Commençons par deux principes qui pour nous sont fondamentaux.
- D’abord, l’objectif n’est surtout pas de remplacer l’expertise humaine et le travail de terrain par 100% de technologies numériques.
- Ensuite, on défend un usage frugal des technologies et des données. Il s’agit d’atteindre le niveau d’analyse souhaité en minimisant les ressources utilisées. Par exemple, utiliser des dizaines de capteurs pour collecter des données sans discernement n’a aucun sens quand, dans le même temps, les connaissances en statistiques permettent de travailler efficacement avec seulement quelques uns.
Ces priorités étant posées, la digitalisation du secteur nous paraît indispensable si on veut accélérer la préservation des espèces et des écosystèmes.
On a listé en particulier trois grands avantages qu’offrent les solutions numériques dans le domaine de la biodiversité.
1 L’accès facilité à des données, à moindre coût
Il s’agit par exemple de données géospatiales (images satellites, relevés par drone, etc.) ou de données collectées par des capteurs installés au sol (pièges photographiques ou acoustiques, capteurs météo, etc.).
Ces technologies d’acquisition de données permettent de travailler à des échelles spatiales ou temporelles beaucoup plus larges que les relevés de terrain, en couvrant des territoires de toutes tailles (dont certains inaccessibles par le sol) et en rendant possible un suivi en continu des événements et des changements.
En outre, la variété de données mobilisables favorise la précision des analyses et la pertinence des résultats.
2 Le traitement automatisé et accéléré des données
On peut évoquer ici les outils de modélisation (par exemple pour prédire des évolutions dans le temps et tester des scénarios), les solutions basées sur IA (notamment pour identifier des espèces à partir d’images ou de sons), ou encore les jumeaux numériques (qui associent modélisation, IA et capteurs).
Ces technologies permettent de mener des analyses plus rapides (donc moins coûteuses) et plus complexes (notamment en combinant les échelles), d’obtenir des résultats plus précis et détaillés, et de réduire les biais et les risques d’erreur associés aux méthodes manuelles.
3 La production de résultats objectifs pour faciliter la prise de décision
Le développement de ces outils de collecte et de traitement automatisé de données vient appuyer la conception de méthodes et d’indicateurs standardisés, nécessaires par exemple pour comparer des scénarios entre eux, suivre des changements, ou encore évaluer dans le temps l’efficacité de certaines actions.
Et tout ça dans des délais plus courts qu’en recourant à des méthodes traditionnelles.