Oubliez le guide de terrain classique. Les ornithologues amateurs et passionnés de nature peuvent désormais s'appuyer sur des applications qui identifient les oiseaux par leurs chants et photos.
Cet article a déjà été publié dans Eos spécial Notre nature sauvage.
« Regardez, une spatule ». Au loin, Geert Spanoghe repère une tache blanche à peine visible sans jumelles. Expert aviaire à l'Institut de recherche sur la nature et la forêt (INBO) et président du groupe de travail oiseaux de Gand chez Natuurpunt, il me guide lors d'une promenade au cœur de la réserve naturelle du Gand Bourgoyen-Ossemeersen. Spanoghe connaît ces lieux comme sa poche et y vient régulièrement pour compter et baguer les oiseaux.
Il suffit d'une demi-aile pour qu'il nomme l'espèce, en ajoutant toujours des anecdotes passionnantes. « Saviez-vous que l'accenteur mouchet n'a que dix plumes à la queue, contre douze pour la plupart des passereaux ? » Même sans rien voir, il décompose sans effort le concert aviaire environnant en chants individuels.
Je ne reconnais que les oiseaux de jardin les plus courants, mais la technologie est de mon côté. À quelques mètres du sentier, un oiseau gris-brun émet un « jetje ». Sur mon smartphone, l'application BirdNET affiche un spectrogramme analysant la fréquence du chant. Un clic, et un réseau neuronal le compare à près d'un millier d'espèces d'Europe et d'Amérique du Nord. Selon la localisation, BirdNET – développée par le Cornell Lab of Ornithology (New York) et la Technische Universität Chemnitz (Allemagne) – propose les plus probables. Verdict : accenteur mouchet. Spanoghe approuve.
Pour l'occasion, j'utilise le nouveau Digital Guide de Swarovski Optik (Autriche). Ces jumelles transmettent les photos directement au smartphone. L'application Merlin (Cornell) et la nouvelle Obsidentify (Natuurpunt) les analysent ensuite.
Les algorithmes comparent les images à d'immenses bases de données. Merlin s'appuie sur eBird (science citoyenne), Obsidentify sur plus de 20 millions de photos d'observation.be et observation.nl, couvrant oiseaux et autres espèces. Malgré une photo floue prise à la hâte, les deux apps identifient correctement : accenteur mouchet.
Pendant la balade, la technologie brille parfois et patine ailleurs. BirdNET reconnaît le rouge-gorge, le chant mélodieux du fauvette à tête noire et le coassement de la bouscarle. « On l'appelle aussi le « moineau à gratter » », précise Spanoghe. « Il revient ici vers le 10 avril de ses quartiers d'hiver, du Sahel à la forêt tropicale humide. »
L'app identifie aussi le cri d'alarme de la fauvette à tête noire et – habilement – les cris de mendicité des jeunes cormorans. Mais face à un chœur dense, elle galère, confondant même la grive musicienne malgré ses répétitions typiques. Spanoghe s'arrête près d'un rideau de roseaux : un oiseau aux variations tempo et accélérations. « Incontestablement une rousserolle des bois », dit-il. L'app hésite : « Fauvette ou rousserolle ? ». Même la rousserolle des roseaux la laisse perplexe, malgré un succès antérieur.
« Certaines espèces comme l'étourneau sansonnet imitent d'autres, ce qui complique tout » Stefan Kahl, développeur BirdNET (TU Chemnitz)
« Nous faisons face à une variété énorme de sons complexes et de qualités d'enregistrement », explique Stefan Kahl (TU Chemnitz). « Les imitateurs comme l'étourneau sansonnet aggravent les choses. Le filtre géographique pose problème si l'espèce n'est pas observée localement. Les performances dépendent des données d'entraînement. »
Obsidentify excelle sur une photo floue de vanneau huppé en vol ou de grimpereau de loin. Mais sur un canard chipeau surexposé, Merlin et Obsidentify butent. Elles confondent d'abord un pouillot fitis avec un chiffchaff – choix compréhensible vu leur ressemblance. « Le fitis a un bec et des pattes plus clairs, et ne remue pas la queue en cherchant sa nourriture », note Spanoghe.
« Si un spécialiste reconnaît l'espèce, l'algorithme le peut aussi » Hannes Ledegen, Natuurpunt
Les algorithmes, entraînés sur des photos labellisées, se basent sur une impression générale de taille et forme, pas les critères ornithologiques. Hannes Ledegen (Natuurpunt, co-développeur Obsidentify) : « La photo est convertie en fichier léger envoyé à un serveur, comparé à 10 à 5 000 images par espèce. Les top 10 sont validées par experts. » L'app affiche sa confiance et s'améliore avec plus de données floues ou distantes.
« On n'apprend rien avec ces apps ! », grognent les puristes. Faux : elles mènent à des infos détaillées. Accessibles, elles démocratisent l'observation sans guide papier.
Obsidentify évoluera sur 5 ans pour couvrir toutes espèces belgo-néerlandaises, indiquant traits clés et s'interrogeant interactivement (« Remue-t-il la queue ? »). Chez Natuurpunt, elle attire femmes 35-45 ans (vs. hommes >50 ans sur le site). Plus de signalements pour plantes, insectes... Une victoire pour l'éducation et la science citoyenne.
