Un nouvel outil intelligent d’apprentissage profond aide les écologistes à surveiller les espèces d’oiseaux rares grâce à leurs chants

Une équipe de recherche de l’Université de Moncton a mis au point un nouvel outil intelligent d’apprentissage profond qui génère des chants d’oiseaux réalistes. Le but est d’améliorer la capacité des outils d’identification d’oiseaux, et d’aider ainsi les écologistes à surveiller les espèces rares en milieu naturel. Les résultats sont publiés dans le journal de la British Ecological Society, Methods in Ecology and Evolution.

Il n’a jamais été aussi facile d’identifier les oiseaux communs à partir de leur chant, grâce aux nombreuses applications téléphoniques et aux logiciels mis à la disposition aussi bien des écologistes que du grand public. Mais que se passe-t-il si un chant d’oiseau particulier n’a jamais auparavant été répertorié dans le logiciel ou si celui-ci ne dispose que d’un petit échantillon d’enregistrements auxquels se référer? C’est un problème auquel sont confrontés les écologistes et les conservationnistes qui surveillent les populations de certains des oiseaux les plus rares du monde.

Pour résoudre ce problème, une équipe de recherche de l’Université de Moncton a mis au point ECOGEN, un outil d’apprentissage profond inédit capable de générer des sons d’oiseaux réalistes afin d’enrichir les échantillons de chants d’espèces sous-représentées. Ces sons peuvent ensuite être utilisés pour former les outils d’identification audio utilisés dans le cadre de la surveillance écologique, qui disposent souvent de beaucoup plus d’informations sur les espèces communes que sur les espèces rares.

Ce travail s’inscrit dans le cadre de la maîtrise d’Axel-Christian Guei, qui est dirigée par les professeurs Nicolas Lecomte et Éric Hervet. Sylvain Christin, doctorant auprès de Nicolas Lecomte, a également joué un rôle essentiel dans le développement de cet outil d’intelligence artificielle.

« Étant donné le déclin rapide des populations animales dans le monde, il y a un besoin urgent d’outils automatisés, par exemple des outils de surveillance acoustique, pour suivre l’évolution de la biodiversité », explique M. Lecomte. « Mais les modèles d’intelligence artificielle utilisés pour identifier les espèces dans le cadre de la surveillance acoustique ne disposent pas de bibliothèques de référence complètes. »

« Avec ECOGEN, il est possible de combler cette lacune en créant de nouveaux exemples de sons d’oiseaux pour soutenir les modèles d’intelligence artificielle », ajoute-t-il. « Essentiellement, pour les espèces dont les enregistrements en milieu naturel sont limités, comme les espèces rares, insaisissables ou sensibles, vous pouvez enrichir votre bibliothèque de sons sans perturber davantage les animaux ni avoir à effectuer plus de travail sur le terrain. »

Selon l’équipe de recherche, le fait de créer des chants d’oiseaux de cette manière peut contribuer à la conservation des espèces d’oiseaux menacées et fournir des informations précieuses sur leurs vocalises, leurs comportements et leurs préférences en matière d’habitat.

L’outil ECOGEN a d’autres applications potentielles. Par exemple, il pourrait être utilisé pour aider à la conservation d’espèces extrêmement rares — comme le méliphage régent, en danger critique d’extinction —, dont les oisillons ne peuvent pas apprendre les chants de leur espèce parce qu’il n’y a pas assez d’oiseaux adultes de qui apprendre.

Cet outil pourrait également s’avérer utile pour d’autres types d’animaux. « ECOGEN a été développé pour les oiseaux, mais nous sommes convaincus qu’il pourrait être utilisé pour les mammifères, les poissons (mais oui, ils peuvent produire des sons!), les insectes et les amphibiens », explique M. Lecomte.

Outre sa polyvalence, l’un des principaux avantages de l’outil ECOGEN est son accessibilité, puisqu’il s’agit d’un logiciel libre, qui peut être utilisé sur les ordinateurs les plus simples.

L’outil convertit des enregistrements réels de chants d’oiseaux en spectrogrammes (représentations visuelles des sons), puis génère de nouvelles images à partir de ces représentations pour enrichir l’ensemble de données disponibles pour les espèces rares, pour lesquelles il existe peu d’enregistrements. Ces spectrogrammes sont par la suite reconvertis en sons, qui servent à former les outils d’identification des chants d’oiseaux. Dans le cadre de cette étude, l’équipe de recherche a utilisé un ensemble de 23 784 enregistrements d’oiseaux en milieu sauvage réalisés partout dans le monde, qui représentaient 264 espèces.

Article : Guei, A.-C., S. Christin, N. Lecomte et É. Hervet (2023). « ECOGEN: Bird sounds generation using deep learning ». Methods in Ecology and Evolution, vol. 00, p. 1-11. https://doi.org/10.1111/2041-210X.14239

Le présent article a été adapté, traduit et publié avec l’autorisation de l’Université de Moncton et de la British Ecological Society.

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