Analyser les traces d’animaux dans la neige grâce à la vision par ordinateur

Pour découvrir visuellement les concepts abordés dans cet article, regarde la vidéo ci-dessous.

Comme d’autres surfaces naturelles, la neige peut garder des traces de l’activité de la faune. Par exemple, les empreintes laissées dans la neige révèlent quels animaux sont passés, comment ils se sont déplacés et ce qu’ils faisaient.

Depuis des décennies, les randonneurs, les chasseurs et les chercheurs étudient ces empreintes pour en savoir plus sur le comportement des animaux sauvages. Mais cette méthode n’est pas toujours fiable. La neige peut se déplacer, le vent peut brouiller les détails et les traces qui se chevauchent peuvent compliquer l’identification. Même les observateurs expérimentés peuvent passer à côté de motifs importants.

Fig. 1. Empreintes de léopard conservées dans la neige fraîche. (Source)

Les avancées technologiques facilitent désormais l’interprétation de ces indices. En particulier, la vision par ordinateur, une branche de l’IA qui permet aux machines d’analyser des données visuelles avec précision et rapidité, peut servir à détecter et à interpréter les traces d’animaux. Par exemple, des modèles comme Ultralytics YOLO11 peuvent être entraînés à détecter des formes et des motifs dans des images de traces animales.

Dans cet article, nous allons voir comment les traces d’animaux sont conservées dans la neige, ce qu’elles révèlent sur la faune et comment la vision par ordinateur rend le suivi plus efficace.

L’importance des traces d’animaux dans la neige#

Les traces d’animaux sont des empreintes laissées par les animaux lorsqu’ils se déplacent sur des surfaces comme la neige, la terre ou la boue. Lorsque les conditions sont favorables, la neige conserve souvent des détails plus nets, comme les marques de griffes, les coussinets et les différences entre les pattes avant et arrière, qui sont plus difficiles à repérer dans la terre ou l’herbe.

Fig. 2. Empreintes d’animaux sur différentes surfaces. (Source)

Au-delà de l’identification des espèces, l’espacement, la disposition et les variations subtiles des traces peuvent renseigner les chercheurs sur les déplacements, le comportement et les interactions avec l’environnement. Ces indices fournissent des informations précieuses aux chercheurs, aux randonneurs et aux passionnés de faune sauvage sur l’activité des animaux.

Voici quelques caractéristiques clés que les chercheurs recherchent lorsqu’ils interprètent des traces :

• Pattes avant et arrière : les différences de taille et de forme entre les pattes avant et arrière indiquent comment un animal répartit son poids et se déplace dans son environnement.
• Empreintes de pattes ou empreintes d’animaux : la forme générale et la taille d’une empreinte aident à identifier l’espèce qui a laissé la trace.
• Marques de griffes : les traces des canidés, comme les coyotes, les renards et les chiens, présentent généralement des marques de griffes, tandis que celles des félins — lynx roux, chats domestiques et pumas — n’en présentent habituellement pas, sauf si l’animal court ou se déplace sur un sol glissant.
• Motif des traces : la disposition des traces peut révéler le comportement animal : les coyotes et les renards laissent souvent des pistes en ligne droite, tandis que les chiens domestiques ont tendance à zigzaguer.
• Écartement et traînées : la largeur entre les traces de gauche et de droite (l’écartement) varie selon l’espèce et l’allure. Ses variations peuvent indiquer la vitesse ou la prudence du déplacement, tandis que les traînées laissées par les queues, les ventres ou les proies fournissent d’autres indices sur l’activité.

Identifier les traces d’animaux dans la neige#

Chaque trace dans la neige raconte une partie de l’histoire d’un animal. La taille et la forme de chaque empreinte, les différences entre les pattes avant et arrière, ainsi que la présence ou l’absence de marques de griffes peuvent révéler l’espèce, l’allure et la répartition du poids. Par exemple, les renards et les coyotes laissent souvent des marques de griffes visibles, contrairement aux lynx roux et aux pumas.

Les traces apparaissent rarement seules. Des indices comme les excréments, des touffes de poils, des traînées de queue ou des entrées de terrier à proximité apportent souvent un contexte important. Comme les conditions de neige et le chevauchement des pistes peuvent brouiller les détails, les pisteurs s’appuient sur plusieurs indices pour se faire une idée plus précise. La disposition des traces dans la neige est particulièrement utile : elle indique non seulement où l’animal est passé, mais aussi comment il se déplaçait et se comportait.

Voici quelques motifs de traces animales courants dans la neige :

• Sauteurs : les lapins et les lièvres d’Amérique prennent appui sur leurs puissantes pattes arrière et laissent de grandes empreintes arrière devant les plus petites empreintes avant. Dans la neige profonde, les lièvres d’Amérique laissent des traces particulièrement longues.
• Bondisseurs : les belettes, les martres, les visons et les rats musqués bondissent en avant en posant ensemble leurs pattes avant et arrière, formant ainsi un motif répétitif par groupes de deux.
• Marcheurs : les ratons laveurs, les mouffettes, les castors, les porcs-épics et les ours noirs se déplacent lentement et laissent de larges traces avec des marques de griffes visibles.
• Marcheurs en ligne droite : les renards et les coyotes posent leurs pattes arrière presque à l’endroit où leurs pattes avant se sont posées, formant ainsi des lignes droites. Les coyotes ont tendance à suivre des trajectoires directes, tandis que les chiens domestiques zigzaguent.

Difficultés d’interprétation des traces d’animaux dans la neige#

Malgré les différents indices fournis par les traces, suivre les animaux dans la neige reste une tâche complexe. Les conditions de neige influent sur l’apparence des empreintes : la neige fraîche en préserve les détails, tandis qu’une neige croûtée, en train de fondre ou fraîchement tombée peut déformer ou recouvrir les traces.

La météo joue également un rôle : le vent et le soleil peuvent brouiller les contours, et les pistes qui se chevauchent, laissées par plusieurs animaux, peuvent prêter à confusion. À cela s’ajoute l’imprévisibilité du comportement animal.

Certaines espèces, comme les mouffettes et les ours noirs, hibernent en hiver, tandis que d’autres se déplacent de manière erratique ou reviennent sur leurs traces. Dans les forêts, les traces de cerfs, d’orignaux ou de wapitis croisent souvent celles d’animaux plus petits ou de prédateurs. D’autres signes, comme les excréments, les poils ou les traînées de queue, aident alors à comprendre les déplacements et le comportement.

Comment utiliser la vision par ordinateur pour détecter les traces d’animaux#

Pour relever les défis de l’analyse des traces d’animaux dans la neige, les chercheurs commencent à s’intéresser à des technologies comme la vision par ordinateur. Ils étudient notamment des modèles de vision par ordinateur capables de détecter et de localiser chaque empreinte, de distinguer les traces qui se chevauchent et d’être entraînés sur des jeux de données personnalisés afin de reconnaître des caractéristiques propres aux espèces, comme les marques de griffes et les types de démarche.

Plus précisément, des modèles comme Ultralytics YOLO11 prennent en charge des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d’objets, qui permet d’identifier et de localiser les empreintes individuelles, et la segmentation d’instances, qui permet de séparer les traces qui se chevauchent. En entraînant un modèle comme YOLO11 sur un jeu de données personnalisé d’empreintes animales, les chercheurs peuvent reconnaître plus facilement les motifs propres à chaque espèce, distinguer les traces qui se chevauchent et obtenir des résultats plus cohérents qu’avec une observation manuelle.

Vision par ordinateur et recherche sur l’analyse des empreintes animales#

Maintenant que nous avons vu comment la vision par ordinateur peut servir à suivre les empreintes animales, voyons comment cette technologie est utilisée dans des travaux de recherche concrets.

De FIT aux jeux de données ouverts#

Pendant des années, la plupart des études sur les empreintes se sont appuyées sur la technologie d’identification des empreintes (FIT). FIT consiste à marquer des points précis sur chaque empreinte et à utiliser ces mesures pour distinguer les animaux. Bien qu’efficace, cette méthode est lente, nécessite des spécialistes formés et n’est pas adaptée à l’analyse de milliers de traces dans la nature.

Une étude récente sur les tigres de l’Amour dans le nord-est de la Chine a démontré que FIT peut même identifier des individus à partir de leurs empreintes dans la neige, offrant ainsi une méthode fiable et non invasive pour surveiller les prédateurs menacés.

Fig. 3. Empreintes de tigre dans la neige. (Source : sciencedirect.com)

Les chercheurs ont toutefois souligné ses limites : cette méthode demande beaucoup de travail et se prête difficilement à un déploiement à grande échelle. Ils ont notamment indiqué que la vision par ordinateur pourrait automatiser ce processus à l’avenir, réduire le recours aux mesures manuelles et traiter des jeux de données beaucoup plus volumineux.

Cette transition a déjà commencé avec des projets comme OpenAnimalTracks, un jeu de données public contenant des milliers d’empreintes annotées appartenant à 18 espèces et relevées dans la boue, le sable et la neige. Grâce à ces ressources, les modèles de Vision AI peuvent être entraînés à détecter et à classer automatiquement les empreintes, ce qui rend la surveillance de la faune sauvage plus rapide et plus accessible.

Fig. 4. Aperçu du jeu de données OpenAnimalTracks (Source)

En s’appuyant sur les fondements de FIT et en les associant à des jeux de données ouverts et à la vision par ordinateur, la recherche en conservation évolue vers des systèmes évolutifs capables de suivre les espèces et de protéger les écosystèmes sans jamais déranger les animaux.

Points clés à retenir#

Les traces d’animaux dans la neige montrent comment les animaux se déplacent, se comportent et utilisent leur habitat. Leur interprétation manuelle demande de la patience et de l’expérience, mais la vision par ordinateur rend le processus plus efficace. En combinant des outils comme Ultralytics YOLO11 aux connaissances humaines, on simplifie la surveillance de la faune sauvage, on soutient les efforts de conservation et on obtient des données utiles à la protection des espèces.

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