Programmes
Programmes
L’infrastructure Récolnat porte plusieurs programmes qui lui permettent de développer le corpus de collections au niveau national et européen, ainsi que des outils et services à disposition du réseau.
E-ReColNat : une plateforme numérique pour la valorisation de 350 ans de collections d'histoire naturelle
Le programme e-ReColNat (ANR-11-INBS-0004) a été lauréat en 2013 du programme d’investissements d’avenir (PIA2) et a bénéficié de 16 millions d’euros sur 10 ans.
Coordonné par le Muséum national d’histoire naturelle en partenariat avec les universités de Montpellier, de Bourgogne et de Clermont Auvergne, l’IRD, l’INRAE, le CNAM, l’association Tela Botanica et la société Agoralogie (avec le soutien du CNRS et de l’AllEnvi), il s’est organisé sous la forme d’un consortium qui a définit sa gouvernance et ses modalités d’exécution du projet. À ce consortium des partenaires se sont joints plus de 70 institutions en France (métropole et Outre-mer) en tant que fournisseurs des données.
Les objectifs principaux d’e-ReColNat étaient de :
- présenter, à terme, sur une plateforme unique les images et les données de la totalité des collections naturalistes françaises,
- valoriser et favoriser leur accessibilité pour la recherche et l'expertise sur la biodiversité et la géodiversité.
Cette plateforme est alimentée par des bases de données existantes et par des programmes de numérisation mis en place au niveau national.
Le consortium national, organisé en groupes de travail (WPs) multidisciplinaire, a décliné et assuré les 3 axes principaux du projet :
• développement de la plateforme numérique ;
• agrégation, production et documentation du corpus d’images et de données ;
• mise en place des services et outils numériques.
Principaux résultats
- Un portail de consultation et une base de données en libre accès ;
- Des campagnes de numérisation des collections de 35 institutions partenaires (40 ETP recrutés). Ces campagnes ont permis de produire : (i) la numérisation de 3 800 000 parts d’herbiers de 35 institutions, (ii) l’informatisation de 327 600 spécimens types (porte-noms) et figurés en zoologie et paléontologie dont 162 400 photographiés ;
- Des méta-inventaires et recensements de collections : Provence – Alpes – Côte-d’Azur, Massif central, Ouest de la France (botanique, paléontologie, entomologie) ;
- La poursuite de la structuration et la fourniture d’un appui supplémentaire à l’animation des réseaux professionnels existants : Trans’Tyfipal et réseau des herbiers de France ;
- La mise en place de protocoles de numérisation et l’organisation de journées de formations ;
- Le développement d’outils de contrôle-qualité, d’annotations et de mesures d’images ;
- Plus de 120 publications ayant utilisé le corpus et/ou les outils du programme dans différentes disciplines scientifiques (systématique, écologie, bio-informatique, sciences sociales, etc.) ;
- La consolidation du fonctionnement d’une infrastructure de recherche sous la forme d’un GIS, et son articulation avec l’organisation au niveau européen.
L’effort et les moyens mis en œuvre dans le cadre d’e-ReColNat permettent de présenter pour la première fois environ 10 % des collections naturalistes conservées en France.
E-COL+
Le projet e-COL+ (ANR-21-ESRE-0053) vise à acquérir les moyens de compléter et d’étendre le corpus de données et d’images de spécimens des collections d’histoire naturelle réalisée dans le cadre du PIA2 e-ReColNat. La maîtrise des équipements 3D permet aujourd’hui une production d’images en nombre et donne l’accès à de nouveaux jeux de données pour des domaines tels que l’anatomie comparée, la locomotion, l’alimentation, la biomécanique et le biomimétisme. Le projet consiste à accroître le fonds disponible de modèles 3D tant en surfaciques qu’en microtomographie et d’y associer un développement de post-traitement accéléré grâce à l’intelligence artificielle. Le développement de filières méthodologiques innovantes basées sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage machine (machine learning) et particulièrement d’apprentissage profond (deep learning) pour la reconnaissance de caractères des modèles de surface et de tomographie est un des premiers objectifs pour cette technologie.
Les modèles 3D acquis et rassemblés au cours du projet seront mis à disposition au travers d’une interface Web pour assurer à terme la diffusion de l’ensemble des données naturalistes et d’assurer le lien avec les infrastructures européennes. De plus, les services développés serviront à diversifier l’indexation des images et même voir à accélérer et affiner le post-traitement. En retour, cela permettra de stimuler la diffusion et l'analyse des spécimens de collection actuellement conservés dans divers musées et institutions françaises.
Objectifs du programme
- Fournir un équipement de pointe pour la numérisation 3D ;
- Construire un dépôt national pour la mise à disposition d’un très grand corpus de modèles : 5000 nouveaux modèles/an en moyenne à l’échelle de la durée totale du projet ;
- Développer des outils logiciels à partie de l’intelligence artificielle pour la reconnaissance et la documentation des images numériques des spécimens ;
- Organiser l’archivage, le stockage, la mise à disposition et la conservation des modèles numériques.
Actualités
Contact
Récolnat 2023