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Ce projet de thèse s'inscrit dans le cadre du projet européen BEAGLE et vise à optimiser

l'utilisation des données issues de sciences participatives pour le suivi de la biodiversité

végétale méditerranéenne. L'enjeu majeur est de lever les verrous liés à la qualité des

données citoyennes (biais d'observation, erreurs taxonomiques) en les couplant à des

approches expertes et à des modèles d'intelligence artificielle (IA) développés par

l'équipe Pl@ntNet (GeoPl@ntNet, Pl@ntBERT).

La thèse s'articulera autour de deux axes principaux :

. L'évaluation multidimensionnelle de la qualité des données citoyennes (exactitude,

complétude, traçabilité) à travers la confrontation avec des inventaires de terrain

réalisés par le doctorant et des équipes d'experts au niveau européen, ainsi qu'avec des

prédictions issues de modèles d'IA (deep learning et grands modèles de langage).
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