Une estimation selon laquelle jusqu'à 1,3 million de gnous se déplacent dans le paysage Serengeti Mara chaque année ont été réduits à la taille en utilisant l'IA
La migration des gnous du Serengeti implique moins d'animaux que nous avions pensé
On estime généralement que la «grande migration» de l'Afrique de l'Afrique de l'Est implique jusqu'à 1,3 million de gnous. Mais en réalité, moins de 600 000 animaux pourraient se déplacer à travers le paysage de Serengeti Mara chaque année, selon une analyse de l'IA des images satellites.
La grande migration voit le gnou, le zèbre et les antilopes se déplacer entre l'alimentation et le motif de reproduction au Kenya et en Tanzanie, tout en essayant d'esquiver les prédateurs, notamment des lions, des crocodiles et des hyènes.
L'évaluation du nombre d'animaux impliqués est une tâche difficile, traditionnellement réalisée à l'aide d'enquêtes aériennes d'équipage. Les chercheurs ne peuvent cependant étudier une petite zone à la fois, ils utilisent donc des modèles statistiques pour extrapoler les densités dans des régions non réduites, qui peuvent introduire des erreurs étant donné que les troupeaux sont inégalement distribués et constamment en mouvement.
Les enquêtes par satellite peuvent éviter ces problèmes car une photo peut couvrir des centaines de milliers de kilomètres carrés, réduisant les chances de comptage des animaux à double comptage et enlevant le besoin de projections extrapolatives. Il n'est pas pratique de compter manuellement le gnou dans des images aussi vastes, mais les animaux peuvent être comptés à la place en utilisant l'IA. «L'automatisation via l'IA offre une plus grande cohérence et précision dans le comptage», explique Isla Duporge à l'Université d'Oxford.
Pour la nouvelle étude, Duporge et ses collègues ont formé deux modèles d'apprentissage en profondeur – U-Net et Yolov8 – pour identifier le gnou à l'aide d'un ensemble de données d'images dans lesquelles 70 417 des animaux avaient été étiquetés manuellement. Les deux modèles ont ensuite été appliqués à plus de 4000 kilomètres carrés d'imagerie satellite haute résolution. Les images ont été capturées le 6 août 2022 et 28 août 2023.
Les deux modèles d'IA ont donné des résultats similaires, en comptant 324 202 et 337 926 gnoues en 2022, et 502 917 et 533,137 en 2023. La différence substantielle entre les années 2022 et 2023 reflète le nombre d'animaux impliqués par les deux reprises à travers le mois. «(Mais) ce qui est encourageant, c'est que les deux modèles d'apprentissage en profondeur, qui utilisent des approches très différentes, ont produit des résultats cohérents», explique Duporge. «Cette cohérence renforce notre confiance dans la fiabilité des comptes basés sur l'IA pour suivre les populations de la faune.»
L'estimation précédente de 1,3 million produite à partir d'enquêtes aériennes est en place, largement inchangée, depuis les années 1970. «Sur la base de nos résultats, je soupçonne que la véritable taille de la population est plus proche d'environ 800 000 personnes, si nous pouvions compter chaque individu sans erreur», explique Duporge. «Je pense que le décompte aérien est une surestimation et la nôtre est une légère sous-estimation. Nous nous manquent sous les arbres et il y en aura en dehors de la zone d'étude, mais il est très surprenant que nous ne puissions pas plus de 533,137.»
Les dénombrements inférieurs ne signifient pas nécessairement que les populations de gnous se sont effondrées. Ils ont peut-être modifié leurs voies de migration. Mais les gnous sont confrontés à des défis importants, notamment la perte de l'habitat et la fragmentation due à l'agriculture. Des estimations précises de la population sont cruciales pour éclairer les efforts de conservation ciblés.
L'équipe de recherche a précédemment formé un modèle d'IA pour reconnaître les éléphants des données par satellite, mais c'est la première fois que l'approche est utilisée pour effectuer un recensement de mammifères individuels dans une grande population distribuée. L'équipe développe actuellement une méthode similaire pour détecter et compte des rhinocéros africains.
«Je crois que nous devrions nous diriger vers des méthodes par satellite et basées sur l'IA pour compter les populations de la faune, en particulier pour les espèces qui sont largement réparties dans de grands paysages», explique Duporge.
Le code du modèle du chercheur a été mis à disposition sur https://github.com/sat-wildlife/wildebeest
