De nombreux domaines scientifiques produisent et consomment des volumes de données considérables (e.g.biologie, astronomie, physique). Dans ce travail, nous nous intéressons au traitement de données de type images, produites à grande échelle par des botanistes via Pl@ntNet. L'objectif de notre prototype, PlantRT, est de permettre l'étude de l'évolution et des corrélations de familles de plantes diverses. Chaque image, ou observation, est ainsi produite de façon personnelle - par chaque citoyen ou botaniste participant au projet -, et peut être stockée sur différents types de sites (e.g. ordinateurs personnels, smartphones, serveurs, clouds). Par ailleurs, l'émergence des systèmes de recommandation distribués favorise le partage, la découverte et la mise en relation de ces données produites par chaque citoyen impliqué. Cet article présente PlantRT, un prototype de système de recommandation multi-sites, prenant en compte la diversité des profils des utilisateurs, et des données, favorisant, par exemple, la découverte de nouvelles espèces de plantes d'une même famille ou de la même zone géographique, ainsi que le passage à l'échelle. Nous montrons ici, en particulier, plusieurs cas d'utilisations, de même que le déploiement de PlantRT en détail.