A nivel mundial, se están desarrollando esquemas de monitoreo de biodiversidad a gran escala que involucran a muchos voluntarios no especialistas. Si la apertura de esquemas a no especialistas permite la recopilación de enormes cantidades de datos, su calidad representa un tema controvertido. En el marco del Observatorio de Mariposas de Jardín de Francia (FGBO), estudiamos los errores de identificación de voluntarios no especialistas basados en las identificaciones proporcionadas durante un experimento único. Con 3492 fotos de mariposas enviadas por 554 voluntarios no especialistas, medimos directamente los errores de identificación y las tasas de mala identificación para cada especie de mariposa o grupo de especies objetivo del FGBO. Los resultados mostraron que cuando los voluntarios no especialistas identificaron mariposas a nivel de especie, los errores de identificación (es decir, la tasa de mala identificación) alcanzaron el 20.9%. Solo fue del 5.0% cuando se utilizaron grupos de especies del FGBO. Este estudio proporciona nuevas perspectivas sobre la compensación entre la cantidad y la calidad de los datos proporcionados por voluntarios no especialistas y muestra que si se adaptan los protocolos, las preguntas de investigación y los niveles de identificación, los esquemas de monitoreo participativo que dependen de no especialistas representan una herramienta poderosa y confiable para estudiar especies comunes a gran escala y a largo plazo.