Pl@ntnet : le Shazam des plantes est-il performant?

Comment reconnaître les plantes que nous croisons au hasard de nos ballades ? A moins d'avoir les connaissances pointues du botaniste, la démarche n'est pas simple.

Depuis 2 ans, une application semble revenir régulièrement dans les forums spécialisés. Pl@ntnet se présente comme le Shazam des plantes: elle identifie les plantes, fleurs, feuilles, fruits, écorces de l'individu que vous photographiez et vous pouvez mêmes devenir contributeur du site ! Alors, l'application est-elle efficace ? On a voulu tester.

Résultats variables

Pour les espèces courantes, Pl@ntnet était efficace pour peu que la photo soit prise correctement : une feuille ou une fleur doit être prise dans son entièreté, bien éclairée, pas floue. Par contre, il ne faut pas s'attendre à des miracles quand les plantes sont compliquées à photographier surtout si les parties de plantes ressemblent à beaucoup d'autres. Par ailleurs, le système collaboratif sur lequel se base le système montre parfois ses limites : comment peut-on être sûr que l'info déposée est fiable ? Bref, les botanistes ont encore de beaux jours devant eux.

Shazam inspire d'autres services de reconnaissance

Depuis un an, les concepteurs de Shazam ont aussi entrepris d’étendre le principe de reconnaissance automatique aux objets présents dans les programmes audiovisuels. L’application "Shazam Fashion" repose sur des partenariats avec des marques et diffuseurs de prêt-à-porter. Ces contenus audiovisuels peuvent alors être détectés pendant la diffusion des émissions afin d’afficher l’origine des objets. Ce principe avait déjà été utilisé par la société eBay USA afin d’associer les objets présents dans les films et séries télévisées avec les objets mis en vente sur leur plateforme en ligne.

Toujours dans le secteur de la mode, l’application Asap54 revendique aussi sa filiation avec Shazam: elle se définit comme "le Shazam du shopping". L'application permet de retrouver rapidement le site marchand qui vend un article aperçu dans la rue ou dans un magazine. L'application s’appuie sur sa base de données comprenant plus 1 million d’articles et des liens vers les sites marchands correspondants. C’est une application américaine.

Reconnaissance des objets

En France, la startup Smartsy a également mis en place un système de reconnaissance visuelle des objets. Et dans le secteur des œuvres d’art, on voit également ce type de services se développer : cela s’appelle Magnus. Le principe ? Si vous voyez une œuvre d’art et que vous séchez sur l’artiste, il suffira de sortir votre smartphone pour avoir l’air cultivé.

En photographiant l’œuvre, vous obtiendrez le nom de l’artiste, titre de l’œuvre, date de réalisation, dimensions mais aussi le prix …
L’appli est capable de "reconnaître" environ huit millions d’œuvres d’art contemporain (peintures, dessins, sculptures, installations…). L’application fonctionne en partie grâce à ses utilisateurs : ces derniers peuvent envoyer des photos d’œuvres et ainsi enrichir la base de données en y ajoutant les informations adéquates.

Reste toujours un problème avec ces systèmes participatifs, c’est la qualité des informations postées… Il faut un contrôle systématique des responsables de l’application sinon elle peut vite perdre toute crédibilité.

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