Le manque d'experts signifie qu'il existe des lacunes majeures dans notre compréhension de l'endroit où les espèces sont présentes, de la manière dont les populations évoluent et des causes du déclin et des extinctions locales.

Il existe une grave pénurie de données sur les insectes à l'échelle mondiale, même s'ils représentent les quatre cinquièmes de la vie animale et sont essentiels à la santé des écosystèmes et à la production alimentaire.

Le Centre britannique pour l'écologie et l'hydrologie (UKCEH) travaille avec des partenaires du monde entier pour être pionnier dans l'utilisation de stations automatisées de surveillance de la biodiversité.

Ce partenariat teste des équipements en Europe, en Amérique du Nord ainsi que sous les tropiques, qui comptent parmi les endroits les plus riches en biodiversité de la planète, mais où il existe une sous-déclaration importante des espèces.

Ces stations alimentées par l'énergie solaire, qui peuvent fonctionner de manière autonome pendant plusieurs mois, comprennent des caméras haute résolution pour photographier les insectes et des équipements acoustiques pour enregistrer les cris des oiseaux et des chauves-souris.

Les scientifiques utilisent ensuite des logiciels d'IA en entraînant les systèmes informatiques à reconnaître les espèces à partir d'images et d'enregistrements.

Bien que le développement de systèmes de caméras, d'équipements d'enregistrement et de logiciels de reconnaissance d'IA en soit à un stade relativement précoce, les premiers essais ont été encourageants.

Le professeur David Roy, écologiste à l'UKCEH et à l'Université d'Exeter, explique :« Le déploiement généralisé de capteurs automatisés combiné à l'identification des espèces à l'aide de l'IA peut transformer notre compréhension des impacts des changements environnementaux sur la faune et mesurer les progrès vers les objectifs nationaux et internationaux en matière de biodiversité.

"Cela nous permettra d'identifier les endroits où la biodiversité est menacée, les principaux moteurs de changement et d'éclairer les solutions pour guider la gestion locale de l'habitat et faire face à la crise mondiale de la biodiversité."

Des stations de surveillance automatisées signifieraient qu'une grande quantité de données à long terme, standardisées et vérifiables pourraient être générées et traitées sans enquêtes ou identification sur le terrain à forte intensité de main-d'œuvre.

Il y a moins de variabilité que dans les relevés traditionnels, où les pièges, les emplacements ou les observateurs peuvent être différents d'une année à l'autre, et il est moins probable qu'il y ait des photographies ou des enregistrements pour vérifier les enregistrements.

Les chercheurs développent des méthodes standardisées de détection automatisée dans le monde entier.

Dans le cadre de ces travaux, ils ont publié une nouvelle étude définissant un modèle pour la surveillance des insectes nocturnes assistée par IA et basée sur des images. L'étude a été publiée dans Philosophical Transactions of the Royal Society B:Biological Sciences

Une grande partie des recherches initiales sur les stations automatisées de biodiversité se concentrent sur la surveillance des insectes.

Ces espèces jouent un rôle crucial dans les écosystèmes, tels que le cycle des nutriments et la nourriture pour d'autres créatures, et soutiennent la production agricole grâce à la pollinisation et à la lutte naturelle contre les ravageurs.

Ils représentent 80 % de toute la vie animale, mais seulement 20 % des espèces d'insectes mondiales ont été identifiées, la plupart des évaluations se limitant largement aux papillons, aux abeilles et aux mouches, principalement d'Europe et d'Amérique du Nord.

Les scientifiques déploient donc des stations automatisées de surveillance de la biodiversité non seulement dans ces régions mais aussi en Argentine, au Panama, au Costa Rica, à Singapour, au Japon et au Kenya pour tester leur durabilité dans les zones tropicales.

À l'heure actuelle, les scientifiques accèdent à distance aux images et aux enregistrements d'une station de surveillance de la biodiversité, puis utilisent des ordinateurs dans leurs bureaux pour traiter les données et identifier les espèces via l'IA.

Cependant, l'UKCEH et l'Institut Alan Turing développent un traitement de pointe qui permettra aux images d'être analysées sur l'appareil, plutôt que d'être téléchargées et traitées ultérieurement.

"Cela permettra à des volontaires non experts d'utiliser des systèmes automatisés pour produire de nombreuses données sur les espèces sur de nombreux sites, apportant ainsi un changement radical dans la surveillance mondiale de la biodiversité", déclare le Dr Oliver Strickson, ingénieur logiciel de recherche principal chez Turing.

Dans le cadre du programme AgZero+, l'UKCEH installe déjà des pièges photographiques automatisés et des équipements bioacoustiques dans les fermes britanniques pour surveiller la présence d'insectes, d'oiseaux, d'amphibiens, de chauves-souris et de petits mammifères. Cela permettra d'évaluer l'efficacité des programmes agroenvironnementaux britanniques.