L’innovation technologique peut-elle améliorer la gestion des aires protégées ?
C’est le sujet d’un séminaire qui a eu lieu cette semaine à l’Université de Toulouse, organisé par Réserves naturelles de France, les Parcs nationaux de France, l’Office français de la biodiversité et la Zone Atelier Pyrénées Garonne.
On a été invités à y présenter nos travaux en cours sur le suivi d’espèces par pièges photographiques, sur de vastes territoires et durant de longues périodes.
En la matière, la première question qui se pose généralement est celle des lieux d’implantation des capteurs. Comment savoir où les installer pour assurer le meilleur suivi possible ?
Pour commencer, on s’appuie sur la modélisation écologique. A partir des données d’occupation des sols et des connaissances scientifiques disponibles sur les espèces ciblées, notre logiciel SimOïko permet de prédire, à une échelle spatiale très fine, le nombre de passages d’individus en tous points d’un territoire au cours d’une période donnée.
Grâce à ces infos, il devient possible de construire le plan de déploiement de ses pièges photo, et d’anticiper le nombre d’individus qui seront photographiés par chacun d’entre eux durant la campagne de suivi.
La deuxième question est celle de l’analyse des images. Comment identifier les espèces photographiées, sur des milliers de clichés, et quels enseignements utiles tirer de ces données ?
Nous nous appuyons d’abord sur l’intelligence artificielle pour le traitement des images. Notre logiciel Ocapi permet de reconnaître les espèces soit de manière complètement automatisée (l’IA fait tout), soit de manière semi-automatisée (l’IA pré-annote les images, puis les résultats sont validés ou corrigés par l’utilisateur).
Une fois ces traitements effectués, les données analysées peuvent être « injectées » dans divers outils de modélisation statistique, en fonction des enjeux à traiter. Elles permettent par exemple de construire des cartes d’abondance, grâce auxquelles il est possible de connaître les zones où une espèce est la plus présente sur un territoire.
Sauf qu’entre l’installation des capteurs et le traitement des données, il y a une étape qui peut s’avérer complexe sur le plan opérationnel : la récupération des données.
Collecter, à intervalles de temps réguliers, des centaines ou des milliers de photos sur plusieurs capteurs, pas toujours faciles d’accès, peut vite devenir chronophage. Sans compter qu’il s’agit de transférer de gros volumes de données.
L’une des solutions consiste à « embarquer » une IA dans les capteurs eux-mêmes, afin que les images soient analysées sur place et que les résultats puissent être récupérés à distance sous forme de données très légères.
Ce sujet est au coeur de Psi-Biom, un projet de recherche que nous menons depuis début 2022 aux côtés de plusieurs partenaires industriels et académiques. On vous en reparle bientôt !