Par: Justine Brooks
29 Nov, 2024
La crise climatique met gravement en péril les populations d’insectes du monde entier, à l’heure où la NASA prédit que 65 % des espèces de la planète pourraient disparaître au cours du prochain siècle. Un tel déclin pourrait se répercuter sur les écosystèmes en hypothéquant la faune et la flore et en faisant planer sur les populations humaines la menace d’une propagation accrue des maladies et d’une baisse de la pollinisation des cultures, entre autres conséquences.
Pour contrer ces risques, les scientifiques du monde entier s’appliquent à recueillir un large ensemble de données sur les aires de répartition et la densité des différentes espèces d’insectes. Ils combinent des outils comme les pièges Malaise – des pièges aux allures de tente qui servent à intercepter et à dénombrer les populations d’insectes – à des systèmes de caméra pour l’identification visuelle et à des appareils audio pour l’analyse sonore. Ils peuvent ainsi recueillir des données multimodales complexes composées d’images, de textes, de fichiers audio et de fragments d’ADN convertis en « codes-barres », le tout étant archivé dans une vaste unité mondiale de stockage. Or, chacune de ces données doit être intégrée et analysée pour pouvoir être transposée en connaissances exploitables — une tâche colossale pour les scientifiques qui voient les populations mondiales d’insectes décliner à un rythme inquiétant.
« … mes étudiants et étudiantes collaborent en équipe et s’écrivent sur Slack, se conseillant mutuellement et apprenant les uns des autres. Cette communauté de titulaires de chaires s’est révélée très enrichissante pour eux aussi. »
Graham Taylor, Titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur
Graham Taylor, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur et professeur à l’Université de Guelph, aborde ce problème à l’aide de l’IA. Responsable principal des données au Centre pour la biodiversité génomique, il s’est associé à l’initiative mondiale BIOSCAN pour établir un catalogue génétique complet de la biodiversité planétaire. Cette initiative pluridisciplinaire prévoit des activités de concertation avec des responsables politiques du monde entier afin de lutter contre la disparition des espèces. Graham Taylor est également chercheur principal au AI and Climate Change Global Biodiversity Center, un consortium international récemment fondé grâce au financement de la National Science Foundation (NSF) des États-Unis et du CRSNG du Canada. Ce projet vise à tirer parti de l’IA pour faire évoluer les méthodes d’intégration et d’analyse des données sur la biodiversité provenant de diverses sources, telles que la télédétection par satellite et par avion à basse altitude, les capteurs au sol, les séquences d’ADN et la science citoyenne.
Cette profusion de données hétéroclites est à la fois une bénédiction et un défi. « Les données brutes et non structurées provenant de toutes ces sources sont essentielles, mais elles ne peuvent pas être exploitées par l’IA sans être traitées au préalable, explique M. Taylor. Le défi consiste à les formater sous une forme que l’apprentissage automatique peut utiliser pour identifier certaines espèces, leur habitat et l’abondance de leur population. Par chance, c’est une tâche à laquelle excelle l’apprentissage profond. Nous prenons les images, les données audio et les codes-barres génétiques, puis nous les convertissons en informations plus structurées et analysables. »
Le séquençage par nanopores, une technique empruntée au secteur de la santé, jouera un rôle crucial dans l’essaimage mondial du codage à barres de l’ADN, indique M. Taylor. « Auparavant, il fallait un équipement hors de prix pour obtenir des données génétiques sur la biodiversité. Quelqu’un devait envoyer un cadavre d’insecte dans un laboratoire central pour les besoins du séquençage. Cependant, au cours de la pandémie de COVID-19, une nouvelle technologie a vu le jour afin de produire le code-barres sur le terrain à l’aide d’un ordinateur portable et d’un petit séquenceur d’ADN. Nous pouvons maintenant coder des centaines de milliers de spécimens pour moins d’un sou chacun. » Des collaborateurs et collaboratrices comme Angel Chang, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Amii, mettent au point des méthodes d’apprentissage faiblement supervisé des modèles à partir de ces codes-barres génétiques afin d’identifier plus fidèlement les insectes photographiés et de réduire le temps d’étiquetage manuel des données.
Et ces travaux font déjà des petits au Canada. En Ontario, Graham Taylor et son équipe travaillent en partenariat avec l’organisme canadien sans but lucratif Alternative Land Use Services afin de fournir aux producteurs agricoles et aux propriétaires fonciers des méthodes peu coûteuses pour évaluer le potentiel de biodiversité des terres en jachère ou improductives. Cet outil d’analyse appelé BugShot sert à appuyer les propositions de financement visant à convertir ces zones en aires de conservation des espèces menacées.
M. Taylor attribue à sa chaire en IA Canada-CIFAR le mérite de les avoir mis, lui et ses étudiants et étudiantes, en contact avec le milieu canadien de la recherche scientifique. Son association avec le AI and Climate Change Global Biodiversity Center est le fruit de sa rencontre avec David Rolnick, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR à Mila et directeur du volet canadien du projet. Quant à sa collaboration avec Angel Chang de l’Amii pour le codage à barres de l’ADN, elle est née de discussions lors d’une réunion du CIFAR.
Par ailleurs, M. Taylor ne manque pas de vanter les avantages du programme de chaires pour ses étudiants et étudiantes. « Beaucoup ont participé à l’École d’été sur l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement du CIFAR, qui leur a été extrêmement bénéfique. Par ailleurs, mes étudiants et étudiantes collaborent en équipe et s’écrivent sur Slack, se conseillant mutuellement et apprenant les uns des autres. Cette communauté de titulaires de chaires s’est révélée très enrichissante pour eux aussi. »