The Japan Times - Pour apprendre comment se porte la faune, les scientifiques à l'écoute

EUR -
AED 4.325115
AFN 75.960045
ALL 95.502105
AMD 434.86493
ANG 2.107954
AOA 1081.131951
ARS 1639.146274
AUD 1.625507
AWG 2.119867
AZN 2.005656
BAM 1.957893
BBD 2.371724
BDT 144.491599
BGN 1.964531
BHD 0.444636
BIF 3505.247586
BMD 1.177704
BND 1.493297
BOB 8.1377
BRL 5.789944
BSD 1.177554
BTN 111.199974
BWP 15.810904
BYN 3.328058
BYR 23083.000864
BZD 2.368321
CAD 1.612377
CDF 2727.563092
CHF 0.915417
CLF 0.026664
CLP 1049.393639
CNY 8.014336
CNH 8.004449
COP 4413.940847
CRC 541.330493
CUC 1.177704
CUP 31.209159
CVE 110.373163
CZK 24.292264
DJF 209.714213
DKK 7.473098
DOP 70.034877
DZD 155.763467
EGP 62.090682
ERN 17.665562
ETB 183.883897
FJD 2.572047
FKP 0.865402
GBP 0.864288
GEL 3.155907
GGP 0.865402
GHS 13.266183
GIP 0.865402
GMD 85.972603
GNF 10332.125269
GTQ 8.991613
GYD 246.403439
HKD 9.220214
HNL 31.307472
HRK 7.536367
HTG 154.184845
HUF 354.593164
IDR 20429.633469
ILS 3.416876
IMP 0.865402
INR 111.194996
IQD 1542.749409
IRR 1546207.746698
ISK 143.78596
JEP 0.865402
JMD 185.608441
JOD 0.835018
JPY 184.405653
KES 152.100798
KGS 102.955487
KHR 4725.051722
KMF 493.457997
KPW 1059.875934
KRW 1720.53171
KWD 0.36238
KYD 0.981449
KZT 544.243347
LAK 25826.612157
LBP 105460.451551
LKR 379.121531
LRD 216.101041
LSL 19.320356
LTL 3.477455
LVL 0.712381
LYD 7.446297
MAD 10.769754
MDL 20.138531
MGA 4918.820342
MKD 61.661657
MMK 2472.715575
MNT 4214.888329
MOP 9.495452
MRU 47.071326
MUR 55.139624
MVR 18.201375
MWK 2041.682836
MXN 20.266415
MYR 4.617803
MZN 75.226608
NAD 19.320356
NGN 1601.724866
NIO 43.332465
NOK 10.853009
NPR 177.936238
NZD 1.976529
OMR 0.452833
PAB 1.177659
PEN 4.07139
PGK 5.200096
PHP 71.23949
PKR 328.187817
PLN 4.233434
PYG 7193.049039
QAR 4.304218
RON 5.220994
RSD 117.367624
RUB 87.395277
RWF 1726.445805
SAR 4.452457
SBD 9.459623
SCR 16.870726
SDG 707.204687
SEK 10.853957
SGD 1.492339
SHP 0.879275
SLE 28.968733
SLL 24695.862149
SOS 673.019549
SRD 44.082684
STD 24376.097627
STN 24.524033
SVC 10.304098
SYP 130.18806
SZL 19.307642
THB 37.932704
TJS 10.987647
TMT 4.133741
TND 3.420657
TOP 2.835629
TRY 53.422894
TTD 7.980821
TWD 36.878616
TZS 3060.139342
UAH 51.72599
UGX 4412.323986
USD 1.177704
UYU 46.966026
UZS 14283.998023
VES 584.387458
VND 30983.040139
VUV 138.999877
WST 3.18462
XAF 656.659058
XAG 0.014577
XAU 0.00025
XCD 3.182804
XCG 2.12228
XDR 0.819107
XOF 656.600455
XPF 119.331742
YER 281.004388
ZAR 19.315467
ZMK 10600.751704
ZMW 22.420971
ZWL 379.220248
  • AEX

    -1.9400

    1017.5

    -0.19%

  • BEL20

    -6.5600

    5463.32

    -0.12%

  • PX1

    -89.4000

    8112.57

    -1.09%

  • ISEQ

    -222.6400

    12721.67

    -1.72%

  • OSEBX

    -8.9100

    1970.28

    -0.45%

  • PSI20

    -66.6800

    9067.26

    -0.73%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    -88.2800

    3998.61

    -2.16%

  • N150

    -10.0800

    4188.97

    -0.24%

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

H.Nakamura--JT