Eléphants d’Afrique : Des satellites et du « deep learning » pour protéger l’espèce
RACINES DU CIEL•Le continent africain abriterait aujourd’hui environ 400.000 pachydermes, contre trois à cinq millions au début du XXe siècle20 minutes avec agences
Selon une étude publiée par des chercheurs des universités britanniques d’Oxford et de Bath en décembre, algorithmes, apprentissage automatique (deep learning) et satellites pourraient être utilisés pour remplacer les techniques actuelles de comptage des éléphants, pratique essentielle à leur conservation.
«La population des éléphants d’Afrique s’est effondrée au cours du siècle dernier en raison du braconnage, de l’abattage en représailles des pillages de cultures et de la fragmentation de l’habitat», indique l’Université d’Oxford dans un communiqué. «Leur conservation nécessite de savoir où ils sont et combien ils sont : une surveillance précise est vitale». En 2016, l’espèce comptait 415.000 individus, contre trois à cinq millions au début du XXe siècle.
Une technique rapide et discrète
Actuellement, le comptage depuis le ciel grâce à des aéronefs est la technique la plus courante. Mais elle prend du temps, de l’énergie et pâtit parfois de mauvaises conditions de visibilité, en raison de la météo ou de la végétation.
«La surveillance par satellite est une technique discrète, ne nécessitant aucune présence au sol, éliminant ainsi le risque de déranger les animaux, ainsi que les risques pour l’homme lors des recueils de données», souligne l’université. Autre avantage, un gain de temps considérable : «une opération qui auparavant prendrait des mois peut être accomplie en quelques heures».
Des algorithmes perfectionnés
La technique a d’abord été développée à l’Addo Elephant National Park, en Afrique du Sud. Les images, prises depuis un satellite en orbite à 600 kilomètres au-dessus de la Terre, ont pu couvrir jusqu’à 5.000 km2 en un passage et ont été recueillies en quelques minutes.
Les scientifiques ont entraîné l’algorithme pour ne reconnaître que les adultes sur une base de 1.000 éléphants dans le parc sud-africain, avant de voir qu’il pouvait également identifier les éléphanteaux. Ils espèrent désormais que ces techniques seront utilisées à grande échelle.