Suivre les espèces en combinant intelligence artificielle et internet des objets

communiqué de presse

Le projet Psi-Biom a pour objectif le développement d’une chaîne technologique pour la détection sonore et optique et le suivi automatique d’espèces animales. Financé par l’Etat dans le cadre des Investissements d’avenir, il permet d'accélérer la collaboration entre écologie, informatique et science des données.

Comment mettre l’intelligence artificielle (IA) et l’internet des objets au service de la biodiversité ? C’est le défi auquel s’attaquent trois entreprises et trois instituts de recherche français, qui viennent de lancer un projet de développement en ce sens baptisé Psi-Biom (« Plateforme numérique de services intégrés pour le suivi de la biodiversité par les objets connectés et la modélisation »). Coordonné par la société TerrOïko, il bénéficie d’un financement de l’État dans le cadre des Investissements d’avenir.

L’un des objectifs de Psi-Biom est de concevoir une chaîne technologique dite d’AIoT (« Artificial intelligence of things », combinaison de l’intelligence artificielle et l’internet des objets) pour le suivi d’espèces animales. Il ambitionne ainsi d’associer l’usage de capteurs disposés dans la nature, capables de collecter des données photographiques et sonores sur la présence d’animaux, et le recours à des IA pour l’analyse de ces données, notamment l’identification automatique des espèces.

Des technologies au service d’une meilleure gestion de la biodiversité

Les technologies développées dans le cadre du projet Psi-Biom permettront à l’ensemble des acteurs impliqués dans la gestion de la biodiversité de mieux dimensionner leurs actions et d’en suivre l’efficacité réelle dans le temps. Cela concerne notamment les collectivités locales, bureaux d’études en ingénierie écologique, gestionnaires d’infrastructures, opérateurs de l’aménagement du territoire, ou gestionnaires d’espaces naturels.

Au cours de sa mise en œuvre, le projet se concentrera particulièrement sur deux types d’applications : 

  • la réduction du risque de collisions avec les grands ongulés (cerf, chevreuil, sanglier) sur les infrastructures de transports routières et ferroviaires
  • l’évaluation des dispositifs de préservation de la biodiversité en milieu agricole (réseaux de haies, etc.)

Accélérer la collaboration entre écologie, informatique et data science

Dans les prochaines années, la combinaison de l’internet des objets et de l’intelligence artificielle est appelée à se développer fortement dans le secteur de la biodiversité, offrant des capacités d’analyse automatique sans précédent pour identifier des espèces, estimer des tailles de populations, comprendre des comportements d’animaux, lutter contre le braconnage ou toute menace contribuant à l’extinction d’espèces.

Ces défis impliquent néanmoins le développement toujours plus grand de l’interdisciplinarité entre experts en écologie, en informatique et en science des données. C’est l’approche retenue dans le projet Psi-Biom, qui rassemble les acteurs suivants :

  • TerrOïko : PME spécialisée dans le traitement, l’analyse et la modélisation des données de biodiversité, elle fournira notamment la plateforme d’annotation de données et d’entraînement des IA.
  • SiConsult : PME spécialisée dans la conception de capteurs communicants, notamment pour les secteurs de l’agriculture, l’environnement et la surveillance des infrastructures.
  • Laboratoire écologie fonctionnelle et environnement (LEFE) : rattaché à l’Université de Toulouse 3, il est spécialisé dans l’étude des réponses des organismes, communautés et écosystèmes aux perturbations extérieures.
  • Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT) : rattaché à l’Université de Toulouse 3, il sera chargé de concevoir l’architecture de communication et de collecte des données.
  • Laboratoire d’informatique et systèmes (LIS) : rattaché à l’Université de Toulon, il sera en charge du développement des IA pour l’analyse des données photo et audio.
  • BrainChip : entreprise technologique internationale qui développe un processeur de réseaux neuronaux pour l'intelligence artificielle à basse consommation.
 Christophe Plotard  jeu 12/05/2022 - 15:41