Pl@ntNet est surtout connu pour son application d’identification. Mais la plateforme repose sur trois piliers liés : un modèle d’identification par IA, une communauté de plusieurs millions d’utilisateurs qui produisent des observations dans le monde entier, et un jeu de données de biodiversité devenu, discrètement, une ressource scientifique majeure. À quoi servent concrètement ces données ?
De l’application aux données ouvertes
Depuis 2020, d’abord dans le cadre du projet européen Cos4Cloud, Pl@ntNet verse régulièrement ses observations les plus fiables au GBIF : les observations validées par la communauté comme les identifications automatiques à très haut score de confiance. Parce qu’elles sont ouvertes et standardisées, ces données ont été réutilisées dans plus de 1 500 publications scientifiques internationales — en écologie, biologie de la conservation, biogéographie, modélisation environnementale et intelligence artificielle. Vous pouvez les parcourir dans la rubrique littérature de ce portail.
Combler les lacunes des cartes mondiales de traits
Un article publié dans Nature Communications en janvier 2026 l’illustre bien. Lusk, Wolf, Svidzinska et leurs collègues ont combiné des observations de science participative — dont des données Pl@ntNet obtenues via le GBIF — avec les bases de référence TRY (traits fonctionnels mesurés : taille des feuilles, densité du bois, masse des graines…) et sPlot (relevés de végétation standardisés) pour produire des cartes mondiales à haute résolution des traits fonctionnels des plantes.
Les auteurs montrent que les données participatives comblent d’importantes lacunes géographiques dans les régions mal couvertes par les inventaires classiques — zones tropicales, montagneuses ou historiquement sous-échantillonnées — et que des plateformes comme Pl@ntNet fournissent désormais des données prêtes pour la recherche, directement intégrables dans des analyses à grande échelle. Ces cartes de traits sont essentielles pour comprendre le fonctionnement des écosystèmes et leur réponse au changement climatique.
Lusk, D., Wolf, S., Svidzinska, D. et al. Crowdsourced biodiversity monitoring fills gaps in global plant trait mapping. Nat Commun 17, 1203 (2026). doi:10.1038/s41467-026-68996-y
Au-delà de l’écologie
Cette même convergence entre science participative, expertise botanique et IA alimente des travaux sur les espèces invasives, les dynamiques liées au climat et la cartographie automatisée à grande échelle. Tout cela repose sur deux choses : des infrastructures de données ouvertes comme le GBIF, et les contributeurs qui continuent d’alimenter les observations.
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