Comment le travail de conservation peut profiter de l’intelligence artificielle

L'outil Where to work (Capture d'écran de CNC et de l'université Carleton)

Par Richard Schuster, directeur de la planification spatiale et de l’innovation à CNC

L’intelligence artificielle (IA) fait souvent la une par les temps qui courent; les textes à son sujet ­­­encensent ses forces ou décrient ses faiblesses. La question suivante se pose : est-ce que l’IA joue un rôle dans le travail de Conservation de la nature Canada (CNC)?

La réponse est oui! Elle joue un rôle aujourd’hui et en jouera un encore plus grand dans l’avenir, à mesure que nous, en tant qu’organisation, nous ouvrirons à la manière dont la technologie peut nous aider à accélérer le rythme de la conservation. Nous sommes actuellement au cœur d’un projet pluriannuel que nous appelons : « Stratégie en matière de technologies de conservation ». Celui-ci nous aidera à gagner en efficacité dans nos efforts de surveillance nous permettra de dépêcher des personnes aux endroits nécessitant le plus d’attention.

Dans le cadre de cette stratégie, nous améliorons notre infrastructure technologique (p. ex., les serveurs et les bases de données) afin d’être prêts et alertes face aux développements technologiques à venir. De plus, nous augmentons considérablement le volume de données et d’informations dont nous disposons pour mener à bien notre travail. Nous nous affairons aussi, dans la mesure du possible, à mettre ces informations à la disposition des autres. Enfin, nous travaillons au développement d’outils de science ouverte qui permettront à CNC et à d’autres d’utiliser ces bases de données et ces éléments fondamentaux afin d’accélérer le rythme de la conservation.

Comment utilisons-nous l’IA? Tout d’abord, par l’entremise d’outils que nous avons développés en collaboration avec une équipe de recherche de l’Université Carleton à Ottawa (Ont.). Il s’agit d’outils d’aide à la prise de décision en conservation qui nous aident à cibler les endroits au pays où nous devons concentrer nos efforts. Ils nous aident aussi à choisir les mesures de conservation les plus efficaces à adopter dans une situation donnée.

Vous faites des choix à l’épicerie en fonction de votre budget et de vos priorités, tout comme les organismes de conservation doivent décider où ils doivent concentrer leurs efforts (Photo de Michael Burrows via Pexels).

Tout comme quand vous faites des choix à l’épicerie en fonction de votre budget et de vos priorités, les organismes de conservation font de même lorsqu’ils décident de leurs secteurs d’activité (Photo de Michael Burrows via Pexels).

Pensez à une épicerie; lorsque vous vous y rendez, vous avez peut-être un budget à respecter. Vous cherchez peut-être à acheter les aliments les plus riches en nutriments et à en avoir le plus possible pour votre argent. Au même titre, cet outil de conservation peut nous aider à identifier les régions riches en biodiversité et qui sont Connectées, Adéquates, Représentatives et Efficaces (NDLR : voir l'article mentionné au bas de la page). Dans les coulisses, derrière une interface conviviale accessible sur le Web, se trouve un puissant algorithme qui nous aide dans notre travail. Ce dernier exploite l’IA pour informer le plus efficacement possible nos décisions grâce à ce que l’on appelle l’apprentissage automatique (machine learning).

Le deuxième exemple est le travail en cours d’une autre équipe de recherche de l’Université Carleton. Dans le cadre de ce projet, nous utilisons des images satellites analysées par l’IA pour nous aider à mieux comprendre la couverture terrestre d’un site auquel nous n’aurions peut-être jamais eu accès. Cette approche nous aidera également à comprendre de quelle manière le territoire et la végétation évoluent au fil du temps. Ainsi, nous pourrons surveiller ce qui se passe sur les sites de CNC depuis notre bureau. Si l’outil nous signale une situation nécessitant de plus amples vérifications, nous nous rendons alors sur place pour voir ce qu’il en est.

Nous sommes enthousiastes à l’idée de poursuivre le développement et l’amélioration de ces outils, et de les utiliser pour renforcer l’efficacité et accélérer le travail de conservation de la nature au Canada.

Articles d'intérêt (en anglais)

CARE: What does impact look like? (article de blog de CNC)