Numérisation du patrimoine vivant : un système de suivi individuel par NFC pour les conservatoires d’espaces naturels
21 février 2026 - Alexandra
Dans un contexte de changement climatique et d'érosion de la biodiversité, la gestion des conservatoires végétaux devient un enjeu scientifique et sociétal important. Comment suivre avec précision des milliers d'individus sur plusieurs années ?
Cet article présente une Preuve de Concept (PoC) : une application mobile de terrain connectée à des puces NFC, transformant chaque arbre en un objet communicant pour un suivi phytosanitaire et dendrométrique de précision.
L'enjeu : du papier au "Phénotypage Numérique"
La gestion traditionnelle des vergers repose souvent sur des registres papier ou des tableurs statiques, sources d'erreurs de saisie et de pertes d'informations. Pour la recherche, la valeur d'une donnée réside dans sa traçabilité et sa temporalité.
Notre solution repose sur une architecture "Edge-to-Cloud" simplifiée, permettant de collecter des données structurées directement au pied de l'arbre, même sans connexion internet (la synchronisation des données ves serveurs “cloud” sera réalisée automatiquement, une fois qu’une connexion internet sera possible).
Photo 1 : L’application de suivi du patrimoine vivant s'articule autour de trois menus principaux, dont le premier est dédié au pilotage d’une collection (en l’occurrence, un verger).
Photo 2 : Le deuxième menu offre une perspective géographique, via une cartographie dynamique de la répartition des collections sur le territoire.
Photo 3 : Le troisième menu dresse l'inventaire taxonomique complet des spécimens. Il répertorie chaque individu par son identifiant unique tout en précisant son unité géographique de rattachement - définie ici par "clusters" territoriaux (par exemple, la commune d'Arcachon).
L’architecture technique : un écosystème relationnel
L'application s'appuie sur une structure de données relationnelle (modèle Parent-Enfant) garantissant l'intégrité scientifique des relevés :
Le registre individuel (par exemple un arbre) : stocke les invariants (génétique, origine, variété) et les variables biométriques.
Le journal de bord (l’historique des inspections et relevés) : permet une analyse longitudinale. Chaque inspection ou relevé scientifique est lié à un identifiant unique, permettant de tracer l'évolution de la vigueur ou des pathologies d'un sujet précis sur plusieurs années.
Photo 4 : Exemple d’une fiche individuelle contenant les invariants (génétique, origine, variété)
Photo 5 : En bas de la fiche individuelle se trouvent le journal de bord qui se compose de l’historique de suivi (en l’occurrence ici des inspections), c’est l’implémentation du modèle Parent (fiche individuelle)-Enfant (historique de suivi)
Photo 6 : Exemple d’une fiche de suivi (Enfant) avec en partie basse l’identifiant de la fiche individuelle de rattachement (Parent). La fiche de suivi permet de documenter des observations ou des indicateurs phytosanitaires
Guide de terrain : exemple de cas d'usage "POM1"
Pour illustrer la fluidité du système, suivons le protocole d'indexation d'un nouveau sujet, l'identifiant POM1.
A. Le pont Physique-Numérique (Scan NFC)
L'agent utilise un tag NFC préalablement encodé pour le rendre compatible avec l’application. Contrairement au QR Code, le NFC résiste mieux aux intempéries et aux dépôts naturels (e.g. mousse).
Action : un simple passage du smartphone sur le tag déclenche l'ouverture de la fiche
POM1via un Deep Link sécurisé. L’utilisateur doit s’assurer que la fonction NFC du smartphone est activée (la fonction NFC est également utilisée pour le paiement sans contact via smartphone) .
B. Documentation et géolocalisation
L'interface guide l'utilisateur dans la saisie standardisée de la fiche individuelle (Parent), il s’agira de documenter les invariants de la fiche :
Zone de rattachement (dans notre exemple, le verger) : utile pour les analyses spatiales et la création de cartes de chaleur (clusters de maladies). En cartographie, une carte de chaleur (ou Heat Map) sert à représenter la densité ou l'intensité d'un phénomène.
Espèce
Code génétique
Localisation : l’utilisateur utilisera la fonction GPS de son smartphone pour capturer les coordonnées GPS du spécimen suivi. Cette opération permet de pouvoir visualiser l’emplacement des différents spécimens suivis sur une carte (voir menu cartographie de l’application)
Variété
Appellation synonyme
Date de floraison
Date d’installation (plantation)
Circonférence du tronc
Diamètre (calcul automatique en fonction de la circonférence pour un contrôle de cohérence au moment de la saisie de la circonférence)
Rayon (calcul automatique en fonction de la circonférence pour un contrôle de cohérence au moment de la saisie de la circonférence)
Date de maturité
Date de prochaine visite (peut être automatisée en fonction des visites ou inspections effectuées)
Photographie associée : chaque cliché est automatiquement nommé et classé dans le répertoire cloud de l'arbre, constituant une base de données visuelle pour de futurs entraînements d'IA de reconnaissance de pathologies
C. Validation et déploiement
Une fois la fiche enregistrée, le tag est fixé sur l'arbre. Le sujet devient une entité géographique active sur le tableau de bord de pilotage.
D. Réalisation d’un suivi ou d’une inspection
Une fois la fiche individuelle (Parent) créée, un suivi ou une inspection peut être ajouté. Pour ce faire, l’utilisateur devra sélectionner une fiche individuelle (dans le menu inventaire principal par exemple voir Photo 3) puis cliquer sur “ajouter” en bas de la fiche individuelle dans la section ”détail du suivi phytosanitaire” voir Photo 5.
Une fois dans la fiche de suivi, il s’agira de documenter les différents champs (voir Photo 6) :
Date de visite (peut servir à calculer automatiquement la date de la prochaine visite)
Intervenant (la personne réalisant l’inspection)
État sanitaire
Observations
Différents tag ou étiquettes NFC sont disponibles selon les usages et les collections étudiées. Ci-dessous, un format à collier pour fixer en extérieur une étiquette NFC. Pour des environnements faiblement contraints (en laboratoire ou serre), les NTAG 215 peuvent convenir (voir fiche produit ci-contre)
Vers une écologie prédictive : l’application comme socle de l'IA
L'accumulation de données structurées via le dispositif Application + NFC n'est pas une fin en soi, mais la première étape d'une révolution analytique. À l'ère de l'Intelligence Artificielle (IA), ce type de dispositif constitue un socle préparatoire indispensable pour passer d'une gestion réactive (constater un problème) à une gestion prédictive (anticiper un risque).
La structuration : le "Carburant" de l'IA
Une IA n'est performante que si les données entrantes sont propres, datées et géo-référencées. En éliminant le "bruit" des erreurs de saisie manuelle grâce au scan NFC, l'application génère un dataset (jeu de données) de haute qualité. Ce flux de données permet d'alimenter des algorithmes de Machine Learning capables de traiter des masses d'informations invisibles à l'œil humain.
Identification des signaux faibles
L'un des plus grands apports de l'IA dans la gestion des collections végétales est la détection de signaux faibles.
Corrélation multi-sites : un algorithme peut identifier qu'une variété spécifique (par exemple la Cannelle Blanche) présente une baisse de vigueur simultanée dans des collections situées à des centaines de kilomètres l'une de l'autre. Là où un humain ne verrait que des incidents isolés, l'IA détecte une corrélation liée à un changement global ou à une pression parasitaire émergente.
Analyse Dendrométrique Fine : en croisant les micro-variations de la circonférence du tronc avec des données météorologiques externes, l'IA peut prédire un stress hydrique bien avant que les premiers signes de flétrissement ne soient visibles par l'agent de terrain.
La Puissance du dispositif NFC pour le scientifique
L'association du tag NFC et de l'intelligence artificielle ouvre des perspectives fascinantes pour la recherche :
Le "Jumeau Numérique" du Végétal : chaque puce NFC devient le point d'ancrage d'un jumeau numérique. Le scientifique peut simuler la croissance d'une parcelle sur 20 ans en se basant sur les données historiques réelles collectées par l'application.
Vision par Ordinateur (Computer Vision) : les photos prises lors des suivis phytosanitaires peuvent être traitées par des réseaux de neurones pour automatiser le diagnostic. À terme, l'IA pourrait analyser la photo envoyée via l'application et suggérer immédiatement : "Probabilité de Tavelure à 85%, isoler le spécimen".
Traçabilité Inaltérable : contrairement au QR Code qui peut être altéré par les UV ou les lichens, le tag NFC garantit que la donnée collectée est attribuée au bon individu avec une certitude de 100%. Pour un chercheur, cette intégrité de la donnée est la condition sine qua non de la publication scientifique.
De la donnée brute à la connaissance biologique
Le couplage d'une interface mobile intuitive et de la technologie NFC transforme le gestionnaire de collection en un véritable capteur intelligent. En digitalisant le patrimoine vivant, nous créons une mémoire collective augmentée par l'IA, capable de révéler les secrets de résilience des espèces et de guider les stratégies de conservation du futur.
