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Le CNRS a créé un modèle d'IA qui reconnaît des oiseaux individuels d'une même espèce avec 90% de précision

Des chercheurs du CNRS et de l'Université de Porto ont mis au point un modèle d'apprentissage automatique pour identifier les oiseaux appartenant à une même espèce. L'objectif est de pouvoir suivre le comportement de ces animaux sur le long terme sans avoir besoin de poser un marqueur physique sur chaque oiseau.
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Le CNRS a créé un modèle d'IA qui reconnaît des oiseaux individuels d'une même espèce avec 90% de précision
Le CNRS a créé un modèle d'IA qui reconnaît des oiseaux individuels d'une même espèce avec 90% de précision © André Ferreira

Des chercheurs ont développé un modèle d'apprentissage automatique capable de différencier les individus d'une même espèce d'oiseaux. Publiés dans la revue Methods in Ecology and Evolution le 27 juillet, ces travaux sont le fruit d'une collaboration entre le Centre d'écologie fonctionnelle et évolutive du CNRS et le Centre sur la biodiversité et les ressources génétiques de l'Université de Porto.

Suivre les oiseaux sur le long terme
Etre capable d'identifier des oiseaux individuellement est essentiel pour le suivi sur le long terme des espèces dans le contexte du changement climatique. Or, l'identification des animaux est une étape chronophage et coûteuse. De plus, certaines méthodes peuvent être stressantes pour les oiseaux comme celle qui consiste à attacher des bandes de couleur à leurs pattes. 

D'où l'idée de recourir à l'intelligence artificielle. "Le développement de méthodes d'identification automatique et non invasive d'animaux non marqués et non manipulés par les chercheurs représente une avancée majeure pour la recherche en conservation, écologie et évolution", s'est réjoui Claire Doutrelant, chercheuse au CNRS et directrice de l’étude.

Des mangeoires équipées de pièges photographiques
Les scientifiques ont commencé par prendre de nombreux clichés des trois espèces d'oiseaux sélectionnées; le républicain social, la Mésange charbonnière et le Diamant mandarin. Pour se faire, ils ont construit des mangeoires avec des pièges photographiques et des capteurs. La plupart des oiseaux portaient un marqueur PIT (passive integrated transponder), similaire aux puces implantées chez les chats et les chiens de compagnie. Des antennes placées autour des mangeoires ont pu lire l'identité de l'oiseau à partir de ces marqueurs et déclencher les appareils photos.
 


Ces photographies ont permis d'entraîner le réseau de neurones à reconnaître des images d'oiseaux individuels au sein de populations sauvage. L'algorithme a été testé avec des clichés qu'il n'avait pas vus auparavant. Il a obtenu une précision de plus de 90 % pour les espèces sauvages et 87 % pour les diamants mandarins captifs. "Nous montrons que les ordinateurs peuvent reconnaître systématiquement des dizaines d'oiseaux individuels, alors que nous ne pouvons pas nous-mêmes les distinguer. Ainsi, notre étude fournit une méthode pour surmonter l'une des plus grandes limites de l'étude des oiseaux sauvages : reconnaître de manière fiable les individus, sans marqueurs externes", a expliqué André Ferreira, doctorant au Centre d'écologie fonctionnelle et évolutive, en France, et auteur principal de la publication.

Microsoft aide à quantifier les mammifères marins
Un dispositif similaire a été mis en place pour quantifier la population de phoques, d'ours polaires et de bélugas vivant dans la mer de Beaufort, au nord de l'Alaska, dont certains sont en voie de disparition. Des ingénieurs de chez Microsoft ont aidé l'Agence américaine d'observation océanique et atmosphérique a développé un dispositif de vision par ordinateur pour reconnaître individuellement chaque animal dans des situations où l'œil humain ne suffit pas.

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