Analyse des propriétés d'échantillonnage des données Pl@ntNet pour la modélisation de la distribution d'espèces exotiques envahissantes

Point de début de thèse :
Débutée en octobre dernier cette thèse débutée en octobre 2016 et co-encadrée par François Munoz, Pascal Monestiez (INRA BioSP) et Alexis Joly (INRIA, Floris'Tic) vise Í  déveloper de nouvelles méthodes statistiques pour la modélisation des distributions spatiales d'espèces Í  partir de grandes masses de données issues de programmes de sciences citoyennes. Ce travail évaluera notamment les opportunités et limites de traitement des données issues du programe Pl@ntNet (http://identify.plantnet-project.org/), application de reconnaissance automatisée d'espèces végétales Í  partir de photographies, associé au projet de science citoyenne Floris'Tic (floristic.org). La plateforme Pl@ntNet produit en continu un débit important d'informations concernant l'identité et la localisation de plantes (plus de 10 000 requêtes par jour dans le monde l’année dernière). Nous cherchons en particulier Í  utiliser cette information pour suivre la dynamique des espèces exotiques envahissantes. Cependant, ces données comportent de forts biais d'échantillonnages spatiaux et sont sujettes Í  des erreurs d'identification. Dans un premier temps, le travail a consisté Í  comparer les habitats potentiels d'espèces envahissantes obtenus par des modèles de distribution d'espèces Í  partir d'un jeu de données tiré de la base de requêtes Pl@ntNet, et un jeu de données institutionnel (CBN Med). Cela a permis d'évaluer la consistance des estimations et les raisons probables des divergences au niveau du processus de collecte des données.