Le Dr Victor Planas-Bielsa, chercheur responsable de l'axe Intelligence Artificielle du Département de Biologie Polaire du Centre Scientifique de Monaco, a présenté, lors du 11e Congrès International sur les manchots qui s'est tenu début septembre à Viña del Mar au Chili, ses derniers travaux sur l'intelligence artificielle appliquée au suivi des espèces menacées, en se concentrant sur le cas des manchots de Humboldt.
L'identification précise des individus est essentielle pour les études comportementales et la dynamique des populations, et pour fournir les mesures suffisament précises, nécessaires pour des actions de conservation efficaces. Pour de nombreuses espèces, des marqueurs externes tels que des bagues sont utilisés à des fins d'identification. Cependant, il a été démontré que l'utilisation de bagues de nageoires avait des effets négatifs sur la survie et le succès de la reproduction de nombreuses espèces. Si l'identification par RFID résout partiellement le problème, son principal inconvénient reste la faible distance de lecture. Pour relever ce défi, nous présentons une méthode de reconnaissance individuelle basée sur la vision et utilisant l'apprentissage profond (Deep Learning), atteignant un taux de précision remarquablement élevé sur plusieurs espèces testées.
Cette nouvelle méthode de reconnaissance d'individus basée sur l'image par Deep Learning offre une alternative non invasive et très précise aux méthodes traditionnelles d'identification des individus. Sa transférabilité à d'autres espèces présentant des motifs cutanés persistants et stables laisse entrevoir de vastes applications potentielles dans les études comportementales et démographiques.
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Dr Victor Planas-Bielsa