Le projet TreeTrace visait deux objectifs. Le premier était l'évaluation de la qualité des bois ronds (grumes ou billons) le plus tôt possible dans la chaîne d'approvisionnement des industries et le second était la traçabilité de ces bois de la forêt à l'industrie. La caractérisation et la traçabilité des bois ronds entre la forêt et l'industrie sont des enjeux majeurs aujourd'hui. La traçabilité vise à : garantir l'origine des bois, lutter contre l'exploitation illégale des forêts, contribuer à maintenir localement et de façon durable une ressource pour les industries présentes. Associée à la traçabilité, l'évaluation de la qualité permet d'optimiser les flux de matière et la transformation de cette ressource en prenant mieux en compte ses caractéristiques. Du côté de la traçabilité, les marqueurs physiques utilisés aujourd'hui (plaquettes en plastique avec numéro ou code-barre ou puces RFID) n'apportent pas toujours satisfaction et sont facilement falsifiables. Des travaux récents ont eu pour objectif de développer des méthodes de traçabilité basées sur l'analyse de caractéristiques intrinsèques aux grumes (méthodes biométriques), sous l'hypothèse que chaque grume est unique de par ses caractéristiques, comme celles mesurables sur des photos prises aux extrémités de celles-ci. Concernant l'évaluation de la qualité, la plupart des scieries n'utilisent que des mesures de volume, de forme et de défilement fournies par les scanners optiques, mais elles n'exploitent pas l'information qui pourrait être récupérée relativement facilement à l'extrémité des billons comme la largeur des cernes, l'excentricité de la moelle, les zones de bois juvénile ou de duramen et d'aubier. Dans ce projet l'objectif était d'évaluer ce que pourrait apporter l'analyse de ces images obtenues avec des capteurs accessibles à tous et partout (smartphones, caméras fixes ou embarquées, en forêt ou après transport vers une industrie). Les deux objectifs pouvaient être atteints conjointement car ils dépendaient de l'analyse des mêmes images de sections, au même moment dans la chaîne de traitement des bois, mais avec des méthodes de traitement des images potentiellement différentes car spécifiques à l'objectif visé mais aussi complémentaires. Deux essences résineuses importantes pour l'industrie du bois en France et en Autriche ont été considérées dans ce projet : l'épicéa et le Douglas. Pour chaque essence, une base d'images a été créée avec des images prises des mêmes billons à plusieurs endroits dans la chaîne de traitement : au moment de la coupe et après transport pour l'épicéa ; sur le parc à grume d'une scierie puis dans la scierie après écorçage et avant débit pour le Douglas. Des mesures ont également été réalisées sur des rondelles prélevées aux extrémités de ces billons : densité du bois, largeurs de cernes, zones de duramen et d'aubier (pour le Douglas). Des algorithmes pour assurer la traçabilité et évaluer la qualité du bois à partir de l'analyse des images de sections de grumes ont été élaborés dans le cadre de deux thèses de doctorat en informatique. Des méthodes variées ont été testées, inspirées de la reconnaissance des empreintes digitales ou des iris, de la morphologie mathématique, de la géométrie discrète ainsi que des réseaux de neurones convolutifs. Plusieurs méthodes sont communes aux objectifs de traçabilité et d'évaluation de la qualité, notamment le prétraitement des images, la segmentation de la zone de bois et l'identification de la moelle. D'autres traitements plus spécifiques à chaque application, comme l'extraction de critères biométriques pour la traçabilité ou l'estimation des largeurs de cernes pour la qualité, ont été réalisés séparément. L'évaluation de la qualité basée sur l'analyse des sections de grumes a été mise en relation avec une expérience industrielle en vraie grandeur dans laquelle des grumes ont été sciées et les produits obtenus classés et testés mécaniquement. Les méthodes développées pour la traçabilité sont considérées comme satisfaisantes, notamment les approches par réseaux de neurones convolutifs, et les résultats sont encourageants sur nos données mais les développements doivent être poursuivis. En ce qui concerne l'évaluation de la qualité, la position de la moelle, la forme de la section et de la zone de duramen sont convenablement détectées, permettant ainsi de qualifier l'excentricité et la circularité des sections (et à terme d'évaluer le rendement au sciage). L'estimation des largeurs de cernes n'est pas encore opérationnelle, même si des résultats encourageants ont été obtenus récemment. Les outils développés dans le cadre du projet sont mis à la disposition de la communauté. Les bases de données (images et mesures de qualité) sont décrites dans deux datapapers et sont accessibles sur dépôt "Recherche Data Gouv" (https://entrepot.recherche.data.gouv.fr/dataverse/inrae). Les logiciels développés ont été publiés et leur code source est disponible sur https://gitlab.com/Ryukhaan/treetrace. Au total, le projet a donné lieu à 8 articles dans des revues à comité de lecture, 11 communications à des conférences internationales et 2 thèses de doctorat.