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Journal Articles Regards sur la biodiversité Year : 2021

Images, ecology and deep learning

Images, écologie et deep learning

Abstract

L’écologie est témoin d’une excitante convergence. D’un côté, la communauté produit massivement des données de type image, depuis les pièges photos/vidéos, les images aériennes de drones ou de satellites, les données LIDAR (mesures de distance par faisceau lumineux), les photos/vidéos sous-marines jusqu’aux images de laboratoire. Ces données proviennent de campagnes d’acquisition de données sur tout le spectre de l’écologie et des milieux/organismes. De l’autre côté en intelligence artificielle, une nouvelle génération de modèles mathématiques et informatiques a bouleversé la vision par ordinateur, c’est-à-dire l’automatisation de la compréhension du contenu d’une image par la machine. Ces approches dites d’apprentissage profond ou deep learning ont révolutionné le domaine depuis une fameuse compétition en reconnaissance d’images remportée en 2012 par Alex Krizhevsky. Leur principe est simple : construire un modèle qui synthétise un jeu de données dit d’entraînement préalablement analysé à la main – on dira que les images sont annotées – de sorte que la machine pourra utiliser ce modèle pour réaliser par elle-même le traitement de nouvelles données, en masse si besoin. Utilisé dans de nombreuses disciplines scientifiques (par ex. imagerie médicale) mais aussi extrêmement "tendance" dans les médias, le deep learning est un outil prometteur pour le traitement automatisé d’images en écologie. Dans cet article, nous discuterons de cette excitante synchronie entre données produites et méthodologie à disposition. En particulier, le transfert de cette méthodologie vers notre communauté nécessite la découverte d’une nouvelle terminologie, de nouveaux modèles mathématiques et algorithmes, ainsi que de nouvelles techniques de programmation. Cette somme de connaissances est toutefois rarement décrite d’une façon abordable pour les non-spécialistes. Pour l’écologue, découvrir ces techniques représente un effort certain, l’enjeu étant de savoir si cet effort peut s’avérer rentable. Au sein du groupe d’Ecologie Statistique de la SFE2, nous proposons ici une invitation à évaluer la pertinence de l’utilisation de ces méthodes et outils dans notre domaine.
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Dates and versions

hal-03142486 , version 1 (16-02-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03142486 , version 1

Cite

Vincent Miele, Stéphane Dray, Olivier O. Gimenez. Images, écologie et deep learning. Regards sur la biodiversité, 2021. ⟨hal-03142486⟩
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