Google a ouvert l’accès au modèle d’IA, SpeciesNet, conçu pour identifier les espèces animales en analysant des photos prises par des pièges photographiques.
Tout comme iNaturalist permet de réaliser une recherche de plantes et de participer à l’élaboration d’une base de données biologique à travers le monde, le but de SpeciesNet et l’identification des espèces animales.
L’intelligence artificielle sert déjà à beaucoup de choses, et Google l’a bien compris en ajoutant Gemini à pratiquement tous ses services. Et l’IA sert aussi à recenser les espèces animales depuis l’espace et pourrait même décoder le langage des animaux.
Traitement de photo en volume pour l’identification des espèces
Si, grâce à Google Lens, vous pouvez déjà identifier presque n’importe quoi sur vos photos, et notamment les animaux, l’idée derrière SpeciesNet et de permettre de prendre en charge de gros volumes de données.
Les chercheurs du monde entier utilisent des pièges photographiques. Ce sont des appareils photo numériques reliés à des capteurs infrarouges (qui déclenchent la prise de clichés) qui sont installés dans des arbres, des buissons, etc, en pleine nature. Cela permet d’étudier les populations d’animaux sauvages sans les déranger dans leur habitat naturel.
Mais si ces pièges peuvent fournir des informations précieuses, ils génèrent d’énormes volumes de données qu’il faut des jours, voire des semaines, pour passer au crible.
Il y a environ six ans, Google a lancé Wildlife Insights, une initiative du programme philanthropique Google Earth Outreach. Wildlife Insights est une plateforme sur laquelle les chercheurs peuvent partager, identifier et analyser des images d’animaux sauvages en ligne, en collaborant pour accélérer l’analyse des données des pièges à caméra.
A l’heure actuelle, Google indique (d’après TechCrunch) que certains de soutils d’analyse de Wildlife Insights sont alimentés par SpeciesNet.
Selon la firme Mountain View, le modèle IA a été formé à partir de plus de 65 millions d’images accessibles au public et d’images provenant d’organisations spécialisées comme le Smithsonian Conservation Biology Institute, la Wildlife Conservation Society, le North Carolina Museum of Natural Sciences et la Zoological Society of London.
Grâce à ces connaissances, l’IA serait ainsi capable de cataloguer chaque espèce dans l’une des 2 000 catégories couvrant les espèces animales (mammifères ou autres) ou les objets non animaux (si l’appareil photo a été déclenché par une voiture par exemple).
“La version du modèle SpeciesNet AI permettra aux développeurs d’outils, aux universitaires et aux startups liées à la biodiversité d’intensifier la surveillance de la biodiversité dans les zones naturelles”, a écrit Google dans un article de blog publié lundi 3 mars.
SpeciesNet est disponible sur GitHub sous une licence Apache 2.0, ce qui signifie que le modèle peut être utilisé commercialement en grande partie sans restrictions.
Il convient de noter que SpeciesNet n’est pas le seul outil open source permettant d’automatiser l’analyse des images des pièges photographiques. Le laboratoire AI for Good de Microsoft gère PyTorch Wildlife, un cadre d’intelligence artificielle qui propose des modèles pré-entraînés adaptés à la détection et à la classification des animaux.
