L’IA au service des oiseaux rares

Depuis l’avènement des applications qui permettent d’identifier les oiseaux par leurs chants et leurs sons, les observateurs amateurs et les biologistes ont pris l’habitude d’ajouter cet outil à leur arsenal pendant les activités de recensement des espèces. Mais si le logiciel d’identification n’a jamais entendu un oiseau peu commun auparavant ou ne dispose que d’un petit échantillon de chant, que faire ? C’est un problème auquel sont confrontés les biologistes qui tentent de faire état des espèces aviaires les plus rares. Pour surmonter ce problème, des chercheurs de l’Université de Moncton, au Nouveau-Brunswick, ont développé ECOGEN, un outil d’apprentissage profond capable de générer des sons d’oiseaux réalistes pour améliorer les échantillons d’espèces sous-représentées. ECOGEN fonctionne en convertissant des enregistrements réels de chants d’oiseaux en spectrogrammes (représentations visuelles des sons), puis, à l’aide de l’intelligence artificielle, en générant de nouvelles images respectant les schèmes d’origine. Ces spectrogrammes sont ensuite reconvertis en audio, permettant ainsi de former des identifiants sonores d’oiseaux. Le Dr Nicolas Lecomte, l’un des principaux chercheurs qui ont travaillé sur le développement de cet outil, croit que la surveillance acoustique pourra ainsi être bonifiée pour les suivis aviaires, mais pourra aussi bien servir pour le suivi des mammifères, des amphibiens et de certains insectes.

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https://phys.org/news/2023-11-deep-ai-tool-ecologists-rare.html

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