Par: Krista Davidson
16 Avr, 2021
L’utilisation de l’IA dans les recherches sur la biodiversité est cruciale pour notre survie
16 avril 2021
La hausse du niveau des mers, les températures extrêmes et l’augmentation de la population humaine contribuent à l’extinction massive de milliers de plantes, d’insectes et d’animaux, et ce, à un rythme alarmant. Pas moins d’un million d’espèces risquent de disparaître au cours des prochaines décennies, causant une perte majeure de biodiversité. L’intelligence artificielle (IA) pourrait être la clé de leur survie… et de la nôtre.
Graham Taylor, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur, met l’apprentissage automatique au service de la biodiversité. Il collabore à BIOSCAN, une initiative mondiale de 180 M$ qui vise à révolutionner notre compréhension de la biodiversité mondiale avec l’aide de milliers de chercheurs de plus de 30 pays. BIOSCAN est dirigée par Paul Hebert, titulaire d’une chaire de recherche du Canada et directeur du Centre de génomique de la biodiversité de l’Université de Guelph.
En collaboration avec l’Institut de la biodiversité de l’Ontario à l’Université de Guelph, il dresse un inventaire de la vie sur Terre à l’aide du code-barres de l’ADN.
Le codage à barres de l’ADN est une technique révolutionnaire employée pour identifier la diversité des espèces de notre écosystème à partir de leur ADN. Elle pourrait contribuer à corriger la dégradation des sols liée à l’activité humaine et permettre aux chercheurs de mettre au point des outils permettant de réduire la perte des écosystèmes. Le processus de collecte et d’identification de milliers d’organismes est fastidieux et prend beaucoup de temps. Toutefois, les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient réduire considérablement le temps nécessaire à cette tâche où chaque seconde compte.
Graham Taylor pousse le projet un peu plus loin en recourant à la vision par ordinateur pour compléter les renseignements sur l’ADN par une analyse visuelle, un processus qui améliorera la robustesse de la détection des organismes et permettra aux chercheurs en biodiversité d’examiner les organismes à l’échelle du génome.
« À l’heure actuelle, nous sommes confrontés à une perte massive d’information. Songez aux conséquences de la perte de ces génomes, chacun d’entre eux étant mille fois plus détaillé que le plus long livre jamais écrit », explique Graham Taylor, professeur agrégé à l’Université de Guelph, titulaire de la Chaire de recherche du Canada en apprentissage automatique et directeur pédagogique de NextAI. Il attribue ce phénomène à Paul Hebert.
Grâce aux progrès de l’apprentissage profond, la vision artificielle a connu un énorme succès dans les applications grand public. Elle est maintenant intégrée aux téléphones, aux voitures et aux appareils intelligents et utilisée par des millions de personnes. Elle commence à être adoptée dans les applications de santé humaine et animale. Graham Taylor prévoit que la vision par ordinateur jouera un rôle plus important dans l’amélioration de la santé de la planète.
Le codage à barres a révolutionné les efforts en matière de biodiversité au cours des 10 dernières années. Graham Taylor espère faire de même avec l’identification visuelle, qui donnerait aux chercheurs la possibilité d’identifier des dizaines de milliers d’espèces en quelques secondes.
« Les systèmes d’IA nous donnent des capacités surhumaines en matière d’analyse des espèces. Si nous pouvons construire des machines capables d’identifier avec précision des insectes et d’autres spécimens, cela contribuera grandement à faire progresser nos connaissances sur la perte de biodiversité et à soutenir nos efforts de conservation et de protection », indique-t-il.
Le chercheur travaille à plusieurs projets liés à la biodiversité, dont le LIFEPLAN, un effort de surveillance de la biodiversité à l’échelle mondiale qui implique l’automatisation de divers formats de données, tels que des images, des échantillons d’ADN, des enregistrements audio de sons d’animaux et des collections de spores fongiques.
Le projet s’inspire de recherches antérieures fondées sur la vision par ordinateur pour identifier les papillons de nuit à des fins de surveillance des parasites agricoles. En collaboration avec John Fryxell de l’Institut de la biodiversité de l’Ontario, il utilise également la vision par ordinateur en vue de la réidentification d’insectes pour les besoins d’ALUS, un projet qui aide les agriculteurs à produire de l’air plus sain et de l’eau plus propre, à accroître la biodiversité et à augmenter les services écosystémiques sur les terres agricoles canadiennes.
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