Avis sur la fiabilité d'une identification par croisement de données (Mycologie / Système expert)
Posté : 23 sept. 2026, 22:13
Bonjour à tous,
Passionné de mycologie, je m'intéresse à la faisabilité théorique d'un outil personnel (non destiné à être commercialisé ni même publié) visant à structurer l'apprentissage de l'identification des champignons.
Plutôt qu'une application magique qui prédit la comestibilité, l'idée est de concevoir un système expert déterministe (sans LLM) qui croise plusieurs paramètres :
1. Une base de données de mycologues (critères morphologiques, habitats).
2. Des données environnementales automatiques (métadonnées GPS, météo historique récente, reconnaissance des arbres hôtes associés).
3. Une phase de questionnement actif pour pallier les angles morts numériques (l'application pose des questions sur l'odeur, la texture, ou demande de réaliser des tests spécifiques sur le terrain comme la coupe de la chair).
4. Un système de filtrage par élimination : proposer des protocoles de test ciblés sur certaines espèces pour invalider des pistes et écarter les sosies.
L'objectif n'est absolument pas de consommer des champignons grâce à cela, mais de comprendre la fiabilité réelle d'un tel croisement de données pour apprendre à observer rigoureusement et éviter les erreurs grossières des applications grand public actuelles.
Selon vous, est-ce qu'une telle approche basée sur des règles et des tests guidés permet d'atteindre une vraie rigueur d'apprentissage, ou les limites des bases de données actuelles rendent-elles l'exercice trop incertain ?
Merci d'avance pour vos retours d'experts !
Passionné de mycologie, je m'intéresse à la faisabilité théorique d'un outil personnel (non destiné à être commercialisé ni même publié) visant à structurer l'apprentissage de l'identification des champignons.
Plutôt qu'une application magique qui prédit la comestibilité, l'idée est de concevoir un système expert déterministe (sans LLM) qui croise plusieurs paramètres :
1. Une base de données de mycologues (critères morphologiques, habitats).
2. Des données environnementales automatiques (métadonnées GPS, météo historique récente, reconnaissance des arbres hôtes associés).
3. Une phase de questionnement actif pour pallier les angles morts numériques (l'application pose des questions sur l'odeur, la texture, ou demande de réaliser des tests spécifiques sur le terrain comme la coupe de la chair).
4. Un système de filtrage par élimination : proposer des protocoles de test ciblés sur certaines espèces pour invalider des pistes et écarter les sosies.
L'objectif n'est absolument pas de consommer des champignons grâce à cela, mais de comprendre la fiabilité réelle d'un tel croisement de données pour apprendre à observer rigoureusement et éviter les erreurs grossières des applications grand public actuelles.
Selon vous, est-ce qu'une telle approche basée sur des règles et des tests guidés permet d'atteindre une vraie rigueur d'apprentissage, ou les limites des bases de données actuelles rendent-elles l'exercice trop incertain ?
Merci d'avance pour vos retours d'experts !