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Grand frère dans la jungle : les records de biodiversité prospèrent à l’ère numérique

Les caméras avec capteurs et systèmes de reconnaissance d’images contribuent à la forte croissance de ces catalogues, anciennement basés sur des collections d’échantillons

Un raton laveur à Seattle (USA)

L’un des près de 1,4 milliard d’animaux enregistrés dans la base de données du GBIF (Global Biodiversity Information Facility) est un raton laveur en peluche. Dans l’image, il est à peine reconnu comme un membre de son espèce, à l’exception du motif bicolore des anneaux de sa queue pincée. On ne peut pas non plus lui demander beaucoup: l’animal a été figé dans le temps car en 1891 il a été intégré dans la collection de spécimens conservés du Musée National des Sciences Naturelles de Barcelone. Pour avoir plus d’un siècle, c’est super. En outre, il illustre le passé pas si lointain des records de biodiversité en Espagne et dans le monde entier: taxidermie et formaldéhyde.

Dans le catalogue des occurrences de cette organisation internationale dédiée à la collecte de données sur «tout type de vie sur terre» et à leur publication dans des formats d’accès libre et ouvert, des spécimens comme le raton laveur centenaire sont presque une anecdote. Une grande anecdote, avec 168 millions d’exemplaires datant du XVIIe siècle à nos jours; mais rien de comparable avec les plus de 1 140 millions d’enregistrements d’observations qui constituent déjà 81,3% de la collection. «Lorsque nous avons commencé, la majeure partie du contenu provenait de collections scientifiques soutenues par des copies préservées. Si nous nous approchons de l’heure actuelle, les données provenant d’autres sources ont augmenté », explique Francisco Pando, docteur en biologie, chercheur au CSIC et responsable du nœud espagnol du GBIF.

Plusieurs facteurs contribuent à cette explosion d’informations. D’une part, la nature mondiale du GBIF et de ses normes permet aux scientifiques, aux entités publiques et privées et aux fans du monde entier de contribuer leurs propres données à l’engraissement du système. De l’autre, la technologie a mis son précieux grain de sable en relation avec l’accumulation et le traitement de ces images . Les spécimens disséqués et ceux qui flottent sinistres dans le formol ont perdu leur soufflet à cause de la production massive de photographies capturées au moyen de caméras pièges avec capteurs de mouvement incorporés pour prendre des photos s’ils détectent des présences à proximité.

Un ours noir américain se frotte le dos avec un arbre.

«Les caméras pièges ne sont pas quelque chose de si nouveau. De plus, ils ont une niche très particulière d’utilisations pour les mammifères, pour voir leur comportement . La nouveauté, c’est la facilité avec laquelle ces informations peuvent désormais aller sur Internet et être accessibles à tous », qualifie le chercheur. Au projet GBIF s’ajoutent des initiatives telles que Movebank du Max Plank Institute. Sur cette plateforme, également ouverte et gratuite, il est possible de partager et de consulter les données collectées dans plus de 7 000 études de mouvements d’animaux. Le système prend également en charge les informations sur les trajets d’animaux spécifiques sur lesquels des capteurs ont été installés pour surveiller leurs mouvements.

Un autre exemple est eMammal . Ce système de gestion des données sert d’archive pour un nombre énorme et croissant d’images provenant de caméras pièges. Comme son nom l’indique, la plupart des photographies montrent des mammifères capturés des infragantis dans leurs tâches sauvages ou regardant la caméra avec méfiance. Fourmiliers, opossums, ocelots, tigres, lions, hyènes, la dinde occasionnelle, écureuils, lapins, éléphants, cerfs, loups … Sans surprise, les vertébrés sont, en général, le groupe le plus visible pour de tels appareils . « Nous avons beaucoup d’informations très récentes, mais elles sont également limitées aux groupes les plus facilement observables », explique Pando.

La fermeté avec laquelle le GBIF proclame son objectif de représenter toute forme de vie terrestre contraste avec le défi qui en effet suppose de le réaliser. Les vertébrés constituent plus des deux tiers des records de la plateforme. Les oiseaux abondent, grâce à l’immense communauté de passionnés d’observation des oiseaux, mais il n’en va pas de même, par exemple, pour les champignons. En ce sens, le GBIF cherche à informer la communauté des collaborateurs des lacunes existantes, à titre de recommandation. « Nous n’avons pas la force de dire que nous devons le faire « , explique le responsable du nœud espagnol.

Un cerf de Virginie en Floride (USA)

Qui est qui ?

La tâche d’identification des espèces représentées par les chambres de piège a également été simplifiée ces dernières années. «Pas seulement dans les caméras. En général, les méthodologies de l’intelligence artificielle et du deep learning se sont brisées en images de biodiversité depuis quelques années . Ils sont utilisés pour identifier les espèces automatiquement et semi-automatiquement. C’est un très grand soutien », ajoute Pando. Ces applications offrent des fonctionnalités similaires à celles de Google Lens, capables d’identifier et d’élargir des informations sur différents éléments d’une photo, mais sont conçues pour systématiser la reconnaissance en série et, bien sûr, spécialisées dans l’identification de la flore et de la faune.

Les enregistrements d’origine numérique se termineront-ils par des collections de spécimens conservés? «Ils ne sont pas remplacés: ils se complètent. En partie, en raison de la portée temporelle de chacun et en partie en raison de la couverture des espèces. Les collections sont toujours nécessaires, car des images que vous obtenez à l’endroit où vous obtenez. Ces animaux ne sont pas là uniquement pour les conserver, mais aussi pour les étudier », affirme Pando. En ce sens, le potentiel des données d’observations est concentré dans le domaine de l’écologie spatiale : niveaux de population, effets de l’activité humaine dans les établissements animaux, suivi des efforts de conservation, suivi des migrations …

Est-ce que tout va bien? Oui et non. Le fait qu’il existe une communauté mondiale contribuant à alimenter ces bases de données avec leurs expériences peut introduire des biais dans la reconnaissance des images … par l’homme. « Il existe une association naturaliste allemande qui possède, bien sûr, beaucoup d’informations sur les Alpes », explique le chercheur. Jusqu’ici tout va bien. Le problème est que lorsque ce groupe se rend dans les Pyrénées, il identifie par erreur les espèces de ses montagnes natales de la région. « Vous devez être prudent avec ce problème. »