L’intelligence artificielle permet aux smartphones de détecter les changements écologiques

Lorsque l’intelligence artificielle (IA) est associée aux applications de smartphones d’aujourd’hui, elle peut effectuer des tâches telles que l’identification des espèces végétales avec une grande précision et aider à détecter les changements écologiques. Tout cela peut être fait par n’importe qui, il n’y a donc pas besoin d’une formation spécialisée, et cela nous donne plus d’opportunités de collecter des informations sur les conditions environnementales.

Des chercheurs du Centre allemand de recherche sur la biodiversité intégrative (iDiv), du Centre de télédétection pour la recherche sur les systèmes terrestres (RSC4Earth) de l’Université de Leipzig (UL) et du Centre de recherche environnementale Helmholtz (UFZ), de l’Institut Max Planck de biogéochimie (MPI-BGC) et de l’Université technique d’Iémenau se sont lancés pour déterminer la fiabilité de ces données.

Les chercheurs ont collecté et analysé des données de l’application mobile Flora Incognita en Allemagne et les ont comparées à la base de données FlorKart de l’Agence fédérale allemande pour la conservation de la nature (BfN), qui contient des données collectées par plus de 5 000 experts en floristique sur plus de 70 ans.

Détection de modèles macroécologiques

Selon les chercheurs, ils ont pu découvrir des modèles macroécologiques en Allemagne avec les données collectées, et cela ressemblait aux données de l’inventaire de la flore allemande. Lorsque les chercheurs ont comparé les deux ensembles de données, cependant, ils ont trouvé des différences importantes entre les données de Flora Incognita et les données d’inventaire à long terme dans les régions qui ont une faible densité de population humaine.

Le Dr Jana Wäldchen est l’auteur principal du MPI-BGC et l’un des développeurs de l’application mobile.

“Bien sûr, la quantité de données collectées dans une région dépend fortement du nombre d’utilisateurs de smartphones dans cette région”, a déclaré Wäldchen.

En raison de cela, il y avait des écarts dans les données en fonction de leur origine, tels que les zones rurales et les destinations touristiques.

Un autre facteur d’impact est le comportement des utilisateurs, qui a influencé les types d’espèces végétales enregistrées par l’application.

“Les observations de plantes effectuées avec l’application reflètent ce que les utilisateurs voient et ce qui les intéresse”, a poursuivi Wäldchen.

Les utilisateurs ont tendance à enregistrer plus souvent les espèces communes et visibles que les rares, mais malgré cela, les chercheurs ont pu reconstruire des modèles biogéographiques familiers en raison du nombre d’observations de plantes. Les chercheurs ont examiné un total de plus de 900 000 entrées de données.

Recherche sur la biodiversité et l’environnement

Le nouveau développement pourrait avoir de grandes implications pour la recherche sur la biodiversité et l’environnement.

Miguel Mahecha est l’auteur principal et professeur à l’UL. Il est également membre d’iDiv.

“Nous sommes convaincus que la reconnaissance automatique d’espèces a un potentiel beaucoup plus grand qu’on ne le pensait et qu’elle peut contribuer à une détection rapide des changements de biodiversité”, a déclaré Mahecha.

Selon l’équipe, des applications telles que Flora Incognita pourraient permettre la détection et l’analyse des changements écologiques partout dans le monde en temps réel.

Patrick Mäder est co-auteur et professeur à l’Université technique d’Iémenau.

“Lorsque nous avons développé Flora Incognita, nous avons réalisé qu’il y avait un énorme potentiel et un intérêt croissant pour des technologies améliorées pour la détection des données de biodiversité. En tant que spécialistes en informatique, nous sommes heureux de voir comment nos technologies font une contribution importante à la recherche sur la biodiversité”, a déclaré Mäder.