Dubai Telegraph - Pour apprendre comment se porte la faune, les scientifiques à l'écoute

EUR -
AED 4.301343
AFN 77.611852
ALL 96.514738
AMD 446.868239
ANG 2.096972
AOA 1074.017289
ARS 1697.403887
AUD 1.766826
AWG 2.11114
AZN 1.995739
BAM 1.956099
BBD 2.35916
BDT 143.251875
BGN 1.956777
BHD 0.442668
BIF 3463.32887
BMD 1.171229
BND 1.514231
BOB 8.094236
BRL 6.490135
BSD 1.171279
BTN 104.951027
BWP 16.475516
BYN 3.442526
BYR 22956.085522
BZD 2.35576
CAD 1.615886
CDF 2996.593612
CHF 0.931783
CLF 0.027188
CLP 1066.568306
CNY 8.246564
CNH 8.23796
COP 4460.039473
CRC 584.989331
CUC 1.171229
CUP 31.037565
CVE 110.281841
CZK 24.338023
DJF 208.581852
DKK 7.472562
DOP 73.371204
DZD 152.341263
EGP 55.872532
ERN 17.568433
ETB 181.965387
FJD 2.67474
FKP 0.875628
GBP 0.875489
GEL 3.144796
GGP 0.875628
GHS 13.453054
GIP 0.875628
GMD 85.500123
GNF 10238.563486
GTQ 8.975371
GYD 245.057422
HKD 9.113976
HNL 30.857712
HRK 7.53616
HTG 153.573452
HUF 386.728509
IDR 19556.008162
ILS 3.75619
IMP 0.875628
INR 104.915577
IQD 1534.434317
IRR 49308.735131
ISK 147.141933
JEP 0.875628
JMD 187.41862
JOD 0.830448
JPY 184.770768
KES 150.983056
KGS 102.424413
KHR 4700.717826
KMF 491.916529
KPW 1054.119659
KRW 1728.453141
KWD 0.359837
KYD 0.976149
KZT 606.152563
LAK 25368.873969
LBP 104891.417505
LKR 362.65538
LRD 207.321659
LSL 19.649501
LTL 3.458335
LVL 0.708465
LYD 6.34897
MAD 10.73654
MDL 19.830028
MGA 5326.813434
MKD 61.5594
MMK 2459.639723
MNT 4161.636701
MOP 9.388034
MRU 46.876158
MUR 54.052655
MVR 18.095929
MWK 2031.110162
MXN 21.121594
MYR 4.775145
MZN 74.845892
NAD 19.649501
NGN 1710.181964
NIO 43.106583
NOK 11.874743
NPR 167.921643
NZD 2.034444
OMR 0.451419
PAB 1.171279
PEN 3.944502
PGK 4.982761
PHP 68.60009
PKR 328.173614
PLN 4.207347
PYG 7858.199991
QAR 4.264489
RON 5.07775
RSD 117.127615
RUB 94.513433
RWF 1705.460433
SAR 4.392871
SBD 9.541707
SCR 17.757712
SDG 704.49846
SEK 10.855305
SGD 1.514755
SHP 0.878725
SLE 28.168488
SLL 24560.087729
SOS 668.202038
SRD 45.023799
STD 24242.072559
STN 24.503742
SVC 10.248565
SYP 12952.131237
SZL 19.647
THB 36.805911
TJS 10.793648
TMT 4.099301
TND 3.428524
TOP 2.820038
TRY 50.065939
TTD 7.950214
TWD 36.91585
TZS 2922.446274
UAH 49.525863
UGX 4189.639781
USD 1.171229
UYU 45.987022
UZS 14081.15027
VES 330.473524
VND 30817.959199
VUV 141.64718
WST 3.265178
XAF 656.057184
XAG 0.017442
XAU 0.00027
XCD 3.165305
XCG 2.111022
XDR 0.815925
XOF 656.057184
XPF 119.331742
YER 279.225162
ZAR 19.652061
ZMK 10542.469351
ZMW 26.501047
ZWL 377.135213
  • AEX

    4.5100

    944.59

    +0.48%

  • BEL20

    19.7100

    5074.52

    +0.39%

  • PX1

    0.8200

    8151.38

    +0.01%

  • ISEQ

    28.7700

    13105.03

    +0.22%

  • OSEBX

    10.3900

    1660.14

    +0.63%

  • PSI20

    83.7200

    8211.61

    +1.03%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    46.5400

    4164.85

    +1.13%

  • N150

    9.6800

    3734.28

    +0.26%

Pour apprendre comment se porte la faune, les scientifiques à l'écoute
Pour apprendre comment se porte la faune, les scientifiques à l'écoute / Photo: Rodrigo BUENDIA - AFP/Archives

Pour apprendre comment se porte la faune, les scientifiques à l'écoute

Un sifflement flûté et un trille aigu sur fond de bourdonnement grave d'insecte : c'est la musique d'une forêt à laquelle des scientifiques sont toute ouïe, pour avoir une idée de la biodiversité.

Taille du texte:

L'enregistrement sonore de la forêt équatorienne fait partie de nouvelles recherches visant à déterminer comment l'intelligence artificielle (IA) pourrait étudier la vie animale dans des habitats en voie de régénération.

Lorsque les scientifiques souhaitent mesurer le reboisement, ils peuvent considérer de vastes étendues à l'aide d'outils tels que le satellite. Mais déterminer à quelle vitesse la faune sauvage revient dans une zone constitue un défi plus difficile, requérant parfois qu'un expert passe au crible les enregistrements sonores et isole les cris des animaux.

Jorg Muller, un professeur et ornithologue de l'université de Wurzbourg, s'est demandé s'il existait une méthode différente.

"J'ai vu l'écart qu'il nous reste à combler, notamment sous les tropiques, et les meilleures méthodes à avoir pour mesurer l'immense diversité", explique-t-il à l'AFP.

Il s'est tourné vers la bioacoustique, qui utilise le son pour en apprendre davantage sur la vie animale et ses habitats.

Ce n'est pas un outil de recherche récent mais il est depuis peu associé à l'apprentissage informatique pour traiter plus rapidement de grandes quantités de données.

Jorg Muller et son équipe ont réalisé des enregistrements audio sur des sites de la région de Choco en Equateur, allant de plantations de cacao et de pâturages récemment abandonnés à des terres agricoles en cours de régénération après exploitation.

Ils ont d'abord demandé à des experts d'écouter les enregistrements et de sélectionner les oiseaux, les mammifères et les amphibiens.

Ensuite, ils ont effectué une analyse d'indices acoustiques, qui donne une dimension de la biodiversité fondée sur des mesures comme le volume et la fréquence des bruits.

Enfin, ils ont fait deux semaines d'enregistrements en utilisant un programme informatique assisté par l'IA, conçu pour distinguer 75 cris d'oiseaux.

- Davantage d'enregistrements nécessaires -

Le programme a permis de reconnaître de manière cohérente les cris d'oiseaux mais a-t-il pu identifier correctement la biodiversité de chaque emplacement ?

Pour vérifier cela, l'équipe a utilisé deux données de base : une première provenant des experts qui ont écouté les enregistrements audio et une seconde reposant sur des échantillons de sons émis par des insectes de chaque endroit.

Même si le stock de sons disponibles pour entraîner le modèle d'IA signifiait qu'il ne pouvait reconnaître qu'un quart des cris d'oiseaux que les experts pouvaient identifier, il a néanmoins notamment été possible par cette méthode d'évaluer correctement les niveaux de biodiversité dans chaque endroit, assure l'étude parue mardi dans la revue Nature Communications.

"Nos résultats montrent que l'analyse du paysage sonore est un outil puissant pour surveiller le rétablissement des communautés fauniques dans les forêts tropicales extrêmement diversifiées".

"La diversité du paysage sonore peut être mesurée de manière efficace, économique et durable", que ce soit dans les zones agricoles ou dans les forêts anciennes et en régénération, ajoute-t-on de même source.

Il existe encore des lacunes, en particulier le manque de sons d'animaux sur lesquels former les modèles d'IA.

Et cette approche ne permet de prendre en compte que les espèces qui annoncent leur présence.

"Bien sûr, il n'y a aucune information sur les plantes ou les animaux silencieux. Mais les oiseaux et les amphibiens sont très sensibles à l'intégrité écologique, ils sont de très bons substituts", a précisé M. Muller à l'AFP.

Il pense que cet outil pourrait devenir de plus en plus utile compte tenu de la pression actuelle en faveur des "crédits pour la biodiversité", une façon de monétiser la protection des animaux dans leur habitat naturel.

"Etre capable de quantifier directement la biodiversité, plutôt que de s'appuyer sur des indicateurs tels que la croissance des arbres, encourage et permet une évaluation extérieure des actions de conservation et favorise la transparence", fait valoir l'étude.

sah/cn/bds

A.El-Ahbaby--DT