Des chercheurs de l’université d’Oxford et de l’université de Bath ont trouvé un moyen efficace de recenser les éléphants d’Afrique qui sont difficiles à surveiller dans la nature. Ils les comptent depuis l’espace à l’aide de satellites ainsi que du deep learning.
La nouvelle méthode de recensement des animaux sauvages mise au point par les chercheurs pourrait marquer le début d’une surveillance plus efficace des espèces menacées et en voie de disparition. Et oui, l’éléphant d’Afrique a beau être le plus grand animal terrestre actuel, ce n’est pas évident de compter les individus de son espèce dans la nature. Il y a entre 40 000 et 50 000 éléphants sauvages qui sont considérés comme vulnérables, notamment à cause du braconnage intensif.
Des chercheurs de l’université d’Oxford et de l’université de Bath au Royaume-Uni ont développé une nouvelle méthode de recensement. Ils se basent sur l’imagerie satellite WorldView-3 de Maxar et le deep learning avec TensorFlow, un outil open source d’apprentissage automatique de Google.
Un algorithme de deep learning compte les éléphants à partir des images enregistrées par les satellites
Aussi appelé apprentissage en profondeur, le deep learning est capable d’analyser les données avec une grande précision. Son fonctionnement est similaire à celui d’un cerveau humain. En ce moment, le deep learning se retrouve souvent dans les vidéos de deepfake qui circulent sur la toile. Elles consistent généralement à faire attribuer des propos fictifs à une personnalité ou à remplacer un visage par un autre. D’ailleurs, Facebook lutte activement contre les deepfakes sur sa plateforme.
Revenant aux éléphants d’Afrique, ils sont actuellement recensés par des humains de manière aérienne. Néanmoins, l’efficacité des opérateurs humains est souvent gênée par la mauvaise visibilité à cause de la végétation, la fatigue, etc. Cela ne prend même pas en compte le coût élevé de cette méthode. Par exemple, aux États-Unis, les biologistes recensent les mouflons du désert de l’Utah par hélicoptère. Une équipe est d’ailleurs à l’origine de la découverte du premier monolithe en novembre 2020.
L’avantage évident de compter les éléphants par satellite avec un algorithme de deep learning est d’éviter l’erreur humaine. L’université de Bath vient effectivement de communiquer que : « pour la première fois, des scientifiques ont utilisé avec succès des caméras satellites couplées à un apprentissage en profondeur pour compter les animaux dans des paysages géographiques complexes ». L’étude des chercheurs a été publiée dans la revue académique Remote Sensing in Ecology and Conservation.
Enfin, la scientifique Olga Isupov qui a créé l’algorithme détectant les éléphants a déclaré que : « une surveillance précise est essentielle si nous voulons sauver l’espèce ». Après les éléphants, les chercheurs espèrent pouvoir utiliser leur méthode de recensement pour surveiller d’autres espèces plus petites.
Source : CNET
