Faire progresser la conservation avec la reconnaissance faciale basée sur l’IA des tortues

Avancer la conservation grâce à la reconnaissance faciale IA des tortues.

Trouver des solutions pour améliorer la réidentification des tortues et soutenir les projets d’apprentissage automatique en Afrique

Protéger les écosystèmes qui nous entourent est essentiel pour sauvegarder l’avenir de notre planète et de tous ses citoyens vivants. Heureusement, de nouveaux systèmes d’intelligence artificielle (IA) font des progrès dans les efforts de conservation à travers le monde, aidant à résoudre des problèmes complexes à grande échelle – de l’étude du comportement des communautés animales dans le Serengeti pour aider à conserver l’écosystème en diminution, à repérer les braconniers et leurs proies blessées pour éviter l’extinction des espèces.

Dans le cadre de notre mission visant à aider l’humanité à bénéficier des technologies que nous développons, il est important de veiller à ce que des groupes diversifiés de personnes construisent les systèmes d’IA de l’avenir afin qu’ils soient équitables et justes. Cela comprend l’élargissement de la communauté d’apprentissage automatique (ML) et l’engagement avec un public plus large pour aborder des problèmes importants à l’aide de l’IA.

En menant des investigations, nous avons découvert Zindi – un partenaire dédié avec des objectifs complémentaires – qui est la plus grande communauté de scientifiques des données africains et organise des compétitions axées sur la résolution des problèmes les plus pressants de l’Afrique.

L’équipe scientifique de notre équipe sur la diversité, l’équité et l’inclusion (DE&I) a travaillé avec Zindi pour identifier un défi scientifique qui pourrait aider à faire avancer les efforts de conservation et à accroître l’implication dans l’IA. Inspirés par le défi de la reconnaissance faciale des tortues de Zindi, nous avons opté pour un projet ayant un potentiel d’impact réel : la reconnaissance faciale des tortues.

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Les biologistes considèrent les tortues comme une espèce indicatrice. Il s’agit de classes d’organismes dont le comportement aide les scientifiques à comprendre le bien-être sous-jacent de leur écosystème. Par exemple, la présence de loutres dans les rivières a été considérée comme un signe d’une rivière propre et saine, depuis l’interdiction des pesticides au chlore dans les années 1970 qui a permis à l’espèce de revenir de l’extinction.

Les tortues sont une autre de ces espèces. En broutant la couverture de posidonie, elles cultivent l’écosystème, offrant un habitat à de nombreux poissons et crustacés. Traditionnellement, les biologistes identifient et suivent les tortues individuelles avec des marques physiques, bien que la perte fréquente ou l’érosion de ces marques dans l’eau de mer rende cette méthode peu fiable. Pour aider à résoudre certains de ces défis, nous avons lancé un défi d’apprentissage automatique appelé Turtle Recall.

Étant donné le défi supplémentaire de maintenir une tortue suffisamment immobile pour localiser sa marque, le défi Turtle Recall visait à contourner ces problèmes grâce à la reconnaissance faciale des tortues. Cela est possible car le motif d’écailles sur le visage d’une tortue est unique à chaque individu et reste le même tout au long de sa vie, qui peut durer plusieurs décennies.

Le défi visait à améliorer la fiabilité et la rapidité de la réidentification des tortues, et éventuellement offrir un moyen de remplacer l’utilisation de marques physiques inconfortables. Pour rendre cela possible, nous avions besoin d’un ensemble de données sur lequel travailler. Heureusement, après le précédent défi basé sur les tortues de Zindi avec l’association kenyane Local Ocean Conservation, les équipes ont aimablement pu partager un ensemble de données d’images étiquetées des visages de tortues.

La compétition a commencé en novembre 2021 et a duré cinq mois. Pour encourager la participation des concurrents, l’équipe a mis en place un cahier Colab, un environnement de programmation dans le navigateur, qui a introduit deux outils de programmation courants : JAX et Haiku.

Les participants avaient pour tâche de télécharger les données du défi et de former des modèles pour prédire l’identité d’une tortue, aussi précisément que possible, à partir d’une photographie prise sous un angle spécifique. Après avoir soumis leurs prédictions sur des données non utilisées par le modèle, ils pouvaient consulter un classement public suivant les progrès de chaque participant.

L’engagement de la communauté a été incroyablement positif, tout comme l’innovation technique affichée par les équipes pendant le défi. Au cours de la compétition, nous avons reçu des soumissions de passionnés d’IA provenant de 13 pays africains différents, y compris des pays traditionnellement peu représentés lors des plus grandes conférences sur l’apprentissage automatique, tels que le Ghana et le Bénin.

Nos partenaires de conservation des tortues ont indiqué que le niveau de précision des prédictions des participants serait immédiatement utile pour identifier les tortues sur le terrain, ce qui signifie que ces modèles peuvent avoir un impact réel et immédiat sur la conservation de la faune.

Dans le cadre des efforts continus de Zindi pour soutenir les défis positifs pour le climat, ils travaillent également sur la classification audio en swahili au Kenya pour aider à la traduction et aux services d’urgence, ainsi que sur la prédiction de la qualité de l’air en Ouganda pour améliorer le bien-être social.

Nous sommes reconnaissants envers Zindi pour leur partenariat, ainsi qu’à tous ceux qui ont consacré leur temps au défi Turtle Recall et au domaine croissant de l’IA pour la conservation. Et nous sommes impatients de voir comment les gens du monde entier continueront à trouver des moyens d’appliquer les technologies de l’IA pour construire un avenir sain et durable pour la planète.

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En savoir plus sur Turtle Recall sur le blog de Zindi et découvrir Zindi sur https://zindi.africa/

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