Nous vous l’avions promis, c’est chose faite : la version bêta de notre plateforme Ocapi pour le développement d’intelligences artificielles (IA) dédiées aux données de biodiversité est désormais accessible en ligne.
En clair, Ocapi permet de concevoir des IA pour la reconnaissance automatique d’espèces animales, en offrant trois fonctionnalités principales aux utilisateurs :
- les détenteurs de données peuvent d’abord déposer et stocker les données brutes dont ils disposent (à ce stade, Ocapi traite seulement des images, provenant par exemple de capteurs photo installés au sol)
- les annotateurs peuvent ensuite « labelliser » ces données, c’est-à-dire identifier sur chaque image l’espèce photographiée
- les data-scientists peuvent enfin utiliser les images annotées pour entraîner des algorithmes d’apprentissage profond (deep-learning) et ainsi disposer d’IA répondant à leurs besoins spécifiques
Voilà d’ailleurs une bonne occasion de rappeler qu’une intelligence artificielle n’existe pas sans intelligence humaine pour l’orienter et l’entraîner. A ce propos, nous vous recommandons la lecture passionnante d’un article publié il y a quelques jours dans la revue "Nature Communications" par une équipe de l’Ecole polytechnique fédérale de Lausanne, et qui plaide pour une meilleure coopération entre les chercheurs en IA et les chercheurs en écologie.
Alors que la collecte automatique de données écologiques est en plein essor grâce à la multiplication des capteurs disponibles (placés sur des satellites, des drones, au sol ou sur les animaux eux-mêmes), le recours aux IA offre des capacités d’analyse automatique sans précédent pour identifier des espèces ou des individus spécifiques, estimer des tailles de populations, comprendre des comportements, lutter contre le braconnage ou les pertes de biodiversité.
Mais pour construire des IA capables de fournir des résultats toujours plus pertinents, les chercheurs en machine-learning (apprentissage automatique) ont besoin des connaissances spécifiques dont les experts en écologie disposent sur les espèces, leurs milieux naturels, leurs caractéristiques physiologiques, leurs cycles de vie, leurs relations de prédation, etc.
Tout en soulignant les progrès déjà réalisés et en présentant divers exemples associant avec succès intelligence artificielle et écologie, l’article appelle donc à poursuivre le développement de l’interdisciplinarité dans ce domaine. Nous n’aurions pas dit mieux !
Et nous aurons d’ailleurs bientôt de nouvelles annonces croustillantes à vous partager sur ces sujets. Restez dans le coin !
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Lire l’article paru dans "Nature Communications"
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