L'intelligence artificielle au service de l'identification des espèces envahissantes

L’IA libère les biologistes d’un processus fastidieux

Si les drones ont permis de réduire le temps de déplacement nécessaire pour surveiller jusqu’à 40 sites entre Brighton et Gananoque, dans l’est de l’Ontario, que CIC surveille actuellement pour la châtaigne d’eau, le processus fastidieux d’examen des images était un autre goulot d’étranglement.

M. Borrowman a demandé au PDG de saiwa, Peyman Saidi, d’aider CIC à trouver une solution pour gagner du temps. M. Saidi s’est demandé si un algorithme existant – que d’autres secteurs, comme l’industrie manufacturière, utilisent pour identifier les anomalies – pourrait fonctionner. Saiwa a donc chargé 1 500 images de châtaigne d’eau étiquetées par drone dans le système comme point de départ pour aider la machine à apprendre la forme de la plante.

« Ces blocs de construction utilisent ces images étiquetées comme données d’entrée. Le système en tire des enseignements et si vous lui donnez une nouvelle image ou un scénario inédit, il peut identifier automatiquement ce que vous recherchez », explique M. Saidi. « Et les biologistes peuvent retourner faire leur important travail de terrain au lieu de rester assis à leur bureau et d’essayer de faire ce travail répétitif et ennuyeux. » Au fur et à mesure que l’IA apprend la tâche, la technologie s’améliore en tirant des leçons de tous les faux positifs et négatifs. Le code est revu tous les quelques mois pour améliorer son efficacité et sa précision.

Une partie de ce temps racheté sur le terrain pourrait être consacrée à l’envoi de drones dans de nouveaux endroits pour tenter d’endiguer davantage la châtaigne d’eau, que DUC a commencé à suivre en 2014 et a réussi à réduire.

Un projet pilote réussi ouvre des possibilités pour de futurs projets

Grâce à l’IA qui accélère le processus de découverte, les futurs sites de châtaigne d’eau seront plus rapidement identifiables, ce qui contribuera à l’effort constant pour enrayer sa propagation. M. Borrowman est tout aussi enthousiaste quant à la possibilité d’appliquer cette technologie à d’autres espèces envahissantes que son équipe suit, notamment le soldat d’eau et les phragmites envahissants.

« La détection précoce et la réaction rapide sont des thèmes que nous utilisons dans le monde de la lutte contre les invasives. Si vous pouvez vous en occuper avant qu’elle ne s’implante vraiment, vous pouvez plus facilement contrôler la plante », explique M. Borrowman.

DUC a également acquis un nouveau drone multispectral qui ajoute des longueurs d’onde de couleur au-delà de ce que l’œil humain peut détecter et Borrowman prévoit d’expérimenter l’identification des plantes par leur spectre de couleurs ; un autre défi que l’IA peut aider à relever alors que son équipe continue à cartographier le paysage naturel.

Comme M. Borrowman, M. Saidi est également enthousiaste à l’égard de cette collaboration et du potentiel de nouveaux projets qui aideront les biologistes à se concentrer sur la résolution de problèmes. « Ce que nous aurons dans six mois sera nettement plus rapide et plus précis que ce que nous avons aujourd’hui », déclare Saidi. « Ce que nous avions en 2018, par exemple, était juste la capacité d’identifier quelque chose. C’est un sujet très chaud en termes de méthodes de calcul et de solutions axées sur les données. »

Pour CIC, l’exploitation de la technologie de l’IA est tout aussi passionnante, non seulement pour la possibilité de libérer un temps précieux de travail sur le terrain, mais aussi pour la possibilité d’améliorer les processus afin de soutenir le travail de lutte contre les espèces envahissantes qui ont un impact sur les voies navigables du Canada.

La collaboration Green Shovels a financé ce projet qui est l’un des nombreux nouveaux outils de détection des espèces envahissantes (les autres comprennent l’échantillonnage de l’ADN électronique et la surveillance par caméra des porcs sauvages envahissants).