Ornithologie 2.0 : une nouvelle intelligence artificielle est capable d’identifier individuellement les oiseaux

Si vous avez déjà vu un pinson une fois, il y a de fortes chances que vous ayez du mal à le distinguer d’un grand groupe de pinson par la suite. C’est pourtant ce que peut faire un nouveau système basé sur l’intelligence artificielle (IA), qui pourrait bien faciliter la vie des biologistes/ ornithologues et des oiseaux qu’ils étudient.

Image d’entête : le système photographie une mésange, en notant le motif du plumage sur son dos. (André Ferreira)

Normalement, si un biologiste de la faune sauvage veut suivre un oiseau, il doit le capturer, lui mettre une bague d’identité à la patte, le relâcher, puis le recapturer plus tard pour lire cette bague. Il va sans dire que cette procédure est très compliquée pour le scientifique et très stressante pour l’oiseau. Il existe maintenant des étiquettes GPS lisibles à distance, mais elles doivent encore être fixées à l’animal.

En quête d’une meilleure alternative, un consortium international de chercheurs* a créé un système d’IA qui permet d’identifier les oiseaux individuellement à partir de photos uniquement.

*Des chercheurs de l’Université de Porto (Portugal), de l’Institut Max Planck du comportement animal (Allemagne), du CNRS (France), de l’Université de Paris-Saclay, de l’Université de Constance (Allemagne), de l’Université de Montpellier (France) et de l’Institut FitzPatrick d’ornithologie africaine (Afrique du Sud) ont participé à l’étude.

L’IA a été formé sur une base de données d’images de milliers d’oiseaux, chaque animal présentant des motifs distinctifs sur son plumage. De cette façon, le système a appris ce qu’il faut repérer sur les images suivantes, en termes de caractéristiques uniques.

A partir de l’étude : application de transformations aux données d’entrainement de l’IA sur des républicains sociables pour faciliter l’identification individuelle dans différents contextes. Comparaison de la qualité des images dans (a) l’ensemble de données de test avec (b) l’ensemble de données de formation. (c) La même image d’entraînement après application d’une transformation pour simuler la faible qualité de l’ensemble de données de test. (André C. Ferreira et Coll./ Methods in Ecology and Evolution)

L’IA a ensuite été testée sur des populations sauvages de mésanges charbonnières et de Républicains socials, ainsi que sur une population captive de Diamants mandarins. Dans tous les cas, elle a utilisé une caméra installée dans une mangeoire, qui débutait par une première prise de vue en gros plan de chaque oiseau. Lorsque cet oiseau est revenu et qu’il a été de nouveau photographié, le système a pu faire correspondre cette photo à la première, en déterminant que les deux clichés concernaient le même animal.

A partir de l’étude : Aperçu des étapes séquentielles utilisées pour la collecte de données et la formation d’un réseau neuronal convolutif pour l’identification individuelle. (André C. Ferreira et Coll./ Methods in Ecology and Evolution)

Jusqu’à présent, le système s’est avéré précis à 87 % pour l’identification individuelle des passereaux, et à plus de 90 % pour les oiseaux sauvages.

Afin d’évaluer cette précision, la plupart des oiseaux avaient déjà été équipés de balises à transpondeur passif intégré, un peu comme celles implantées chez les chiens et les chats. Lorsque cette étiquette était lue par les antennes de la station d’alimentation, le système enregistrait le code individuel de l’étiquette, et déclenchait la prise de photo par l’appareil photo. Cela signifie que toutes les photos étaient d’animaux qui avaient également été identifiés par leur étiquette. En pratique, bien sûr, le système n’utilisait que les photos.

Il convient de noter que les scientifiques n’ont pas encore déterminé comment l’IA peut être affectée par les changements d’apparence des oiseaux au fil du temps, comme par exemple lorsqu’ils passent par des cycles de mue des plumes.

L’étude publiée dans Methods in Ecology and Evolution : Deep learning‐based methods for individual recognition in small birds et présentée sur le site du  CNRS : L’intelligence artificielle différencie les oiseaux d’une même espèce et du British Ecological Society : Researchers build first AI tool capable of identifying individual birds.