Améliorer la détection des maladies des plantes avec l'ontologie et les MLLMs

Récemment, y'a eu pas mal d'intérêt pour les Modèles de Langage Multimodaux (MLLMs). Ces modèles sont spéciaux parce qu'ils peuvent bosser avec différents types d'infos en même temps, comme des images et des mots. Cette compétence leur permet de faire des tâches comme décrire des images ou répondre à des questions sur ce qui est montré dans une photo. Cependant, même s'ils sont utiles, les MLLMs galèrent encore avec certaines tâches, surtout quand il s'agit de comprendre des détails liés à un sujet particulier, comme les maladies des plantes.

Une idée clé, c'est qu'on peut améliorer les MLLMs en ajoutant des connaissances spécifiques sur le domaine dans lequel ils bossent. Un moyen de faire ça, c'est d'utiliser quelque chose qu'on appelle une ontologie. Une ontologie aide à organiser les connaissances de manière structurée, donc elle peut guider le MLLM pour comprendre ce qu'il regarde avec plus de précision.

Dans notre travail, on a testé cette idée en créant un système qui combine ontologie et MLLMs pour identifier les maladies des plantes à partir d'images. On a utilisé des connaissances existantes sur les maladies des plantes et on les a liées au MLLM pour le rendre plus efficace. L'objectif était de voir si cette combinaison aide le MLLM à identifier des maladies spécifiques plus fiablement.

#Comment le Système Fonctionne

La première étape de notre approche est de rassembler des infos de l'ontologie qui décrit les maladies des plantes. L'ontologie contient des connaissances détaillées sur différents types de maladies, y compris leurs Symptômes, Couleurs et Formes. Ces infos aident à créer de meilleurs prompts qui peuvent être donnés au MLLM.

Une fois qu'on a extrait des concepts pertinents de l'ontologie, on utilise ces concepts pour créer des prompts. Le MLLM reçoit ces prompts avec des images de feuilles de plantes qui peuvent être malades. Le MLLM analyse ensuite les images et renvoie des observations dans un format spécifique.

La prochaine étape consiste à transformer les observations dans un format que l'ontologie peut comprendre. On utilise cette entrée pour interroger l'ontologie pour déterminer la maladie spécifique basée sur les symptômes, couleurs et formes identifiés.

En intégrant les capacités de raisonnement de l'ontologie, le système peut fournir des explications pour ses décisions de classification. Cela signifie que les utilisateurs peuvent comprendre pourquoi une certaine maladie a été identifiée, ce qui augmente la confiance dans le système.

#Avantages d'Utiliser l'Ontologie avec les MLLMs

Intégrer l'ontologie avec les MLLMs présente plusieurs avantages :

1. Précision Améliorée : En fournissant des connaissances spécifiques sur les maladies, le MLLM peut faire de meilleures prédictions. C'est particulièrement vrai pour les classifications qui impliquent des différences subtiles entre les symptômes.

2. Meilleure Explicabilité : Les capacités de raisonnement de l'ontologie ajoutent une couche de compréhension. Les utilisateurs peuvent voir quels facteurs ont contribué à une décision de classification, les aidant à faire plus confiance au système.

3. Évaluation de la Performance : L'ontologie peut servir de référence pour évaluer comment bien le MLLM s'en sort. En comparant les concepts identifiés avec ceux de l'ontologie, on peut mieux comprendre les domaines où le MLLM excelle ou a besoin d'amélioration.

4. Efficacité dans la Sélection : Avec tant de MLLMs disponibles, choisir le bon pour une tâche spécifique peut être dur. Utiliser l'ontologie peut faciliter cette sélection en offrant un critère d'évaluation clair.

#Tester Notre Approche

Pour valider notre cadre, on a fait des expériences avec un jeu de données sur les maladies du riz. On a choisi des images qui représentent quatre maladies différentes, en s'assurant d'avoir une collection diversifiée. Chaque MLLM a été testé pour voir à quel point il pouvait identifier les symptômes, couleurs et formes liés à chaque maladie.

On a découvert que la performance variait entre les différents MLLMs. Certains modèles étaient meilleurs pour identifier des symptômes spécifiques, tandis que d'autres excellaient à reconnaître des couleurs ou des formes. En évaluant leurs résultats par rapport aux concepts définis dans l'ontologie, on a obtenu des idées précieuses sur leurs forces et faiblesses.

Par exemple, un modèle était meilleur pour identifier des symptômes comme des taches, tandis qu'un autre avait du mal avec des symptômes similaires. Ces résultats soulignent l'importance de peaufiner les capacités des MLLMs et la nécessité d'améliorer le lien entre la façon dont les MLLMs et l'ontologie comprennent les concepts.

#Utiliser l'Ontologie pour Guider les Résultats

Une partie importante de notre travail était de tester à quel point le MLLM pouvait suivre des instructions quand aucun symptôme n’était présent. On a utilisé un ensemble d'images contenant des feuilles saines, qui ne devraient pas montrer de signes de maladie. Le MLLM a été instruit de signaler "aucune anomalie" lorsqu'il observait des feuilles saines.

Les résultats étaient encourageants. La plupart des modèles testés ont réussi à identifier qu'il n'y avait pas de problèmes avec les feuilles saines. Gemini-Pro-Vision a même montré une précision parfaite dans cette tâche. Cependant, certains modèles avaient tendance à prédire des symptômes alors qu'il n'y en avait pas, ce qui nécessite plus d'attention.

#Expliquer les Classifications

Dans une autre partie de nos expériences, on voulait montrer comment l'incorporation du raisonnement de l'ontologie peut rendre le processus de classification plus compréhensible. Pour cela, on a utilisé le modèle Gemini-Pro-Vision et on l'a sollicité de deux manières. Dans le premier cas, on a inclus des connaissances ontologiques pertinentes dans le prompt, tandis que dans le second, on a utilisé un prompt standard sans contexte supplémentaire.

Les résultats de nos tests ont montré un avantage clair pour la première approche. Guidé par l'ontologie, Gemini-Pro-Vision a correctement identifié la maladie comme "Tache Brune Étroit". En comparaison, le prompt standard a conduit à une mauvaise classification comme "Tache Brune". Cet exemple souligne combien il est important d'incorporer des connaissances structurées dans le processus de décision.

#Conclusion

L'intégration des Ontologies avec les Modèles de Langage Multimodaux représente une opportunité passionnante d'améliorer les performances et la compréhension dans des tâches impliquant des infos visuelles. En utilisant des connaissances structurées provenant d'ontologies, on peut améliorer la précision et l'explicabilité des MLLMs. Notre recherche a montré que la combinaison de ces deux approches peut conduire à une identification plus fiable des maladies des plantes.

Alors qu'on avance, il reste encore beaucoup de travail à faire. Par exemple, combiner des connaissances provenant de plusieurs ontologies pourrait fournir des informations encore plus riches. De plus, appliquer ce cadre à divers domaines au-delà des maladies des plantes peut révéler de nouvelles perspectives sur les capacités des MLLMs.

Cette approche non seulement enrichit notre utilisation des MLLMs, mais ouvre aussi des voies pour des applications plus rigoureuses et fiables dans des scénarios réels. Le potentiel d'élargir ce travail à d'autres disciplines en fait une direction prometteuse pour l'avenir.