Aussi attendrissants et majestueux soient-ils, avouons que les ours bruns se ressemblent tous un peu: grands, velus et mignons. Voilà qui complique largement la tâche des biologistes, qui se démènent pour les distinguer, afin d'étudier leurs déplacements et leurs dynamiques sociales.
Pour soutenir ces recherches et, à terme, les efforts de conservation de cette espèce considérée comme stable mais fragile, l'EPFL et l’Alaska Pacific University sont parvenues à créer une intelligence artificielle dédiée, programmée pour les reconnaître facilement. Basé sur un système de reconnaissance faciale très pointu, l'outil permet en effet d'identifier chaque ours, en analysant avec précision ses traits uniques, la forme spécifique du museau, les éventuelles cicatrices, l'angle du front ou encore la position des oreilles.
Chaque ours change au fil des saisons
Ainsi que le précise un communiqué de presse publié fin janvier par l'EPFL, la plupart des systèmes de vision par ordinateur sont plutôt conçus pour identifier les espèces dotées de pelages contrastés ou portant des motifs, comme les zèbres, les léopards ou les girafes. Chez l'ours, dont le pelage est soyeux mais dépourvu de motifs, il s'agit donc d'une mission quasi impossible. Sans oublier que l'ours brun change sensiblement d'aspect au fil des saisons et des températures:
«Le printemps venu, il sort de sa tanière hirsute et amaigri par de longs mois d’hibernation, peut-on lire dans le document. Au fil de l’été, il prend progressivement de l’embonpoint en se nourrissant de saumon, tout en perdant complètement son pelage d'hiver, déroutant aussi bien les spécialistes que les IA, au point souvent de passer pour un autre.» Le nouvel outil permet ainsi de contourner ces divers changements saisonniers pour reconnaître chaque ours au fil de l'année et de ses déplacements. Un total de 150 individus, résidant en Alaska sur un territoire de plus de 500 kilomètres carrés, ont pu être reconnus et suivis avec succès.
Ainsi que le précise Alexander Mathis, professeur aux instituts Brain Mind et Neuro-X de l’EPFL, dans le communiqué, les caractéristiques du visage combinées à la posture s'avèrent plus fiables que la seule silhouette, qui change beaucoup avec la prise de poids.
Des milliers d'images comparées entre elles
Pour programmer leur IA, l'équipe de chercheurs a pu compter sur le travail de Beth Rosenberg, chercheuse de l'Alaska Pacific University, qui passe quelques mois par année sur le territoire des ours bruns pour rassembler des dizaines de milliers de photos, dans toutes les conditions météorologiques possibles.
Grâce à ces images, l'IA peut facilement comparer plusieurs photos entre elles, repousser celles qui ne correspondent pas et assembler celles qui se ressemblent le plus. À terme, des photos prises par des particuliers durant leurs balades pourraient aussi être intégrées à cette immense base de données, tandis que le même outil pourrait être appliqué à d'autres espèces difficiles à étudier, comme le macaque ou la souris.
«Distinguer chaque animal de ses congénères, avec sa propre histoire, ses trajets et ses habitudes permet aux scientifiques de mieux comprendre la vie secrète des espèces afin de gérer leur environnement et étudier la dynamique des populations», indique le communiqué de l'EPFL. Des informations indispensables pour les efforts de conservation et de protection des espèces menacées.
