Du orange pis du rose fluo par ici, grâce à une licorne très spéciale

Oh, salut ! Nouveau site web, divisé en deux, bienvenue (si vous êtes abonné et que vous lisez ceci dans votre boîte de courriel, on a maintenant 2 nouveaux sites web, allez voir ça).

Petit aide-mémoire rapide, parce que tout ce que j’ai essayé d’écrire là-dessus tourne en rond et fait encore moins de sens dans ma tête qu’au départ, alors j’imagine même pas ce que ça donne vu de l’extérieur pour la première fois.

Ces deux sites web ont été rendus possibles par cette personne incroyable qui marche à côté de moi dans la vie en me tenant le coude quand je trébuche, et qui n’a encore jamais échoué à m’aider à construire quelque chose de follement impraticable que j’ai imaginé. Cette fois, je l’ai poussé à sa limite, et il a passé des mois à travailler en marge de son bureau à démêler la boîte embrouillée de câbles emmêlés d’idées et de fragments d’idées dans ma tête.

Explorez les deux sites. Ils sont vraiment cool. Découvrez notre Carte Canopée Aylmer. Regardez tout ce qu’on a accompli jusqu’ici. Voyez ce qu’on prépare pour la suite. Rejoignez Polliniser Aylmer. Aidez-nous à en faire plus.

Notre nouvelle Base de données de plantes

Sur le nouveau site de la pépinière, tout pâlit en comparaison de notre nouvelle Base de données de plantes. Elle est présentement en version bêta, et elle couvre chaque plante pour laquelle on a semé des graines cette année, ainsi que plusieurs années de recherche personnelle à travers des sources universitaires. Au départ cette saison, c’était un chiffrier de 54 colonnes de choses que j’aimais savoir sur les plantes que je cultive.

J’ai convaincu un Principal Software Architect chez Microsoft de m’aider, et j’ai réalisé à quel point il m’aime dans le processus, parce qu’on a traversé les derniers mois à essayer de démêler de façon programmatique et systématique ce qui était emmêlé dans mon cerveau, et il me fait toujours le meilleur café au monde et m’embrasse en me disant bonjour le matin.

Comment on l’a fait

On agrège des données à partir d’une immense bibliographie de sources gouvernementales et évaluées par les pairs, regroupées par domaine d’expertise et niveaux de crédibilité. Pas mal de données. Vous pouvez tout voir ici.

Ces données comprennent la morphologie détaillée des plantes, qui est ensuite envoyée à un moteur de génération d’images qui crée les dessins botaniques et les fiches que vous voyez. Pourquoi ? J’adore la gravure, j’adore les dessins botaniques historiques, et je voulais commencer par une représentation scientifique des plantes. J’ai aussi joué avec des outils de génération d’images par intelligence artificielle et je les ai trouvés très instables et imprévisibles, mais j’ai réalisé que si on demande à un modèle de créer des images basées sur les données, elles deviendraient essentiellement mathématiquement fiables et aussi prévisibles que la qualité des données sur lesquelles le rendu est basé. Et les images sont TEEELLEMENT belles.

Ce n’est pas une base de données générée par l’IA au hasard. Toutes les données utilisées sont récupérées de façon programmatique. Les champs calculés par le LLM ont été programmés pour le faire avec les contraintes et la rigueur de la recherche scientifique. Chaque détail affiché sur une plante a une base de recherche traçable. Les champs LLM (calculés ou déduits par le LLM selon des critères testés et ajustés pendant des mois pour en arriver là) sont clairement identifiés dans notre bibliographie. Si vous me suivez encore et que vous vous demandez comment on a pu faire tout ça, il faudrait comprendre la puissance du cerveau de Colin, et ses connaissances, et son cerveau encore. J’aime penser que j’y suis pour quelque chose, et je reconnais que son cerveau gigantesque est intervenu pour compenser là où le mien déraille, mais nos cerveaux ont travaillé ensemble et ont construit des choses pas mal folles dans le passé, et c’est beau de voir qu’on est encore capables.

Et maintenant ?

Je dois un merci à mon partenaire de crime, et je me suis sentie inspirée de déterrer cette beauté du début 2019.

Nos prochaines étapes prévues sont de corriger les anomalies restantes d’interprétation des données, particulièrement autour des points de localisation, puis de décider quels champs supplémentaires manquent qu’on aimerait afficher, puisqu’on a déjà les données (par ex. germination et soin des semences, résistance aux cerfs et aux lapins, etc.)

À terme, on prévoit intégrer chaque plante historiquement indigène à la région de l’Outaouais et de Gatineau. On a atteint un point où notre modèle peut le faire, mais on a besoin d’aide pour régler les derniers bogues. Si vous êtes un(e) mordu(e) de données comme nous, que vous connaissez les plantes et que vous voulez aider, écrivez-nous. On aimerait vraiment avoir votre aide.