Comment les technologies peuvent contribuer à la protection de l’environnement

Chacun.e à notre niveau pouvons contribuer à la protection de l’environnement. Et parfois, les technologies peuvent se révéler très utiles. Ce blog post présente quelques illustrations concrètes.

Les organisations de la société civile (ONG) ont en effet développé une expertise de terrain et un savoir-faire en matière de protection de l’environnement. Les services fournis par ce groupe d’acteurs sont nombreux, allant de la protection des espèces et des écosystèmes menacés à la traque des délits de braconnage et de surpêche. Ils soutiennent également d’autres acteurs dans l’éducation et la formation d’une partie de la population à une meilleure gestion des ressources naturelles.

Grâce aux technologies de reconnaissance d’images, à la théorie du jeu et aux capacités d’analyse de l’intelligence artificielle (IA), les animaux en voie de disparition sont mieux surveillés et protégés par des données réelles et des modèles de prévision précis. [1]  Les parasites et les virus peuvent être détectés à un stade précoce, et les migrations peuvent être protégées par exemple en créant des zones humides temporaires en collaboration avec les agriculteurs. [2]

Les forêts peuvent fournir un tiers des solutions au changement climatique[3] et sont essentielles pour la conservation de la biodiversité.  Cependant, elles sont soumises à de multiples menaces : la déforestation, mais aussi la dégradation avec une diminution de la densité et du sous-bois, ce qui les rend plus vulnérables aux incendies par exemple. Malgré les progrès actuels des techniques permettant d’évaluer à distance les efforts de restauration, le manque de données en temps réel rend difficile, encore aujourd’hui, l’évaluation des mesures prises par les États[4] et les institutions européennes pour protéger ces écosystèmes fragiles.  Dans ce contexte, la cartographie satellitaire et aérienne, ainsi que la capacité d’analyse de l’IA, peuvent fournir en temps réel des informations substantielles et précises sur la dégradation des sous-bois, l’éclaircissement des arbres de l’étage supérieur, l’évolution des niveaux d’eau et l’augmentation de nouveaux arbres dans les zones désignées.

Les données volumineuses collectées proviennent de trois sources principales : volontaires (fournies par les utilisateurs), automatisées (fournies automatiquement par un dispositif tel qu’un smartphone) et dirigées (mesurées par un opérateur humain)[5].  Bien que traditionnellement les scientifiques favorisent la précision et fiabilité des données provenant de sources dirigées, les technologies de l’information et de la communication (TIC) permettent aujourd’hui de rendre accessibles de nouvelles sources et de nouvelles méthodes de collecte, en particulier pour les formes de collecte de données automatisées et volontaires. Ces dernières représentent un bénéfice évident, car elles diminuent le coût de la collecte, et permettent ainsi aux scientifiques et organisations, de collecter plus de données.

Les sciences citoyennes, ou sciences participatives, décrivent ainsi l’implication du grand public dans les processus d’observations scientifiques. Il s’agit notamment pour les citoyens intéressés, de devenir les yeux et les oreilles des scientifiques sur le terrain, qui ne pourraient pas, faute de ressources et de technologie, suivre tous les changements et évolutions des écosystèmes aux niveaux local et mondial. À titre d’exemple, les citoyens peuvent observer la migration de diverses espèces et d’illustrer l’évolution d’écosystèmes spécifiques grâce à leur smartphone. Les données collectées sont ensuite stockées et analysées par des programmes d’IA. Ces derniers permettent par exemple d’identifier des espèces dans les vidéos et images, ou encore mettre en lumière des tendances dans des données volumineuses provenant de différentes sources[6]. Si le développement de nouvelle application de sciences citoyennes, qui utilisent l’IA, n’est pas forcément le résultat d’un partenariat avec des multinationales technologiques, l’utilisation nécessaire du réseau 3G ou 4G, et de smartphone, met nécessairement ces dernières au centre de la collecte des données.

Pour illustrer ces propos, deux applications reconnues.

Tout d’abord, iNaturalist est l’une des applications des sciences citoyennes les plus populaires pour observer la nature. iNaturalist permet aux utilisateurs d’identifier les plantes et les animaux dans leur environnement. Grâce à ses capacités didactiques, iNaturalist a permis de créer une communauté de plus de 750 000 citoyens engagés et sensibilisés à la protection de la biodiversité.[7]Concrètement, lorsqu’un citoyen prend une photo d’une espèce dans la nature grâce à l’application téléchargée sur son smartphone, l’intelligence artificielle compare cette photo avec sa base de données et suggère une espèce. Les données recueillies permettent également aux scientifiques de suivre les changements en termes de population et d’abondance des espèces, de recevoir des informations en temps quasi réel sur les épidémies, et d’appréhender la manière dont les plantes et les animaux s’adaptent à des changements tels que le changement climatique et la désertification.[8]

Deuxièmement, Conserve.io est une application utilisée par de nombreuses organisations environnementales européenne pour collecter et visualiser des données provenant de la nature. D’une part, elle aide les utilisateurs à collecter des ensembles de données d’observation sur une “piste” ou un trajet prédéfini. Leurs données sont collectées en ligne ou hors ligne, puis automatiquement synchronisées avec des bases de données en nuage. Spotter, sa plateforme de collecte de données, permet également aux utilisateurs de gérer des ensembles de données et de produire des rapports. D’autre part, cette technologie permet aux gestionnaires de transmettre à tout moment aux citoyens, collecteurs de données, des informations en temps réel et géo-localisées, déclenchées par un GPS. Ils deviennent ainsi les yeux et les oreilles des efforts de conservation.[9]

 

References:

[1] Elisabeth Bondi et al., « AirSim-W: A Simulation Environment for Wildlife Conservation with UAVs », Compass ‘18: ACM SIGCAS Conference on Computing and Sustainable Societies (COMPASS), June 20–22, 2018.

[2] ITU, « AI Breakthrough Tracks », ITU website, 2018.

[3] Ibid.

[4] Ibid.

[5] Rob Kitchin, « Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks », Dialogues in human geography3(3), 2013, pp. 262-267.

[6] Steve Kelling et al., « A human/computer learning network to improve biodiversity conservation and research»,  AI magazine34(1), 10-10.

[7] Voir le Site Internet iNaturalist. https://www.inaturalist.org/pages/what+is+it

[8] Voir le Site Internet Microsoft for Earth. iNaturalist. https://www.microsoft.com/en-us/aiforearth/inaturalist.aspx

[9] Voir le site internet Conserve.io http://conserve.io/our-work/

Jérôme Duberry

Jérôme Duberry est enseignant-chercheur Post-Doc au Centre de Compétences Dusan Sidjanski en Études Européennes, Global Studies Institute, Université de Genève, et chercheur associé à l’IHEID. Ses activités de recherche s'articulent autour de la convergence entre technologies numériques, politique et développement durable (ODD).