Le braconnage est un mal « endémique » des grandes réserves naturelles africaines. Afin d’enrayer ce fléau, des chercheurs ont mis au point des drones de surveillance équipés d’un système d’IA baptisé Spot. L’intelligence artificielle consiste ici à utiliser des procédés de Deep Learning pour analyse finement les images vidéos récupérés par le drone; en effet, il est quasiment impossible de détecter à l’oeil nu et sur des vidéos en basse résolution des individus en planque la nuit au milieu de la savane, une tâche dont le logiciel parvient à s’acquitter aisément.
Le flux des images infrarouges récupérées par les drones sont donc analysées avec un niveau d’acuité et de rapidité qui permet aux autorités d’intervenir rapidement sur site, ce qui est essentiel pour assurer la protection d’animaux sauvages dont un grand nombre sont menacés de disparition. Ce procédé de surveillance particulièrement performant (moins d’une seconde pour la détection) a été mis au point par la chercheuse Elizabeth Bondi ainsi que tout son équipe de l’Université de Californie du Sud. L’algorithme de Spot n’est pas entièrement nouveau : il s’agit d’un « dérivé » logiciel d’une IA déjà existante, le Faster RCNN. Tout comme la plupart des systèmes de Machine Learning, Spot a été formé et entraîné grâce à l' »assimilation » d’un très grand nombre d’images « références », soit ici 4.183 images de braconniers et 18.480 images d’animaux.
Le système Spot peut repérer des braconniers sur des vidéos à priori peu exploitables
Les premiers tests de Spot « sur le terrain » se sont montrés concluants; des drones d‘Air Shepperd équipé de Spot seront donc déployés à grande échelle sur plusieurs parcs africain, dont le parc national du Botswana.
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