Comment la vision par ordinateur dans les zoos peut améliorer les soins aux animaux

Les zoos, les sanctuaires et les réserves jouent un rôle important dans le soutien à la conservation de la faune sauvage et dans le maintien de l’équilibre des écosystèmes. Cependant, comme ces espaces accueillent une grande variété d’espèces, chacune ayant des besoins spécifiques, la gestion des opérations quotidiennes peut être difficile. C’est pourquoi les soigneurs animaliers se tournent vers des méthodes nouvelles et de pointe pour améliorer la façon dont les animaux sont observés, soignés et accompagnés.

En particulier, l’intelligence artificielle (AI) devient un outil fiable pour les soins aux animaux et la gestion des zoos. Par conséquent, le marché mondial de l’AI pour la santé animale connaît une croissance rapide et devrait atteindre 8,23 milliards de dollars d’ici 2034.

Une branche de l’AI qui a déjà un impact est la vision par ordinateur. Les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 permettent aux machines de voir et d’interpréter les images de façon similaire aux humains. Dans le domaine des soins aux animaux, la Vision AI peut servir à détecter les animaux individuellement, à surveiller leurs déplacements et même à repérer des signes de maladie qui pourraient passer inaperçus.

Fig. 1. Utilisation d’Ultralytics YOLO11 pour détecter des éléphants.

Dans cet article, nous examinons comment la vision par ordinateur est utilisée dans les zoos et les soins vétérinaires pour surveiller la santé, suivre le comportement et favoriser le bien-être des animaux. C’est parti !

Le rôle de la vision par ordinateur dans les zoos et les soins vétérinaires#

Imagine un soigneur qui veille sur un animal malade et observe attentivement son comportement toute la journée afin de repérer le moindre changement. Imagine maintenant un système de caméras qui accomplit cette tâche en continu : il surveille l’animal 24 heures sur 24 et avertit le personnel dès que quelque chose semble anormal. La vision par ordinateur rend cela possible.

Les caméras intégrant la vision par ordinateur peuvent aider à surveiller les animaux en temps réel, ce qui facilite la détection précoce des signes de stress, de blessure ou de maladie. Les modèles comme Ultralytics YOLO11, qui prennent en charge diverses tâches de vision par ordinateur, peuvent détecter les animaux, suivre leurs déplacements et contribuer à des tâches courantes telles que la surveillance du comportement.

Fig. 2. Ultralytics YOLO11 peut être utilisé pour détecter et suivre des animaux au zoo.

De même, dans le cadre des soins vétérinaires, la vision par ordinateur peut aider les vétérinaires à effectuer des tâches complexes, comme diagnostiquer des affections oculaires chez des espèces dont l’anatomie varie considérablement. Par exemple, ces outils peuvent détecter avec précision des problèmes tels que la cataracte ou le glaucome, améliorant ainsi à la fois la rapidité et la cohérence du diagnostic.

À mesure que les besoins en matière de soins efficaces aux animaux augmentent, les zoos et les cliniques adoptent des solutions de vision par ordinateur pour gérer plus efficacement leurs opérations quotidiennes. De la détection précoce des maladies à l’automatisation des contrôles courants, les modèles comme Ultralytics YOLO11 aident les soigneurs à fournir des soins plus cohérents et plus réactifs, notamment lorsque les ressources sont limitées.

Applications de la vision par ordinateur dans les zoos#

Maintenant que nous avons vu comment la vision par ordinateur contribue aux soins des animaux dans les zoos et les cliniques, examinons de plus près quelques études de cas internationales qui montrent comment elle est utilisée concrètement pour la conservation de la faune sauvage et la surveillance de la santé animale.

Reconnaissance faciale des animaux : surveillance des pandas menacés par l’AI#

Le panda géant, autrefois en danger et désormais considéré comme vulnérable, reste au centre de nombreux efforts de conservation. Cependant, suivre les pandas individuellement, ainsi que leur santé, leur comportement et leur reproduction, peut être difficile, car leurs traits faciaux sont similaires. Même des experts formés peuvent avoir du mal à distinguer un panda d’un autre.

Des méthodes traditionnelles comme l’examen des empreintes ou les tests ADN ont été utilisées, mais elles sont généralement coûteuses, invasives et pas toujours fiables.

Pour résoudre ce problème, des chercheurs de la base de recherche de Chengdu sur l’élevage des pandas géants, en Chine, ont créé un système de reconnaissance faciale utilisant la vision par ordinateur. Le système utilise la Vision AI pour identifier les pandas individuellement en analysant les caractéristiques subtiles et uniques de leur visage.

Cette technologie de reconnaissance faciale permet aux chercheurs de suivre les pandas en continu, d’observer leurs déplacements, leurs habitudes alimentaires et leur état de santé, sans leur causer de préjudice ni de perturbation. Elle offre un moyen simple de recueillir des informations précises en temps réel sur les pandas, rendant le processus de surveillance bien plus efficace et fiable.

Fig. 3. Exemples de données annotées utilisées pour entraîner des modèles de détection et d’identification des pandas.

L’AI pour la surveillance de la santé animale préserve le bien-être des pandas roux#

Les pandas roux sont des animaux timides et solitaires dont la survie est gravement menacée. Au cours des 18 dernières années, soit environ trois générations, leur population mondiale a diminué de plus de 50 %, principalement en raison de la perte de leur habitat et de leur capture illégale. Ils vivent dans certaines régions du Myanmar, du Népal, de l’Inde et de la Chine, notamment dans l’Himalaya et l’ouest du Sichuan, où il resterait entre 6 000 et 7 000 pandas roux.

Même dans des environnements protégés comme les zoos, ils peuvent rester exposés à des risques. Les problèmes de santé des pandas roux se manifestent souvent par de légers changements de comportement, comme une moindre mobilité, une diminution des interactions ou des troubles du sommeil. Cependant, ces signes peuvent être si subtils qu’il est facile de ne pas les remarquer.

Pour contribuer à la protection de ces animaux menacés, des chercheurs développent de nouvelles méthodes de prise en charge. Par exemple, des données recueillies par des caméras à déclenchement automatique au Bifengxia Wildlife World, en Chine, ont été utilisées pour entraîner un modèle de vision par ordinateur basé sur YOLOv8, conçu pour surveiller le comportement des pandas roux.

Ce modèle peut aider les soigneurs à repérer les premiers signes de stress ou de maladie, comme une immobilité inhabituelle ou une baisse d’activité, sans déranger les animaux. Il s’agit d’une approche non invasive qui permet une surveillance permanente tout en gardant les pandas roux à l’aise et exempts de stress.

Fig. 4. Surveillance du comportement des pandas roux à l’aide de la vision par ordinateur.

Suivi des animaux par vision par ordinateur : surveillance des dauphins#

Observer le comportement d’animaux dans l’eau, comme les grands dauphins, peut être difficile. Ils nagent rapidement, plongent en profondeur et se déplacent souvent en groupes, ce qui complique le suivi de leurs habitudes ou la détection de petits changements par les soigneurs. Pourtant, comprendre comment ils se reposent, interagissent et utilisent leur espace est essentiel pour les maintenir en bonne santé. Cela est particulièrement important dans les zoos et les aquariums, où leur environnement doit être géré avec soin.

Au zoo de Brookfield, aux États-Unis, des chercheurs ont conçu un système qui utilise la vision par ordinateur pour suivre les déplacements des dauphins dans l’ensemble de leur enclos. Ils ont installé des caméras haute résolution autour de l’enclos afin d’enregistrer les déplacements des dauphins tout au long de la journée. Ces enregistrements sont ensuite analysés pour comprendre les schémas comportementaux, comme la nage, le repos, les interactions ou l’exploration.

Plus précisément, le suivi d’objets est utilisé pour suivre les déplacements de chaque dauphin au fil du temps. Cette technique de vision par ordinateur permet au système d’identifier les dauphins individuellement et de surveiller leurs activités, même lorsqu’ils nagent à proximité les uns des autres ou plongent sous l’eau. En suivant ces schémas, les soigneurs peuvent mieux comprendre comment les dauphins utilisent leur espace, interagissent entre eux et réagissent aux changements environnementaux.

Fig. 5. Deux caméras suivent les déplacements des dauphins au zoo de Brookfield.

Avantages et inconvénients de la vision par ordinateur dans les zoos#

Aujourd’hui, la vision par ordinateur est utilisée dans divers contextes de soins aux animaux, des zoos aux cliniques vétérinaires, afin d’améliorer la surveillance, de faciliter le diagnostic et de renforcer le bien-être général. Voici quelques-unes des principales façons dont elle contribue à améliorer les pratiques de soins aux animaux :

• Analyse de l’utilisation des enclos : Les cartes de chaleur et le suivi du comportement montrent les zones d’un enclos que les animaux préfèrent ou évitent, ce qui aide les soigneurs à améliorer la conception de l’habitat et la planification des activités d’enrichissement.
• Réduction de la charge de travail : L’automatisation des tâches courantes de surveillance permet aux équipes de soins animaliers de consacrer davantage de temps aux activités d’enrichissement, à l’entraînement et aux soins médicaux nécessitant une intervention directe.
• Collaboration et diagnostic à distance : Les vidéos et les données comportementales en temps réel peuvent être partagées avec des vétérinaires, des spécialistes du comportement ou des chercheurs à distance, ce qui facilite la prise en charge collaborative et accélère les diagnostics.
• Amélioration de la surveillance nocturne : Les systèmes de vision infrarouge et en basse lumière permettent au personnel de surveiller les animaux après la fermeture ou pendant leurs activités nocturnes, ce qui est difficile à faire manuellement sans les déranger.

Bien que la vision par ordinateur offre de nombreux avantages pour les soins aux animaux, elle présente également certains défis à prendre en compte. Voici quelques limites et facteurs clés à garder à l’esprit lors de l’adoption de cette technologie :

• Complexité des comportements propres à chaque espèce : Certaines espèces présentent des comportements subtils, rares ou peu étudiés, qu’il est difficile d’annoter et de détecter avec précision sans disposer de données d’entraînement nombreuses et de haute qualité.
• Coûts initiaux élevés de mise en place: Le coût des caméras haute résolution, des équipements durables et résistants aux intempéries, des serveurs et des appareils Edge peut représenter un investissement important, en particulier pour les petits zoos ou les centres de conservation.
• Couverture limitée et angles morts : Les animaux se réfugient souvent dans des tanières, se cachent derrière des arbres ou des rochers, ou utilisent l’espace vertical, autant de zones que les caméras fixes peuvent ne pas couvrir sans installations multi-angles complexes et coûteuses.
• Informations en temps réel limitées pour les comportements complexes : Si les comportements simples comme le sommeil ou les déplacements sont plus faciles à détecter, les interactions sociales nuancées ou les états émotionnels sont plus difficiles à interpréter correctement pour les modèles d’AI.

Points clés à retenir#

La vision par ordinateur transforme progressivement la manière dont les animaux sont pris en charge dans les zoos, les cliniques vétérinaires et les réserves. Sa capacité à surveiller les déplacements, à détecter les premiers signes de maladie et à suivre les animaux individuellement en fait un outil fiable. Même si ces systèmes ne peuvent pas remplacer les soigneurs humains, ils peuvent les aider à travailler plus efficacement.

À l’avenir, nous verrons probablement des applications plus avancées de l’AI pour la surveillance de la santé animale. Par exemple, la détection des émotions pourrait aider à suivre en temps réel le niveau de stress ou de confort, tandis que l’estimation de la pose pourrait repérer les premiers signes de blessure avant qu’ils ne deviennent visibles. Intégrée à des enclos intelligents et à des capteurs portables, la vision par ordinateur pourrait devenir un élément d’un système connecté fournissant aux soigneurs des informations plus approfondies sur le bien-être de chaque animal.

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