Titre : Génération automatique de clé de détermination pédagogiques et low-tech

Les clés de détermination sont des outils utilisés par les botanistes
pour identifier précisément l'espèce d'une plante, grâce à des
observations morphologiques successives. Ces clés ressemblant
fortement à des arbres de décision, nous proposons d'étudier leur
structure afin de mettre en évidence les particularités qui les
rendent efficientes. Le but est ensuite de créer un générateur
automatique de clés destinées aux botanistes amateurs et chevronnés,
et imprimables sur papier afin de toucher tous les publics. Pour
améliorer l'état de l'art [3], la littérature sur l'inférence d'arbre
de décision [1, 2] doit être adaptée pour travailler avec des
descriptions botaniques structurées, plutôt qu'une liste d'exemples,
pour gérer les erreurs [4], et trouver le bon compromis entre facilité
d'observation et pouvoir discriminant à chaque noeud, tout en
facilitant les retours en arrière.

Par rapport aux approches par reconnaissance d'image, il s'agit ici d'une approche 
low-tech de création de supports pédagogiques de diffusion de connaissances
botaniques (identification et morphologie végétale) ludiques et
scientifiques. (L'utilisation de clé de détermination étant au
programme de 6ème et de seconde.)

Le stage s'intègre dans l'approche Back to the Trees [5] et est
co-encadrée par Agnès Schermann, maîtresse de conférence l'Université
de Rennes au département Sciences de la Vie et Environnement.

Contact: simon.castellan@inria.fr


[1] Quinlan, J. R. Induction of decision trees. Mach Learn 1, 81–106 (1986).
[2] Clark, J. Y. & Warwick, K. Artificial Keys for Botanical Identification using a Multilayer Perceptron Neural Network (MLP). in Artificial Intelligence for Biology and Agriculture (eds. Panigrahi, S. & Ting, K. C.) 95–115 (Springer Netherlands, Dordrecht, 1998). doi:10.1007/978-94-011-5048-4_5.
[3] Vignes-Lebbe, R., Bouquin, S., Kerner, A. & Bourdon, E. Desktop or remote knowledge base management systems for taxonomic data and identification keys: Xper2 and Xper3. TDWGProc 1, e19911 (2017).
[4] Wäldchen, J., Wittich, H. C., Rzanny, M., Fritz, A. & Mäder, P. Towards more effective identification keys: A study of people identifying plant species characters. People and Nature 4, 1603–1615 (2022).
[5] Castellan, S., Käfer, J. & Tannier, E. Back to the trees: Identifying plants with Human Intelligence. in Ninth Computing within Limits 2023 (LIMITS, Virtual, 2023). doi:10.21428/bf6fb269.265c52ce.