Oubliez le guide de terrain. Les ornithologues amateurs et autres amoureux de la nature peuvent désormais compter sur des applications qui reconnaissent les sons et les photos.
Cet article a déjà été publié dans Eos spécial Notre nature sauvage .
« Regarde, il y a une spatule. » Au loin, Geert Spanoghe aperçoit une tache blanche, à peine visible sans jumelles. L'expert en oiseaux de l'Institut de recherche sur la nature et la forêt (INBO) et président du groupe de travail sur les oiseaux de Gand de Natuurpunt m'emmène faire une promenade à travers le Gand BourgoyenOssemeersen. Spanoghe connaît cette réserve naturelle comme sa poche et vient régulièrement compter et baguer les oiseaux.
Il n'a besoin de voir qu'une demi-aile pour nommer l'espèce, et il ajoute toujours beaucoup de faits intéressants. "Saviez-vous que la paruline de Cetti n'a que dix plumes de la queue, et non douze, comme la plupart des oiseaux chanteurs?" Si nous ne voyons rien, il décompose sans effort le concert d'oiseaux autour de nous en chanteurs individuels.
Je ne reconnais moi-même que les oiseaux de jardin les plus communs, mais j'ai la technologie de mon côté. Au moins, cela devra s'avérer. A quelques mètres du chemin, un oiseau gris-brun vous donne jetje. Un spectrogramme apparaît sur mon smartphone dans l'application Birdnet, qui montre la fréquence de la chanson au fil du temps. Une simple pression sur un bouton et un réseau neuronal compare le modèle à près d'un millier d'espèces d'Europe et d'Amérique du Nord. En fonction de votre emplacement, l'application du Cornell Lab of Ornithology de New York et de la Technische Universität de Chemnitz, en Allemagne, sélectionne les espèces les plus probables. Heggenmus, c'est la conclusion. Nous regardons le jury :Spanoghe acquiesce.
Pour l'occasion, je sors avec le nouveau Digital Guide du fabricant autrichien d'optique Swarovski. Avec ces jumelles, vous pouvez également prendre des photos que le spectateur envoie automatiquement sur votre smartphone. L'application Merlin, également développée à l'Université Cornell, identifie ensuite l'espèce. La nouvelle application Obsidentify de Natuurpunt peut faire de même.
Dans les deux cas, un algorithme compare la photo aux images d'une base de données. Pour Merlin, ce sont les rapports du projet de science citoyenne eBird. Obsidentify utilise plus de 20 millions de photos qui ont été transmises par les utilisateurs des sites d'observation observation.be et observation.nl. Non seulement pour les oiseaux, mais aussi pour d'autres espèces. Bien que j'aie pris une photo un peu floue dans ma hâte, les deux applications ont raison :Hedgehog.
Au cours de la promenade, vous verrez que la technologie fonctionne parfois à merveille, et parfois étonnamment mal. En cours de route, l'application Birdnet reconnaît, entre autres, le rouge-gorge, l'air mélodieux du bonnet noir et l'air coassant de la paruline. «Nous l'appelons aussi le moineau à gratter», explique Spanoghe. "L'oiseau revient ici vers le 10 avril depuis sa zone d'hivernage, qui s'étend du Sahel à la forêt tropicale humide."
Un peu plus loin, l'appli parvient aussi à identifier le cri d'alarme à tête noire et - astucieusement - le cri de mendicité des jeunes cormorans. Avec beaucoup de chants en même temps, l'appli va avoir du fil à retordre. Même la grive musicienne, avec les répétitions typiques de son chant, s'avère être une carte irréalisable. Spanoghe s'arrête à un collier de roseaux. Caché dans les roseaux, un oiseau au chant varié plein de changements de tempo et d'accélérations sort le grand jeu. 'Indéniablement la rousserolle des bois', dit Spanoghe. 'Blackcap or Warbler', pense l'ordinateur. 'Oh cher. Cela signifie revenir en septembre.» L'application ne sait pas quoi faire de la rousserolle des roseaux, même si elle a reconnu cette espèce auparavant.
'Le fait que certaines espèces, comme l'étourneau sansonnet, imitent d'autres espèces, le rend encore plus complexe'
"Nous avons affaire à une énorme variété de sons complexes et de qualité d'enregistrement", explique le développeur de l'application Stefan Kahl (TU Chemnitz). « Le fait que certaines espèces, comme l'étourneau sansonnet, imitent d'autres espèces rend la chose encore plus complexe. Le filtre de localisation peut également poser problème si aucune observation n'a encore été soumise pour l'espèce en question dans votre région. Les performances de l'application dépendent des données d'entraînement."
Obsidentify est capable d'identifier correctement une photo floue d'un vanneau en vol et d'un grimpereau photographié de loin. Sur une photo surexposée d'un Canard chipeau, Merlin et Obsidentify serrent les dents. Difficile, mais même un aveugle peut voir qu'il ne s'agit pas d'un foulque ou d'une mouette, penserait-on.
Les deux applications confondent initialement un chiffchaff avec un fitis, le chiffchaff étant certes le deuxième plus grand concurrent. Ils sont corrects sur la deuxième photo. La confusion dans ce cas est compréhensible, car les deux espèces sont très similaires. "Le bec et les pattes sont plus pâles chez les fitis", explique Spanoghe. "Et en cherchant de la nourriture, le pouillot agite sa queue. Les fitis ne font pas ça.» Une application comme celle-là ne voit pas ça, bien sûr.
'S'il y a un spécialiste quelque part qui peut reconnaître l'espèce, alors l'algorithme le peut aussi'
La façon dont les applications arrivent à leur jugement reste entourée de mystère. Les algorithmes ont été "entraînés" avec des photos préalablement identifiées et ont appris eux-mêmes à reconnaître les espèces. Ils ne prêtent pas attention aux mêmes caractéristiques qu'un ornithologue. Nous ne savons pas ce qu'ils recherchent. L'algorithme fonde son jugement sur une impression générale de taille et de forme », déclare Hannes Ledegen (Natuurpunt), qui a co-développé l'application Obsidentify. « L'application convertit une photo en une sorte d'image négative. Ce fichier de quelques kilo-octets est envoyé à un serveur central, où un algorithme le compare à au moins dix à cinq mille images de chaque type. Les dix premières photos ont été sélectionnées par des spécialistes. Ils contiennent toutes les caractéristiques typiques. Les autres images ont été mises en ligne par les utilisateurs d'observation.be et d'observation.nl.'
Quand l'ordinateur a des doutes, il l'admet honnêtement. Avec les applications de reconnaissance de son et d'image, vous voyez toujours à quel point il est confiant. Plus il y a d'images téléchargées - également floues ou photographiées à distance - meilleur est l'algorithme. Ledegen :"S'il y a un spécialiste quelque part qui peut reconnaître l'espèce, alors l'algorithme peut le faire aussi."
"Oui, mais on n'apprend rien avec une appli comme celle-ci, n'est-ce pas ?", entend-on déjà grogner l'amateur de nature à l'ancienne. Cela dépend des efforts que vous déployez pour en savoir plus sur la variété présentée. En cliquant plus loin sur le résultat, les applications vous conduisent à des informations supplémentaires. Les applications sont également très accessibles. Je n'ai pas le temps pour un cours d'oiseaux, et je ne commencerais pas tout de suite à feuilleter un guide de terrain à la vue d'un beau scarabée dans le jardin. Mais juste sortir le smartphone est un petit effort, même s'il faut parfois prendre le verdict avec un grain de sel.
Les développeurs développeront l'application Obsidentify au cours des cinq prochaines années. "Afin qu'il puisse reconnaître toutes les plantes et tous les animaux de Belgique et des Pays-Bas", explique Ledegen. « Le logiciel reconnaîtra et affichera également les principales caractéristiques de l'espèce. L'application deviendra interactive et demandera un retour d'information à l'utilisateur – « l'oiseau balance-t-il sa queue ? » – et ajustera sa détermination en conséquence. Cela augmentera considérablement la valeur éducative."
Chez Natuurpunt, ils remarquent que l'application touche un public différent. "Les utilisateurs les plus représentés du site d'observation sont les hommes de plus de 50 ans", explique Ledegen. "L'application a déjà été téléchargée plus de cent mille fois, et les femmes âgées de 35 à 45 ans semblent être le groupe le plus important. De plus, nous constatons que les personnes qui signalaient auparavant des espèces l'ont fait pour davantage de groupes d'espèces depuis qu'elles ont commencé à utiliser l'application. Les oiseaux sont toujours numéro un, mais les signalements de plantes et de pratiquement tous les « petits insectes », tels que les insectes et les coccinelles, sont en augmentation. C'est une double victoire. Les utilisateurs apprennent et nous en apprenons davantage sur la répartition des espèces. »
