Cinq façons dont l’IA sauve la faune – du comptage des chimpanzés à la localisation des baleines | Intelligence artificielle (IA)

JVoici un courant de pensée, des films de science-fiction à Stephen Hawking, qui suggère que l’intelligence artificielle (IA) pourrait être fatale aux humains. Mais les défenseurs de l’environnement se tournent de plus en plus vers l’IA en tant que solution technologique innovante pour lutter contre la crise de la biodiversité et atténuer le changement climatique.

Un rapport récent de Wildlabs.net a révélé que l’IA était l’une des trois principales technologies émergentes en matière de conservation. Des pièges photographiques et des images satellites aux enregistrements audio, le rapport note : « L’IA peut apprendre à identifier quelles photos parmi des milliers contiennent des espèces rares ; ou identifier un appel d’animal en dehors des heures d’enregistrements sur le terrain, ce qui réduit considérablement le travail manuel nécessaire pour collecter des données de conservation vitales.

L’IA aide à protéger des espèces aussi diverses que les baleines à bosse, les koalas et les léopards des neiges, soutenant le travail des scientifiques, des chercheurs et des gardes forestiers dans des tâches vitales, des patrouilles anti-braconnage à la surveillance des espèces. Avec les systèmes informatiques d’apprentissage automatique (ML) qui utilisent des algorithmes et des modèles pour apprendre, comprendre et s’adapter, l’IA est souvent capable de faire le travail de centaines de personnes, obtenant des résultats plus rapides, moins chers et plus efficaces.

Voici cinq projets d’IA qui contribuent à notre compréhension de la biodiversité et des espèces :

1. Arrêter les braconniers

Le parc national de Kafue, en Zambie, abrite plus de 6 600 éléphants de savane africaine et couvre 22 400 km2. Arrêter le braconnage est donc un défi logistique de taille. La pêche illégale dans le lac Itezhi-Tezhi à la frontière du parc est également un problème, et les braconniers se font passer pour des pêcheurs pour entrer et sortir du parc sans être détectés, souvent sous le couvert de l’obscurité.

Les alertes automatisées signifient que seule une poignée de gardes forestiers est nécessaire pour assurer une surveillance 24 heures sur 24. Photographie: Game Rangers International

La Connected Conservation Initiative, de Game Rangers International (GRI), du Département zambien des parcs nationaux et de la faune et d’autres partenaires, utilise l’IA pour renforcer les efforts conventionnels de lutte contre le braconnage, en créant une clôture virtuelle de 19 km de long sur le lac Itezhi-Tezhi. Des caméras thermiques infrarouges tournées vers l’avant (FLIR) enregistrent chaque passage de bateau dans et hors du parc, jour et nuit.

Installées en 2019, les caméras étaient surveillées manuellement par des gardes forestiers, qui pouvaient alors réagir aux signes d’activité illégale. FLIR AI a maintenant été formé pour détecter automatiquement les bateaux entrant dans le parc, augmentant ainsi l’efficacité et réduisant le besoin d’une surveillance manuelle constante. Les vagues et les oiseaux volants peuvent également déclencher des alertes, de sorte que l’IA apprend à éliminer ces fausses lectures.

“Il y a longtemps que les ressources pour sécuriser les zones protégées sont insuffisantes, et avoir des gens qui regardent plusieurs caméras 24h/24 et 7j/7 n’est pas à l’échelle”, déclare Ian Hoad, conseiller technique spécial au GRI. “L’IA peut changer la donne, car elle peut surveiller les traversées illégales de bateaux et alerter immédiatement les équipes de gardes forestiers. La technologie a permis à une poignée de gardes forestiers d’assurer une surveillance 24 heures sur 24 d’un énorme point d’entrée illégal sur le lac Itezhi-Tezhi.

2. Suivi des pertes d’eau

Le Brésil a perdu plus de 15 % de ses eaux de surface au cours des 30 dernières années, une crise qui n’a été révélée qu’avec l’aide de l’IA. Les rivières, les lacs et les zones humides du pays sont confrontés à une pression croissante due à une population croissante, au développement économique, à la déforestation et à l’aggravation des effets de la crise climatique. Mais personne ne connaissait l’ampleur du problème jusqu’en août dernier, lorsque, à l’aide de ML, le projet d’eau MapBiomas a publié ses résultats après avoir traité plus de 150 000 images générées par les satellites Landsat 5, 7 et 8 de la Nasa de 1985 à 2020 sur 8,5 m². km de territoire brésilien. Sans l’IA, les chercheurs n’auraient pas pu analyser les changements d’eau à travers le pays à l’échelle et au niveau de détail nécessaires. L’IA peut également faire la distinction entre les masses d’eau naturelles et créées par l’homme.

Un jaguar boit de l'eau à Porto Jofre, au Brésil.
Un jaguar buvant dans la partie brésilienne des zones humides du Pantanal, qui a perdu 74 % de ses eaux de surface au cours des 30 dernières années. Photographie : Carl de Souza/AFP/Getty Images

Le fleuve Negro, affluent majeur de l’Amazone et l’un des 10 plus grands fleuves du monde en volume, a perdu 22 % de ses eaux de surface. La partie brésilienne du Pantanal, la plus grande zone humide tropicale du monde, a perdu 74 % de ses eaux de surface. De telles pertes sont dévastatrices pour la faune (4 000 espèces de plantes et d’animaux vivent dans le Pantanal, dont des jaguars, des tapirs et des anacondas), les hommes et la nature.

“La technologie de l’IA nous a fourni une image d’une clarté choquante”, déclare Cássio Bernardino, responsable du projet d’eau MapBiomas du WWF-Brasil. “Sans la technologie de l’IA et du ML, nous n’aurions jamais su à quel point la situation était grave, et encore moins les données pour convaincre les gens. Nous pouvons maintenant prendre des mesures pour relever les défis que cette perte d’eau de surface pose à l’incroyable biodiversité et aux communautés du Brésil.

3. Trouver des baleines

Savoir où se trouvent les baleines est la première étape pour mettre en place des mesures telles que des aires marines protégées pour les protéger. Il est difficile de localiser visuellement les baleines à bosse à travers de vastes océans, mais leur chant distinctif peut parcourir des centaines de kilomètres sous l’eau. Dans les pêcheries de la National Oceanic and Atmospheric Association (Noaa) des îles du Pacifique, des enregistreurs acoustiques sont utilisés pour surveiller les populations de mammifères marins sur des îles éloignées et difficiles d’accès, explique Ann Allen, océanographe de recherche de Noaa. « En 14 ans, nous avons accumulé environ 190 000 heures d’enregistrements acoustiques. Il faudrait un temps exorbitant à un individu pour identifier manuellement les vocalisations des baleines.

Google AI qui reconnaît les barres Humpback Whale Song.
L’IA aide les chercheurs des îles du Pacifique à reconnaître le chant des baleines à partir d’enregistrements acoustiques. Photo : Noaa

En 2018, Noaa s’est associée à l’équipe bioacoustique de Google AI for Social Good pour créer un modèle ML capable de reconnaître le chant des baleines à bosse. “Nous avons très bien réussi à identifier les chants à bosse dans l’ensemble de notre ensemble de données, en établissant des modèles de leur présence dans les îles hawaïennes et les îles Mariannes”, explique Allen. «Nous avons également trouvé une nouvelle occurrence de chant de bosse sur le récif de Kingman, un site qui n’avait jamais documenté la présence de bosse. Cette analyse complète de nos données n’aurait pas été possible sans l’IA. »

4. Protéger les koalas

Les populations de koalas d’Australie sont en grave déclin en raison de la destruction de leur habitat, des attaques de chiens domestiques, des accidents de la route et des feux de brousse. Sans connaître leur nombre et leur localisation, il est difficile de les sauver. Grant Hamilton, professeur agrégé d’écologie à l’Université de technologie du Queensland (QUT), a créé un centre d’IA de conservation avec un financement fédéral et Landcare Australia pour compter les koalas et autres animaux en voie de disparition. À l’aide de drones et d’imagerie infrarouge, un algorithme d’IA analyse rapidement les séquences infrarouges et détermine si une signature thermique est un koala ou un autre animal. Hamilton a utilisé le système après les feux de brousse dévastateurs en Australie en 2019 et 2020 pour identifier les populations de koala survivantes, en particulier sur l’île Kangourou.

Des algorithmes d'IA sont utilisés pour analyser des séquences vidéo et identifier les koalas à l'état sauvage en Australie.
Des algorithmes d’IA sont utilisés pour analyser des séquences vidéo et identifier les koalas à l’état sauvage en Australie. Photographie : Grant Hamilton

“Il s’agit d’un projet révolutionnaire pour protéger les koalas”, déclare Hamilton. “De puissants algorithmes d’IA sont capables d’analyser d’innombrables heures de séquences vidéo et d’identifier les koalas de nombreux autres animaux dans la brousse épaisse. Ce système permettra aux groupes Landcare, aux groupes de conservation et aux organisations travaillant sur la protection et la surveillance des espèces d’étudier de vastes zones partout en Australie et de nous renvoyer les données à QUT pour les traiter.

“Nous verrons de plus en plus l’IA utilisée dans la conservation”, ajoute-t-il. “Dans ce projet actuel, nous ne pourrions tout simplement pas faire cela aussi rapidement ou aussi précisément sans IA.”

5. Comptage des espèces

Sauver les espèces au bord de l’extinction dans le bassin du Congo, la deuxième plus grande forêt tropicale du monde, est une tâche colossale. En 2020, la société de science des données Appsilon s’est associée à l’Université de Stirling en Écosse et à l’agence gabonaise des parcs nationaux (ANPN) pour développer l’algorithme de classification d’images Mbaza AI pour la surveillance à grande échelle de la biodiversité dans les parcs nationaux de Lopé et Waka au Gabon.

Un chat doré africain insaisissable capturé par une caméra automatisée.
Un chat doré africain insaisissable capturé par une caméra automatisée au Gabon. Photographie : ANPN-Panthera

Les défenseurs de l’environnement utilisaient des caméras automatisées pour capturer des espèces, notamment des éléphants de forêt d’Afrique, des gorilles, des chimpanzés et des pangolins, qui devaient ensuite être identifiés manuellement. Des millions d’images pourraient prendre des mois ou des années à classer, et dans un pays qui perd environ 150 éléphants chaque mois à cause des braconniers, le temps compte.

L’algorithme Mbaza AI a été utilisé en 2020 pour analyser plus de 50 000 images collectées à partir de 200 pièges photographiques répartis sur 7 000 km2 de forêt. Mbaza AI classe jusqu’à 3 000 images par heure et est jusqu’à 96 % précis. Les écologistes peuvent surveiller et suivre les animaux et repérer rapidement les anomalies ou les signes avant-coureurs, ce qui leur permet d’agir rapidement en cas de besoin. L’algorithme fonctionne également hors ligne sur un ordinateur portable ordinaire, ce qui est utile dans les endroits sans ou avec une mauvaise connectivité Internet.

“De nombreux mammifères forestiers d’Afrique centrale sont menacés par le commerce non durable, les changements d’utilisation des terres et la crise climatique mondiale”, déclare le Dr Robin Whytock, chercheur postdoctoral à l’Université de Stirling. « Le travail d’Appsilon sur l’application Mbaza AI permet aux défenseurs de l’environnement d’identifier et de répondre rapidement aux menaces pesant sur la biodiversité. Le projet a commencé avec 200 pièges photographiques dans les parcs nationaux de Lopé et de Waka au Gabon mais, depuis lors, des centaines d’autres ont été déployés par différentes organisations à travers l’Afrique de l’Ouest et centrale. Au Gabon, le gouvernement et l’agence des parcs nationaux visent à déployer des caméras dans tout le pays. Mbaza AI peut aider tous ces projets à accélérer l’analyse des données. »

Trouvez plus de couverture sur l’âge de l’extinction ici et suivez les reporters de la biodiversité Phoebe Weston et Patrick Greenfield sur Twitter pour toutes les dernières nouvelles et fonctionnalités

Leave a Comment