IA et piège photo : comment reconnaître la faune et son comportement de manière automatisée ?
Les pièges photographiques sont devenus un outil indispensable pour le recensement, le suivi et la gestion de nombreuses espèces animales. Ils permettent d'obtenir, à faible coût, des données sur de grandes zones et avec un suivi temporel continu. Cependant, les images collectées, souvent des centaines de milliers, doivent être inspectées une à une, une tâche longue et fastidieuse, afin d'identifier les espèces des individus présents sur les clichés obtenus.
Dans cette présentation, nous verrons comment l'intelligence artificielle (IA) permet d'automatiser l'analyse de ces images. Dans le cadre de ma thèse et de l'initiative DeepFaune, nous développons de nouvelles méthodes et un outil destiné à améliorer la classification automatique des espèces sur les images issues des pièges photo. En collaboration avec le CREA Mont-Blanc, nous avons également mis au point une nouvelle approche pour classifier automatiquement le comportement des individus observés.
Gaspard Dussert est doctorant en troisième année au Laboratoire de Biométrie et Biologie Évolutive à Lyon et membre de l'équipe DeepFaune (https://www.deepfaune.cnrs.fr/).
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