L’intégration de méthodes d’intelligence artificielle (IA) dans le projet e-COL+ permet d’exploiter pleinement la richesse des corpus numériques produits, en automatisant et en optimisant le traitement des données à toutes les étapes du flux de travail.
En 2D, les avancées en détection d’objets, segmentation et classification ont considérablement amélioré l’analyse automatisée des images. Couplés aux plateformes collaboratives Xper³ et Annotate On, les outils IA développés par le projet e-COL+ permettent d’extraire automatiquement des caractères anatomiques à partir de textes, de créer des matrices taxon/caractères, et d’enrichir ainsi les métadonnées associées aux spécimens numérisés.
Segmentation et détection automatique de structures anatomiques grâce à des outils d’Intelligence Artificielle – IRD @Youcef_Sklab
« Annotate-On est un outil ergonomique de prise de mesures des caractères morphométriques et de documentation par annotation des doubles numériques des spécimens naturalistes et des sources photographiques et sonores diverses. »[ref. recolnat.fr]
En 3D, des outils d’IA sont développés pour détecter automatiquement des points de repère (landmarks) sur des surfaces complexes, analyser des nuages de points, classer des formes 3D pour aider à l’identification des spécimens, ou des structuresd’intérêt.
Pose automatique de points d’intérêt anatomiques et comparaison avec des méthodes manuelles ou semi-automatiques (GUILLAUMOT Charlène, SKLAB Youcef, DUBIED Morgane, LAFFONT Rémi, NAVARRO Nicolas)