Les bois fossiles constituent une source sous-exploitée d'informations sur les écosystèmes passés, notamment en raison du petit nombre d’experts. Ce projet exploratoire vise à combiner les développements récents de la microscopie numérique et de l'analyse d'images assistée par l'IA (deep learning) pour automatiser l'extraction de données paléobiologiques et paléo-environnementales à partir de bois fossile. L'IA sera d’abord entraînée sur des photos de coupes anatomiques de bois fossiles bien conservés de la même manière qu’elle peut l’être sur des coupes d’échantillons actuels, dans le but d'en extraire automatiquement des données qualitatives (ex : présence de cernes, types de cellules) et quantitatives (ex : largeur des cernes, taille des cellules). Cette approche sera ensuite appliquée à 2 études de cas visant à comparer la structure de bois fossiles (1) entre taxons et (2) entre zones paléoclimatiques. Ce projet ouvrira la voie à des analyses à grande échelle de bois fossiles, avec des implications significatives pour notre compréhension des communautés végétales passées et de leur dynamique.