un sujet d’actualité !

Comment ça marche ? Plantnet fonctionne par comparaison de motifs visuels transmis par des utilisateurs via des photos. Votre photo est donc analysée et comparée à une banque d’images collaborative et enrichie au jour le jour. Le programme propose alors une liste possible d’espèces avec ses illustrations correspondant à votre photo.

Concrètement, vous prenez la fleur ou la plante en photo avec votre smartphone, l’application vous demande ensuite de préciser si vous prenez en photo une feuille, une fleur, une tige ou un fruit. Le résultat s’affiche ensuite par le nom commun de la fleur / plante accompagné du nom latin et de photos. Vous pouvez comparer le résultat à votre propre « observation » en changeant d’onglet.

Plantnet interprète plutôt très bien. Des essais effectués sur les plantes de mon jardin a produit 75% de réussite. Souvent, plusieurs résultats sont suggérés quand la forme d’une feuille est vraimentproche d’une autre. Avec ce panel de résultats, on frise les 100% de réussite. Plutôt qu’une seule, on peut proposer plusieurs photos qui seront analysées. Prenez garde à la mise au point toujours délicate sur des végétaux, la profondeur de champ étant réduite.

 

Côté informatique, Plantnet est compatible avec Google Play sur Android, comme avec l’App Store sur iPhone. On le sait moins, mais Plantnet existe même en version Web, ce qui étend sa compatibilité avec les ordinateurs de bureau. Deuxième avantage, il est GRATUIT. Toutefois la structure ne refuse pas des dons.

On note des défauts d’usage : Plantnet a besoin d’une connexion réseau ( WiFi, 3G ou 4G) pour fonctionner. Bien entendu, il reste possible de prendre un végétal en photo et consulter le résultat une fois près d’un réseau Wifi mais c’est moins immédiat !

Autre impasse, l’application ne gère pas les champignons qui ne sont ni des fleurs ni des plantes, mais aussi peut-être pour des raisons… juridiques. En effet, si Plantnet commettait une erreur, ou s’il y avait un simple bug, l’application pourrait être tenue responsable d’un empoisonnement !

Il existe d’autres applications mais étant donné les résultats excellents de Plantnet, outre sa gratuité, pourquoi chercher ailleurs ? On peut citer néanmoins Garden Answers (en anglais) qui ressemble au principe de Plantnet, mais en plus complexe, et qui a mis au point un module de réponses personnalisées (en anglais) à raison de 2$ le contact avec un horticulteur, quand votre identification échoue. Il existe par ailleurs une version payante (3,99$) ou gratuite avec liens commerciaux.

APPLICATIONS DE reconnaissance dES oiseaux

La reconnaissance d’oiseaux est une autre affaire. Naïvement, on pourrait penser que l’identification automatique des volatiles, fonctionne comme avec les plantes. Mais c’est bien plus compliqué car…
1) le volatile a pu être photographié par vos soins, vous avez donc conservé une trace visuelle, comme l’image ci-contre pris en plein vol au Vietnam. Un coup de chance…
2) l’oiseau n’a pas été photographié mais vous vous souvenez de données discriminantes comme la taille ou la couleur du plumage.
3) enfin le chant ou le cri (l’appel) de l’oiseau a été enregistré avec ou sans photographie parallèle…
Du coup, les applications ne sont pas les mêmes selon que vous allez cherchez une identification visuelle ou une reconnaissance par le chant.

1er cas : si l’oiseau a été photographié, vous avez accompli la moitié du travail et vous pouvez tenter d’utiliser Google images. L’appli Google images est bien connue pour trouver une photo à partir d’un nom, mais pas pour trouver une photo à partir d’une photo ! L’application est particulièrement méconnue de le frange des utilisateurs de smartphones qui n’utilisent aucun ordinateur de bureau. La raison est que cette appli est masquée sous Android / iOS. La recherche est tout de même possible sur mobile : allez chercher la version « de bureau » depuis les 3 points du menu des options à droite (sous Android) puis « version pour ordinateur » puis importer une image (le picto de l’appareil photo). Il ne vous erste plus qu’à importer une image depuis votre bibliothèque ou la prise en direct d’une photo.

L’appli Google images recherche alors une image ressemblant à la vôtre. Les résultats sont approximatifs. En proposant le corps d’une oie cendrée du Parc de la tête d’Or à Lyon, oie très courante, l’appli Google Images m’a fourni comme réponse le canard, ou le dindon. C’est seulement en uplodant un gros plan de la tête que l’oie a été finalement identifiée. 

J’ai réitéré avec d’autres exemples. La taux de réussite tourne autour de 25% avec une bonne photo. Insuffisant. L’appli a donc des limites majeures. D’autant qu’on est dans la situation où l’oiseau a été photographié, ce qui est difficile en matière de petits oiseaux ou d’oiseaux craintifs (rapaces…).

2e cas : l’oiseau n’a pas pu être photographié mais on garde le souvenir de ce qu’on a vu. C’est Ornithopedia qui va « voler » à votre secours. Ornithopedia propose une liste de 1144 oiseaux d’Europe et de Russie. L’appli contient plus de 3200 photos, 29000 fichiers audio et 2500 vidéos Youtube en streaming des 350 espèces les plus répandues. Les ressources images proviennent d’auteurs indépendants.

Ornithopedia permet la recherche par nom ou par apparence et revendique un amusant « Ornitho-Trainer » pour vous exercer à identifier les oiseaux les plus communs.

Enfin, retenez qu’Ornithopedia est uniquement compatible Android. Tout est gratuit. L’auteur, Benjamin Vanzetta, précise même qu’il n’est pas prêt de rendre son appli payante !

Ornithopedia permet aussi une recherche au moyen de tous les critères physiques qui caractérisent un oiseau : taille, coloration du corps, poitrine, ailes, tête, etc. Votre oiseau a toutes les chances d’y figurer. A défaut, voyez si un de vos critères ne sème pas la pagaille.
Attention aux noms composés : ainsi rouge-queue ou rouge-gorge ne se trouvent que si on écrit rougequeue ou rougegorge. Par ailleurs, « rougequeue » tout seul n’existe pas. Ne vous obstinez pas à le chercher sous cette dénomination. Mais rougequeue noir, oui !

Vous avez aussi la possibilité d’augmenter le contenu en téléchargeant des modules (gratuits eux aussi). Les modules valables sont:
– Module Version haute qualité de toutes les images (+ 161 MB-440 MB). Vous pouvez ainsi agrandir les photos sur votre smartphone pour mieux discerner les détails de l’oiseau. En effet, les images et les sons sont en basse résolution par défaut. Il ne faut donc pas tenir compte des critiques de certains utilisateurs qui n’ont pas vu l’option haute définition.
– Module de Fichiers sons pour tous les oiseaux (+ 130 MB-1.1 GB). C’est bien sûr utile pour pouvoir évoluer hors connexion.

– Modules Articles Wikipedia hors ligne dans une ou deux langues au choix (+ 3-50 MB chacune, la taille exacte dépend de la langue sélectionnée).

3e cas : l’identification des chants et cris d’oiseaux dans le cas où le vidéaste / photographe dispose d’un enregistrement sonore qu’il a pu capter avec son smartphone. Car bien souvent on entend l’oiseau qui se cache dans un arbre, on entend son chant ou son cri d’alerte.

La reconnaissance des sons est ici bien plus difficile que lorsque Youtube reconnaît une mélodie qui sonorise votre film. C’est aussi plus ardu que l’application musicale Shazam qui vous donne le nom d’un morceau à partir d’un passage musical.

C’est là où l’application Birdup (anciennement Twigle) s’avère bigrement intéressante, moyennant un enregistrement depuis le micro de votre smartphone. 

Birdup est une application Premium payante mais très peu chère (2,79€ seulement). Elle est même gratuite à l’essai pendant 1 mois. Birdup se base sur la reconnaissance sonore, il n’a pas les mêmes propriétés qu’Ornithopedia en matière d’infos sur les oiseaux ou d’agrandissement des photos. D’ailleurs Birdup ne sait faire que de la reconnaissance de chants ou de cris d’oiseaux. Mais il essaye de le faire bien… Et ce n’est pas une mince besogne.

Notez que Birdup, en version gratuite sait reconnaître uniquement les sons des parcs et jardins de France. Pour les forêts et les montagnes, passez en Premium.

Birdup compare l’échantillon sonore que vous lui donnez à ceux intégrés dans sa mémoire. Il analyse le rythme de l’échantillon, sa fréquence, la durée. Un diagramme s’affiche, représentant les sons entendus. Un fois identifié, l’oiseau est montré en vignette avec son nom, et photo qu’on peut agrandir et bénéficier d’un court descriptif du chant, accompagné de remarques.

On obtient deux scores peu évidents à comprendre : le premier est le score du Signal qui indique avec quelle qualité le chant est entendu. Le 2e score est le score du Match qui désigne comment l’exemple donné est bien identifié. Dans une séance complète (plusieurs chants consécutifs), les scores du SIGNAL sont additionnés et le meilleur score du MATCH est retenu. Parfois, Birdup se trompe.

La difficulté de reconnaître les sons des oiseaux tient à l’environnement dans lequel les sons sont captés : l’isolement de l’oiseau (pas toujours possible), le vent (fréquent !),  une rivière qui coule, vont empêcher la compréhension de la sonorité musicale.

Ensuite, le temps de réponse du micro du mobile peut aussi interférer sur la qualité de reconnaissance. Un test interne à l’application permet de savoir si votre micro est « normé ». Certains smartphones peuvent aussi avoir du mal à enregistrer des sons jusqu’à 12000 Hz, ce dont sont capables certains chants d’oiseaux.

Enfin, les mouvements du smartphone que vous lui imposez si vous marchez tout en enregistrant, se traduiront par du bruit. Il faut rester fixe.

Birdup donne souvent plusieurs résultats. Mais plus vous lui faites écouter le chant ou le cri, plus il est capable de l’affiner. A titre d’essai, les chants réalisés à partir de sons captés par des pros pris sur le Web sont assez bien reconnus : Birdup reconnaît environ 50 % des sons que j’ai soumis à l’application. Par contre, dans la nature il se trompe plus souvent si les conditions d’enregistrement ne sont pas idéales.

Pour améliorer le son, si vous êtes un peu perfectionniste, vous pouvez tenter une prise de son parabolique bricolée (séparée du smartphone) pour moins de 20 euros comme ici.

Autres options, vous pouvez identifier le chant sur le moment et comme il est enregistré, vous pouvez aller le rechercher dans l’onglet Fichiers, pour le réécouter. Au niveau des autres possibilités, vous pouvez identifier le chant sur le moment et comme il est enregistré, vous pouvez aller le rechercher dans l’onglet Fichiers, pour le réécouter.

Libre à vous également de voir votre séance qui est stockée dans l’onglet Séance. Une séance (ou session) est un enregistrement complet qui peut comporter plusieurs résultats stockés si l’application a hésité ou si vous lui avez fait écouter différents oiseaux au cours d’une même séance.

La liste d’habitats que propose Birdup est un peu complexe à comprendre, car la recherche ne s’effectue pas sur tous les types d’habitats même si vous détenez la version Premium. Par exemple : la linotte mélodieuse n’a été identfiée qu’en choisissant le bon habitat (Jardins et parcs de France). Par contre un Pouillot fitis a été reconnu sans broncher quel que soit l’habitat demandé… Il serait simple que le développeur accepte avec l’achat Premium la recherche sur tous les types d’habitats car c’est une source d’erreur.

Rival de taille, BirdNET identifie les oiseaux américains et du Nord de l’Europe en fonction de votre localisation, et donne ainsi la meilleure réponse plausible. BirdNET est le fruit d’une collaboration entre l’Institut américain TheCornellLab of Ornithology et l’Université Technologique de Chemnitz (Allemagne). 

Sur le reste, le principe est voisin de Birdup, mais un peu moins graphique, avec un lien possible vers la fiche Wikipedia de l’oiseau lorsqu’il trouve un résultat. BirdNET a stocké ainsi environ 1000 chants des oiseaux les plus courants. 

Le résultat est loin d’être mauvais pour une application plutôt destinée aux débutants. A l’écoute de 10 chants d’oiseaux préenregistrés sur Internet (donc de bonne qualité), BirdNET a parfaitement identifié les 10 oiseaux (dont un rapace) tandis que que Birdup avait atteint 80% ! Un « degré de certitude » est d’ailleurs donné, qui permet de se faire une idée de la fiabilité de la réponse. 

J’ai aussi pris des oiseaux moins courants qui sont bien reconnus par l’application du moment que cela correspond à des oiseaux listés par BirdNET. Et c’est bien sûr la limite de la réussite de BirdNET qui peut échouer, il n’a jamais reconnu un traquet motteux par exemple. Vous noterez aussi que le temps de réponse n’est pas négligeable (il surprend au début) car le système interroge les serveurs de BirdNET. C’est d’ailleurs un de ses inconvénients : il ne sait pas travailler hors connexion.

Autre bémol, le maniement est moins intuitif et un peu moins simple qu’avec Birdup. Il faut en effet Enregistrer puis Sélectionner la zone de chant que vous souhaitez voir analysée. Pour cela, il faut choisir un intervalle de temps sur l’écran, qui n’est franchement pas souple à manipuler dans la mesure où on perd le point de début et de fin de la séquence sonore dès qu’on change quelque chose. Enfin il faut demander à afficher les résultats qui ne se trouvent pas sur le même onglet. Et attendre… Et ne pas oublier de rafraîchir l’écran à chaque recherche.

Deux manques enfin : on ne peut pas enregistrer un son dans un fichier puis le faire écouter à BirdNET. Et l’appli n’est pas disponible sur iOS.

Malgré ces critiques ergonomiques ou fonctionnelles, les résultats sont excellents. Et l’application s’améliore : par exemple, elle ne reconnaissait pas les oiseaux de proie mi-2019, alors que c’est le cas à présent. Elle a par ailleurs été francisée. 

Dans les Préférences de l’Application, on peut aussi Afficher des Observations, et Explorer sa région…

Comme  complément éventuel à Birdup et à Birdnet, on recense aussi Merlin (pour Android) : c’est un module téléchargeable avec plus de 2000 espèces se trouvant aux Amériques. L’Europe est disponible depuis peu. Attention, toute l’interface, descriptifs, etc. est dans la langue de Shakespeare. Je me suis assez vite découragé, les résultats étant décevants. Pourtant l’application est ergonomique, donnant à la fois la possibilité d’importer une photo, de capter une photo, ou d’explorer les oiseaux avec un fiche de renseignements, des sons correspondants et une localisation sur carte.

Signalons enfin l’existence de l’application iOS / Android SUNBIRD Nature Box USA qui comprend la reconnaissance d’oiseaux (240 espèces), de fleurs (333 espèces), de champignons, ou d’arbres (1000 espèces). Mais l’application de Mullen & Pohland GbR ne concerne que le sol américain. Zut !

On notera que les régions asiatiques sont quasi désertées en matière de reconnaissances de chants. En revanche, on trouve des listes entières extraordinaires comme l’avibase, une méga base de données ornithologique mondiale. Citons aussi le portail ornithologique oiseaux.net, très détaillé où chaque individu est passé au peigne fin !

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