{"id":48474,"date":"2026-03-25T00:12:45","date_gmt":"2026-03-25T00:12:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/togo\/politique\/les-ours-bruns-dalaska-reconnus-un-par-un-par-ia"},"modified":"2026-04-18T09:49:43","modified_gmt":"2026-04-18T09:49:43","slug":"les-ours-bruns-dalaska-reconnus-un-par-un-par-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/togo\/toutes-les-actualites\/les-ours-bruns-dalaska-reconnus-un-par-un-par-ia","title":{"rendered":"Les ours bruns d\u2019Alaska reconnus un par un par IA"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Togo. <\/strong> <\/span>On peut de\u0301tecter et reconnai\u0302tre des baleines par intelligence artificielle. Ou des ze\u0300bres. Ou des colonies de phoques gris. Ou des animaux des fore\u0302ts africaines. Les approches, qui ont pour objectif l\u2019e\u0301tude et la pre\u0301servation de la biodiversite\u0301, sont variables: soit les technologies sont spe\u0301cialise\u0301es sur une espe\u0300ce, soit elles servent a\u0300 en classer plusieurs diffe\u0301rentes (selon l\u2019entrai\u0302nement de l\u2019algorithme), soit elles diffe\u0301rencient un individu d\u2019un autre au sein d\u2019une me\u0302me espe\u0300ce. C\u2019est sur ce dernier usage que vient d\u2019innover une e\u0301quipe de chercheurs en technologie et biologie de l\u2019Ecole polytechnique fe\u0301de\u0301rale de Lausanne (EPFL, Suisse) et de l\u2019Alaska Pacific University (Etats-Unis).<\/p>\n

Dans la revue Current Biology, ils de\u0301taillent la mise au point d\u2019un algorithme de vision par ordinateur de\u0301die\u0301 aux ours bruns d\u2019Alaska. Cet outil leur a permis d\u2019identifier 109 plantigrades distincts pre\u0301sents sur un site de rassemblement bien connu dans la re\u0301serve d\u2019Etat de la rivie\u0300re McNeil et de pouvoir les suivre dans le parc National de Katmai a\u0300 65 km au sud.<\/p>\n

Plus de 70.000 images d’une centaine d’ours<\/b><\/p>\n

Jusque-la\u0300, ce type d\u2019algorithme fonctionnait sur des animaux pre\u0301sentant des motifs uniques chez chaque spe\u0301cimen, comme le pelage des ze\u0300bres ou le plumage colore\u0301 de certains oiseaux (comme les re\u0301publicains sociaux, les me\u0301sanges charbonnie\u0300res et les diamants mandarins pour un projet international de 2020). Or, rien de tout cela pour les ours bruns, au pelage uni. En outre, comme ils hibernent, leur silhouette change radicalement d\u2019une saison a\u0300 l\u2019autre, ce qui complique l\u2019identification par leur apparence physique.<\/p>\n

Chez les ma\u0302les, a\u0300 qui il arrive de se battre, \u00ab\u00a0des cicatrices et des modifications de la structure physique des oreilles, de la gueule, du nez ou des membres peuvent e\u0301galement e\u0302tre source d\u2019alte\u0301rations de l\u2019apparence d\u2019un individu au cours d\u2019une me\u0302me journe\u0301e\u00a0\u00bb. Mais ces e\u0301le\u0301ments, parce qu\u2019ils sont irre\u0301versibles, peuvent servir a\u0300 distinguer un individu d\u2019un autre sur le long terme. En revanche, il n\u2019y a pas de confrontations physiques entre femelles, leur population apparai\u0302t de ce fait plus uniforme.<\/p>\n

Les chercheurs ont de\u0301cide\u0301 de focaliser leurs crite\u0300res d\u2019identification sur la te\u0302te des ours. Plus exactement l\u2019angle du front et la forme du museau, assez peu fournis en poils et en graisse donc moins sujets aux effets de l\u2019hibernation, la disposition des oreilles (et non leur forme). \u00ab\u00a0En outre, se concentrer uniquement sur la te\u0302te nous permet de capitaliser sur des cicatrices propres a\u0300 chaque individu que l\u2019on trouve souvent dans la re\u0301gion des yeux, sur le museau, autour des oreilles et sur les co\u0302te\u0301s de la te\u0302te et du front\u00a0\u00bb, comple\u0300tent les chercheurs dans leur article.<\/p>\n

A partir de la\u0300, ils ont puise\u0301 dans les photos prises au cours de ses recherches par Beth Rosenberg, spe\u0301cialiste des ours bruns de l\u2019Alaska Pacific University et membre de l\u2019e\u0301quipe de recherche. Ils ont retenu 72.940 images de 109 ours de\u0301ja\u0300 identifie\u0301s par la chercheuse, en situation et en toute saison, capte\u0301es entre 2017 et 2022.<\/p>\n

La particularite\u0301 de ce corpus e\u0301tant qu\u2019il est constitue\u0301 de photos organise\u0301es en ve\u0301ritables se\u0301quences concernant un individu. Les ours sont donc vus sous diffe\u0301rents angles, dans diffe\u0301rentes postures au sein d\u2019une certaine fene\u0302tre temporelle, chaque image e\u0301tant horodate\u0301e. Et plusieurs de ces se\u0301quences peuvent concerner un me\u0302me plantigrade mais dans des environnements, des conditions d\u2019e\u0301clairage et de me\u0301te\u0301o variables. Ce qui e\u0301vite la contrainte de ne pouvoir utiliser que des photos de face ou bien e\u0301claire\u0301e, comme pour d\u2019autres syste\u0300mes de reconnaissance visuelle. La\u0300, toutes les postures peuvent e\u0302tre exploite\u0301es.<\/p>\n

L\u2019e\u0301quipe n\u2019a pas cherche\u0301 non plus a\u0300 e\u0301quilibrer la pre\u0301sence de chaque spe\u0301cimen dans les photos et se\u0301quences, \u00ab\u00a0afin de respecter le mieux possible la variabilite\u0301 par individu dans le nombre d\u2019images prises telle qu\u2019elle existe dans la re\u0301alite\u0301\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Une IA capable de distinguer des crite\u0300res pre\u0301cis sur la te\u0302te de l’ours<\/b><\/p>\n

C\u2019est sur l’inte\u0301gralite\u0301 de ce corpus qu\u2019a e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301 un algorithme de vision par ordinateur par apprentissage profond de\u0301veloppe\u0301 par l\u2019e\u0301quipe. Appele\u0301 PoseSwin, ce syste\u0300me est capable de distinguer le corps de la te\u0302te d\u2019un animal, et sur cette te\u0302te, de se concentrer sur la se\u0301rie de crite\u0300res de\u0301finis au pre\u0301alable.<\/p>\n

Les chercheurs ont opte\u0301 pour l\u2019approche dite de l\u2019apprentissage de me\u0301triques, en utilisant une architecture pre\u0301sente\u0301e en 2021 par une e\u0301quipe de Microsoft Research Asie, les SwinTransformers. L\u2019algorithme n\u2019apprend pas a\u0300 pre\u0301dire l\u2019identite\u0301 de tel et tel ours mais donne un score de probabilite\u0301 que deux images montrent le me\u0302me animal ou pas. Cette similarite\u0301 est e\u0301value\u0301e selon un calcul de distance entre images dans un espace. Quand une image se trouve e\u0301loigne\u0301e d\u2019un groupe d\u2019autres images proches entre elles, cela signifie que l\u2019on a probablement affaire a\u0300 deux ours diffe\u0301rents. Et une photo qui ne rejoint aucun ensemble re\u0301ve\u0300le la pre\u0301sence d\u2019un individu inconnu, un nouveau spe\u0301cimen puisqu\u2019aucune photo du corpus ne lui correspond. Ce qui est particulie\u0300rement approprie\u0301 quand il s\u2019agit d\u2019e\u0301tudier en milieu naturel le comportement et l\u2019e\u0301volution d\u2019une population animale donne\u0301e.<\/p>\n

Ce syste\u0300me a e\u0301te\u0301 teste\u0301 sur 4630 photos prises par trois visiteurs du parc national Katmai dans le cadre d\u2019un programme de science participative entre 2020 et 2022, mais auxquelles ont e\u0301te\u0301 retire\u0301es toutes les informations de localisation. Les chercheurs ont pu y retrouver 14 des ours bruns de\u0301ja\u0300 connus (dont 9 avec un taux de pre\u0301diction de\u0301passant 70%) et en de\u0301tecter 73 potentiellement nouveaux, sachant qu\u2019il peut en re\u0301alite\u0301 y avoir des recoupements parmi ces derniers, donc moins de spe\u0301cimens inconnus qu\u2019au premier abord.<\/p>\n

L\u2019e\u0301quipe s\u2019est aussi rendu compte que son outil e\u0301tait nettement plus fiable quand il de\u0301tectait un nouvel animal a\u0300 partir d\u2019une se\u0301quence d\u2019images et d\u2019un calcul de distance avec d\u2019autres (86,5% de pre\u0301cision) pluto\u0302t qu\u2019a\u0300 partir d\u2019images isole\u0301es (65,9%).<\/p>\n

Retrouvez plus d\u2019actualit\u00e9s et d\u2019analyses sur Togo<\/span> sur le site Africa Press<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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