Pour les biologistes qui travaillent pendant la courte saison d’été au Canada, trouver une technologie qui peut faire gagner plusieurs jours sur le terrain est une affaire importante. C’est ce qui a motivé le partenariat de CIC avec saiwa, un développeur de logiciels d’intelligence artificielle (IA), dans le cadre d’un projet pilote mené en 2022 et faisant appel à l’IA pour analyser des images de drone et identifier les feuilles de la châtaigne d’eau européenne, une espèce envahissante qui a été découverte pour la première fois dans la rivière des Outaouais en 2006.
Avant même de faire appel à l’IA, le biologiste de CIC et responsable des espèces envahissantes, Kyle Borrowman, avait déjà constaté des gains d’efficacité en utilisant une autre technologie – les véhicules aériens sans pilote, mieux connus sous le nom de drones.
« Nous avons pu localiser les plantes à partir de l’imagerie des drones, car les feuilles sont très particulières et flottent au-dessus de l’eau », explique Borrowman. « Et nous disposons d’un très bon SIG qui a pu assembler toutes les photos pour que nous puissions observer une grande surface à partir de cette image aérienne. Nous téléchargions les images sur un GPS portable pour que notre équipe de terrain sache où se trouvent les plantes », ajoute-t-il.
M. Borrowman, qui a piloté les drones en 2021, note que dans un cas, les images ont permis de réduire le temps d’une visite de site effectuée en canoë pendant une matinée entière, à seulement 30 minutes en utilisant un drone piloté depuis le bord de la route. « Nous avons pu couvrir une plus grande surface dans des endroits difficiles d’accès ».
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.
"La détection précoce et la réponse rapide est un thème que nous utilisons dans le monde de la lutte contre les invasives. Si vous pouvez vous en occuper avant qu'elle ne prenne vraiment pied, vous pouvez plus facilement contrôler la plante."
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).
Espèces envahissantes
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