L\u2019intelligence artificielle s\u2019invite tr\u00e8s rapidement dans tous les domaines comme m\u00e9thode efficace et rapide de trouver des solutions. Apr\u00e8s la controverse soulev\u00e9e par le ChatGPT, les chercheurs dans le secteur ne se sont pas emb\u00eat\u00e9s, fort heureusement d\u2019ailleurs. Ils ont d\u00e9velopp\u00e9 des algorithmes touchant plusieurs domaines. Nous nous int\u00e9ressons \u00e0 quelques domaines que nous allons r\u00e9diger dans cette s\u00e9rie d\u2019article pour ce mois.<\/p>\n\n\n\n
Le travail de la conservation de la faune sauvage va se faire \u00e0 l\u2019aide de l\u2019intelligence artificielle. Dans un article du journal en ligne Galaxie Futura, l\u2019organisation sans but lucratif WildEye a d\u00e9velopp\u00e9 une application open source pour traiter des donn\u00e9es des pi\u00e8ges photographiques. L\u2019anc\u00eatre de cette application permettait \u00e0 l\u2019origine de compter les \u00e9l\u00e9phants automatiquement. C\u2019est \u00e0 partir de cet outil que l\u2019organisation WildEye et des scientifiques de l\u2019universit\u00e9 d\u2019Oxford ont d\u00e9velopp\u00e9 une application pour analyser les donn\u00e9es des pi\u00e8ges photographiques avec une grande pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n
Selon WWF (le World Wild Fund) 68% des vert\u00e9br\u00e9s ont disparu ces derni\u00e8res 50 ann\u00e9es. La situation est donc catastrophique. Et il fallait surveiller de pr\u00e8s la faune sauvage. Pour suivre l\u2019\u00e9volution de la faune ou le processus de r\u00e9introduction, les scientifiques, selon Galaxie Futura, ont mis en place une m\u00e9thode : les scientifiques sp\u00e9cialis\u00e9s en biologie de la conservation ont d\u00e9cid\u00e9 de s\u2019appuyer essentiellement sur des donn\u00e9es de pi\u00e8ges photographiques. Le probl\u00e8me est la multiplicit\u00e9 des donn\u00e9es qui sortent de nombreux clich\u00e9s qui sont pris par juste par une agitation de la v\u00e9g\u00e9tation par le vent ou d\u2019autres formes de perturbations climatiques. A y regarder de pr\u00e8s, il s\u2019agit de plusieurs donn\u00e9es d\u2019images \u00e0 analyser, \u00e0 s\u00e9lectionner, \u00e0 classer et en plus d\u2019y consacrer un temps fou, il y a aussi des marges d\u2019erreurs consid\u00e9rables. Et c\u2019est l\u00e0 que l\u2019intelligence artificielle arrive comme une providence. Elle se r\u00e9v\u00e8le comme une aide pr\u00e9cieuse. La solution d\u2019intelligence artificielle d\u00e9velopp\u00e9e par notre organisation sans but lucratif WildEye s\u2019appelle Trap Tagger .<\/p>\n\n\n\n
Trap Tagger est une application d\u00e9velopp\u00e9e par WildEye avec l\u2019aide des scientifiques d\u2019Oxford en Angleterre, pour traiter les donn\u00e9es des pi\u00e8ges photographiques, comme nous l\u2019avons bien soulign\u00e9 plus haut. L\u2019application analyse plus 2 millions d\u2019images tous les mois mais sa port\u00e9e est encore plus vaste. Selon Nicolas Osner, un ing\u00e9nieur sp\u00e9cialiste en machine learning et qui contribue \u00e0 la mani\u00e8re dont on aborde la conservation par l\u2019intelligence artificielle, \u00ab Les organisations, comme les universit\u00e9s qui travaillent dans la conservation des esp\u00e8ces, envoient leurs images dans le cloud et peuvent ainsi d\u00e9duire les populations et types d\u2019esp\u00e8ces pr\u00e9sentes dans la zone couverte par leurs pi\u00e8ges photo. \u00bb Il s\u2019agit des donn\u00e9es pr\u00e9cieuses pour des organisations qui travaillent pour l\u2019am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 de vie des animaux ou r\u00e9introduire des esp\u00e8ce dans une zone donn\u00e9e. Il faut dire aussi que Trap Tagger permet aussi de d\u00e9tecter des humains pr\u00e9sents dans la zone observ\u00e9e. Cela permet aussi d\u2019analyser des interactions entre des animaux et des humains qui s\u2019introduisent dans leurs zones.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019application Trap Tagger fonctionne avec trois algorithmes de l\u2019intelligence artificielle. Le premier permet de d\u00e9tecter et de compter les animaux dans les images, le second permet de classifier des esp\u00e8ces animales et le troisi\u00e8me algorithme et le dernier va faciliter l\u2019identification des humains. D\u2019autres fonctions de l\u2019application aident les scientifiques \u00e0 choisir l\u2019angle de leur observation. Il s\u2019agira de d\u00e9cider l\u2019approche automatique ou manuel. Tout d\u00e9pendra de ce qui leur convient pour un niveau de d\u00e9tail recherch\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019application a une pr\u00e9cision sans \u00e9gal. Elle est \u00e9valu\u00e9e \u00e0 99% de pr\u00e9cision. C\u2019est incroyable selon les scientifiques. Trap Tagger est hautement sensible pour d\u00e9tecter, compter, identifier et classifier chacune des esp\u00e8ces d\u2019animaux avec une pr\u00e9cision de 99%. Pas seulement \u00e7a ! L\u2019application permet de r\u00e9duire incroyablement le temps et des co\u00fbts d \u2018analyse des donn\u00e9es de l\u2019ordre de 98%. C\u2019est une tr\u00e8s bonne nouvelle pour les sp\u00e9cialistes de la faune sauvage. Comme nous l\u2019avons bien soulign\u00e9 plus haut, l\u2019application traite plus de deux millions d\u2019images pour une bonne quarantaine d\u2019organisations qui peuvent partager des informations pour harmoniser afin d\u2019\u00eatre encore plus pr\u00e9cises dans leurs statistiques.<\/p>\n\n\n\n
Le point \u00e0 l\u2019ordre du jour c\u2019est d\u2019am\u00e9liorer l\u2019algorithme pour pouvoir identifier avec encore plus de pr\u00e9cision chaque esp\u00e8ce animale. Les quarante organisations utilisatrices de Trap Tagger sont \u00e9parpill\u00e9es partout en Afrique. D\u2019apr\u00e8s Nicolas Osner qui donne l\u2019exemple de l\u2019Angola ou le Mozambique o\u00f9 les animaux sauvages sont d\u00e9cim\u00e9s par les guerres civiles, l\u2019application a la capacit\u00e9 de mesurer si un processus de r\u00e9introduction se d\u00e9roule bien. \u00ab Par exemple un des chercheurs avec qui nous travaillons \u00e9tudie l\u2019effet de la r\u00e9introduction de grands pr\u00e9dateurs dans des zones o\u00f9 ils \u00e9taient absents pendant des d\u00e9cennies. L\u2019analyse des images lui permet de savoir comment sa pr\u00e9sence affecte les autres esp\u00e8ces si elles se d\u00e9placent, \u00bb a soulign\u00e9 toujours Nicolas Osner. L\u2019am\u00e9lioration mettra en place aussi des propositions des solutions d\u2019analyse en temps r\u00e9el qui, \u00e0 terme, permettraient de renseigner aux autorit\u00e9s de la pr\u00e9sence non autoris\u00e9e d\u2019humains, des braconniers en particulier dans la zone en question.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
L\u2019intelligence artificielle s\u2019invite tr\u00e8s rapidement dans tous les domaines comme m\u00e9thode efficace et rapide de trouver des solutions. Apr\u00e8s la controverse soulev\u00e9e par le ChatGPT, les chercheurs dans le secteur ne se sont pas emb\u00eat\u00e9s, fort heureusement d\u2019ailleurs. Ils ont d\u00e9velopp\u00e9 des algorithmes touchant plusieurs domaines. Nous nous int\u00e9ressons \u00e0 quelques domaines que nous allons […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[45,42],"tags":[],"class_list":["post-2740","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-articles-recents","category-info-fr"],"acf":[],"yoast_head":"\n