Chaque girafe a un pelage légèrement différent de ses congénères, ce qui permet à un œil aguerri de différencier chacune d’entre elles. Pour simplifier le processus de reconnaissance et le suivi des populations, une équipe de chercheurs a voulu automatiser la reconnaissance individuelle des individus sur des milliers de photo grâce aux techniques d’intelligences artificielle.
Les suivis des animaux se font en partie grâce à la capacité des experts à reconnaître chaque individu par des traits physiques qui leur sont propres. Un ordinateur est désormais capable d’effectuer le même travail de reconnaissance sur des populations de girafe qu’un homme entraîné. En effet, une équipe de chercheurs du Centre Nationale de la Recherche Scientifique (CNRS) et d’ingénieurs a automatisé la reconnaissance individuelle de girafes sur des milliers de photos grâce aux techniques d’intelligence artificielle.
Les travaux ont été publiés dans la revue Methods in Ecology and Evolution. Habituellement la reconnaissance se fait à l’aide d’un marquage de l’animal ou encore à partir de photographies. En effet, la différence de marques que les animaux portent sur leur peau ou leur fourrure peut permettre de les identifier sur les photographies. C’est le cas pour de nombreux mammifères comme les girafes, les tigres, les léopards, les zèbres, le koudous, ou encore les baleines à bosses. Toutefois l’analyse manuelle de photographies est un exercice chronophage et laborieux, tant le nombre de clichés et d’individus est important. C’est pourquoi des chercheurs et ingénieurs ont fait appel aux toutes dernières techniques de vision par ordinateur.
Dans un communiqué, le CNRS indique qu’à partir de 4 000 photographies de girafes rapportées du terrain, les chercheurs ont développé une chaine de traitements automatisée qui détecte les éléments similaires dans les pelages des flancs de girafes grâce à une combinaison de techniques d’intelligence artificielle. Le système final s’appuie sur l’apprentissage profond (« deep learning ») et consiste à projeter les photos dans un espace mathématique de grande dimension, ce qui rend possible la mesure d’une distance entre chaque paire de photos. « Ainsi, les photos d’un même individu se retrouvent très proches dans cet espace. En pratique, ce système de capture/recapture visuelle permet non seulement de reconnaître les girafes connues dans le suivi et construire leur histoire de vie, mais également de détecter les nouveaux individus non connus auparavant », précise le centre de recherche.
