Le Gabon a son algorithme pour améliorer le suivi de sa faune
Une équipe de chercheurs gabonais et internationaux de l’Agence Nationale des Parcs Nationaux (ANPN), Panthera Corp., de l’Université de Stirling et Appsilon Machine Learning Solutions, a conçu de puissants algorithmes d’intelligence artificielle en vue d’assurer le suivi de la faune en Afrique centrale. Les défenseurs de la faune utilisent souvent des « pièges caméra » (caméras séquentielles) pour surveiller, suivre et repérer les animaux lorsqu’ils se déplacent en forêt. Ces caméras automatisées peuvent prendre des milliers, voire des millions de photos d’animaux.
Une équipe de chercheurs gabonais et internationaux de l’Agence Nationale des Parcs Nationaux (ANPN), Panthera Corp., de l’Université de Stirling et Appsilon Machine Learning Solutions, a conçu de puissants algorithmes d’intelligence artificielle en vue d’assurer le suivi de la faune en Afrique centrale. Les défenseurs de la faune utilisent souvent des « pièges caméra » (caméras séquentielles) pour surveiller, suivre et repérer les animaux lorsqu’ils se déplacent en forêt. Ces caméras automatisées peuvent prendre des milliers, voire des millions de photos d’animaux.
Il faut parfois des mois aux défenseurs de la faune pour examiner la moindre image, identifier les animaux et analyser les données. Ce nouveau logiciel utilise les derniers algorithmes en matière d’intelligence artificielle pour effectuer cette tâche automatiquement. Il permet de classer jusqu’à 2000 images par heure. Le logiciel peut identifier 26 espèces de mammifères et d’oiseaux forestiers, dont des éléphants, des gorilles, des antilopes, des singes et des léopards.
Dans une étude récente publiée dans la revue scientifique Methods in Ecology, l’équipe de recherche a montré que l’algorithme d’intelligence artificielle est aussi performant que les experts dans l’exécution de cette tâche.
Le rédacteur principal, le Dr Robin Whylock, de l’ANPN, au Gabon et de l’Université de Stirling, au Royaume-Uni indique : « Il y a eu une grande incertitude sur la façon dont nous pouvons nous passer de l’étiquetage manuel des images des caméras séquentielles. Nos résultats signifient que les écologistes et les défenseurs de la faune et de la flore travaillant au Gabon mais aussi en Afrique centrale peuvent optimiser la collecte puis l’analyse des données, améliorant ainsi le suivi et la protection des espèces menacées ».
Lee White, ministre en charge de l’Environnement indique pour sa part : « Cette nouvelle technologie améliorera considérablement la façon dont nous protégeons les populations fauniques du Gabon et d’importance mondiale. A présent, nous envisageons de créer un réseau national de cameras séquentielles pour assurer le suivi de la faune. L’engagement de l’Union Européenne (UE) à cofinancer cette recherche aide le Gabon à optimiser ses efforts en matière de conservation de la biodiversité ».
Ce travail a été principalement financé par le gouvernement gabonais et le programme ECOFAC6 du 11ème Fonds Européen de Développement (FED) de l’UE.
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