L’intelligence artificielle (IA) – des modèles qui traitent des ensembles de données vastes et diversifiés et font des prédictions à partir de ceux-ci – peut avoir de nombreuses utilisations dans la conservation de la nature, comme la surveillance à distance (comme l’utilisation de pièges photographiques pour étudier les animaux ou les plantes) ou l’analyse de données. Certaines d’entre elles sont controversées car l’IA peut être entraînée à être biaisée, mais d’autres constituent de précieux outils de recherche.
Le biologiste Daniele Silvestro a développé un outil d’IA qui peuvent aider à identifier les priorités en matière de conservation et de restauration. Nous lui avons demandé de nous en dire plus sur son fonctionnement et ce qu’il propose.
Daniele Sylvestro, Université de Fribourg
Comment fonctionne votre outil d’intelligence artificielle pour la conservation ?
L’intelligence artificielle (IA) est un terme désignant une large famille de modèles utilisés pour traiter des ensembles de données vastes et diversifiés et faire des prédictions à partir de ceux-ci.
Nous avons construit un modèle utilisant des ensembles de données sur la biodiversité ainsi que des données socio-économiques. L’objectif était d’identifier des stratégies optimales pour conserver la nature. Notre outil d’IA, Conservation Area Prioritization through Artificial Intelligence (Captain), utilise un type d’IA appelé apprentissage par renforcement. Il s’agit d’une famille d’algorithmes qui optimise les décisions dans un environnement dynamique.
L’outil que nous avons construit est le résultat d’années de travail impliquant une équipe internationale expérimentée en biologie, en économie durable, en mathématiques et en informatique.
Le logiciel que nous avons développé peut prendre en entrée plusieurs types de données, notamment des cartes de biodiversité, l’aire de répartition des espèces, le climat et les changements climatiques prévus, ainsi que des données socio-économiques telles que le coût des terres et le budget disponible pour les actions de conservation. Il traite ensuite ces informations et, sur la base d’un objectif de conservation défini (par exemple inclure toutes les espèces menacées dans une zone protégée ou protéger autant d’espèces que possible), il propose une politique de conservation.
L’environnement de l’outil est une simulation de la biodiversité, un monde artificiel avec des espèces et des individus qui se reproduisent, migrent et meurent au fil du temps. Nous utilisons l’outil pour rechercher la politique de conservation la plus appropriée.
Cela fonctionne de manière similaire à un jeu vidéo dans lequel le joueur (appelé agent) est le « cerveau » de notre logiciel. Le but du jeu est de protéger la biodiversité et d’empêcher autant d’espèces que possible de disparaître dans un environnement simulé incluant la pression humaine et le changement climatique.
L’agent observe l’environnement et essaie de placer au mieux les zones protégées dans cet environnement. À la fin du jeu, l’agent reçoit une récompense pour chaque espèce qu’il parvient à sauver de l’extinction. Il faudra rejouer le jeu plusieurs fois pour apprendre à interpréter au mieux l’environnement et situer les zones protégées. Après cela, le modèle est formé et peut être utilisé avec des données réelles sur la biodiversité pour identifier les priorités de conservation qui devraient maximiser la protection de la biodiversité.
Pourquoi avoir testé l’outil à Madagascar ? Qu’as-tu trouvé?
Le Rapport sur l’état des plantes et des champignons dans le monde a montré que la biodiversité est confrontée à des menaces sans précédent, avec jusqu’à 45 % de toutes les espèces végétales menacées d’extinction. Avec le changement climatique, c’est l’un des défis majeurs auxquels l’humanité est confrontée, compte tenu de notre dépendance à l’égard du monde naturel pour notre survie.
Dans un récent papier nous avons résumé l’étendue de l’extraordinaire concentration de biodiversité de Madagascar avec des milliers d’espèces de plantes, d’animaux et de champignons. Le projet a été dirigé par Hélène Ralimanana des Jardins botaniques royaux de Kew et du Kew Madagascar Conservation Centre.
En appliquant l’outil Captain à un ensemble de données d’arbres endémiques de Madagascar, nous avons pu identifier les zones les plus importantes pour la protection de la biodiversité dans le pays, par exemple la zone de la région de Sava, où le parc national de Marojejy est établi depuis longtemps.
Madagascar dispose déjà d’un certain nombre de zones et de programmes de conservation. Notre expérience montre que la technologie que nous avons développée peut être utilisée avec des données réelles. Nous espérons que cela pourra guider la planification de la conservation.
À votre avis, qui peut utiliser Captain AI ?
Nous pensons que cela peut aider les décideurs politiques, les praticiens et les entreprises à orienter la planification de la conservation et de la restauration. Le logiciel peut notamment utiliser divers types de données en plus des données sur la biodiversité. Par exemple, il peut utiliser les coûts et les coûts d’opportunité liés à la création d’aires protégées ou de restauration. Il peut également utiliser des scénarios climatiques futurs.
La technologie suffit-elle à elle seule à conserver la biodiversité ?
Certainement pas. La technologie peut nous aider en analysant les chiffres et en démêlant les données complexes. Mais il existe de nombreux aspects de la conservation qui ne sont pas facilement quantifiables sous forme de chiffres. Il existe des aspects de la valeur culturelle de la terre et de la nature, ainsi que des questions sociales et politiques liées à la répartition équitable des ressources. Ce sont des problèmes que les vrais humains doivent prendre en compte, plutôt que les programmes d’intelligence artificielle.
La technologie et la science peuvent (et devraient) nous aider à prendre des décisions, mais en fin de compte, la protection et la conservation du monde naturel sont et doivent être entre les mains des humains et non des logiciels.
Daniele Sylvestroprofesseur adjoint, Département de biologie, Université de Fribourg
Cet article est republié à partir de La conversation sous licence Creative Commons. Lis le article original.
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