Comme le savent tous ceux qui ont interagi avec le chatbot ChatGPT, l’intelligence artificielle (IA) fait des progrès à une vitesse remarquable. En quelques mois, le programme est passé d’un moteur de recherche plutôt bavard à un puissant outil capable de rechercher, de traduire, de coder, de résoudre des problèmes et même de créer une entreprise en ligne pour vous, à l’aide de simples invites de commande.
L’humanité ayant besoin de toute urgence de mesures efficaces et abordables pour protéger le monde naturel, de nombreuses organisations se tournent désormais vers l’IA (et les technologies apparentées, comme l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond) pour affiner et renforcer leurs travaux de conservation.
Au départ, cette technologie était surtout utilisée pour la reconnaissance très rapide des formes, contribuant ainsi à identifier des espèces rares cachées dans des millions d’images ou des heures de vidéo, ou à identifier les signes avant-coureurs de problèmes environnementaux sur de vastes étendues. En Chine, l’association d’images satellites et de l’intelligence artificielle permet de détecter plus rapidement les feux de forêt et d’alerter automatiquement les autorités locales. Résultat : des incendies graves trois fois moins nombreux qu’avant.
Dans le Wisconsin, aux États-Unis, des systèmes de caméras pilotés par une IA ont été installés sur des parcs éoliens afin de reconnaître instantanément les espèces d’oiseaux menacées en approche et de ralentir les éoliennes. Le parc national de Kafue, en Zambie,a installé une ligne de surveillance de 19 km, dotée de caméras infrarouge associées à une technologie intelligente permettant d’identifier les braconniers et d’alerter les gardes forestiers locaux.
L’IA AU SERVICE DE LA CONSERVATION
Certaines applications plus poussées de l’IA font appel à des algorithmes pouvant être entraînés à modéliser des actions de conservation à grande échelle ou suggérer des zones à prioriser. Il existe désormais un certain nombre d’outils d’IA comme Zonation, CAPTAIN et MARXAN, qui peuvent aider les défenseurs de l’environnement à identifier les régions où la protection de la biodiversité est une priorité, ou qui bénéficieraient le plus de mesures de protection.
CAPTAIN (Conservation Area Prioritization Through Artificial Intelligence) alimente un réseau neuronal (une série d’algorithmes visant à imiter le fonctionnement du cerveau humain) avec des données sur la biodiversité, des budgets de conservation, des modèles de changement climatique et des données sur les pressions humaines. Le programme quantifie les compromis entre les coûts et les avantages associés à la protection de zones et de la biodiversité, en analysant de nombreux indicateurs de la biodiversité.
Pour simplifier, CAPTAIN joue à un jeu dans un monde artificiel et simulé, où le but est de sauver le plus grand nombre d’espèces possible de l’extinction selon différents scénarios. À chaque fois, le logiciel apprend à placer au mieux les zones à protéger dans ce monde simulé.
De puissantes plateformes telles que Nature Metrics aident les organisations à rassembler diverses informations, comme de l’ADN environnemental, afin d’établir un profil de la composition d’un écosystème et de son évolution. La start-up Basecamp Research, appuyée par la Silicon Valley, construit une vaste base de données alimentée par une IA, qui contient des séquences d’ADN provenant du monde entier, pour tenter de comprendre le rôle des protéines non étudiées. Elle espère ainsi aider les pays à valoriser la biodiversité de leurs biomes.
