28 février 2023
Explorez l'utilisation de l'IA et de YOLOv5 par la Kashmir World Foundation pour la conservation de la faune et la lutte contre le braconnage.
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La Kashmir World Foundation (KWF) a été fondée à Great Falls, en Virginie, en 2008, avec pour mission de mettre en œuvre les technologies les plus récentes dans la lutte pour la conservation et la protection de la faune à l'échelle mondiale. La KWF construit et exploite des systèmes autonomes sans pilote qui soutiennent ses efforts de conservation et de lutte contre le braconnage. En 2013, la KWF a commencé à adopter l'intelligence artificielle dans ses opérations.
Selon le WWF, la perte d'habitat constitue le plus grand danger existentiel pour 85 % de toutes les espèces figurant sur la « Liste rouge », qui classe les espèces comme étant en voie de disparition ou menacées. Parallèlement, la demande d'animaux sauvages braconnés pour être utilisés dans les médecines traditionnelles, les mets délicats ou comme animaux de compagnie exotiques se profile et aurait augmenté. Ensemble, la perte d'habitat et le braconnage menacent la biodiversité mondiale et ont des conséquences désastreuses sur les communautés et les environnements locaux.
Citant une forte collaboration interne, la fondatrice et directrice générale, Aliyah Pandolfi, explique que « des étudiants, des universitaires, des ingénieurs et des scientifiques du monde entier sont prêts à offrir bénévolement leur temps et leur expertise. » La KWF est gérée à 100 % par des bénévoles du monde entier. Grâce à leur travail, la KWF a fait de grands progrès dans la protection des espèces menacées et de nombreuses espèces en voie de disparition, telles que le chat des sables au Qatar, les tortues de mer au Costa Rica et la panthère des neiges dans l'Himalaya.
« Nous faisons tous cela parce que nous aimons les animaux, mais surtout nous voulons utiliser nos compétences pour faire le bien dans le monde et apporter un changement positif pour ces espèces qui pourraient ne pas survivre autrement. »
Aliyah Pandolfi
Fondatrice et directrice exécutive, Kashmir World Foundation
Dans de nombreux cas, il est extrêmement difficile pour les défenseurs de l'environnement d'accéder aux lieux où se produit le braconnage. Le KWF doit faire face à quatre obstacles majeurs dans ses efforts de conservation dans les régions reculées du monde :
Dans le passé, les défenseurs de l'environnement ont placé des dispositifs d'enregistrement vidéo sur le terrain destinés à être visionnés ultérieurement. Avec des centaines de milliers d'heures d'images, ce processus repose sur le spectateur pour détecter et identifier méticuleusement les espèces animales et les braconniers. En raison des contraintes de temps et des erreurs humaines, cette approche s'est avérée désavantageuse pour les défenseurs de l'environnement. Les bénévoles du KWF savaient qu'ils devaient être mieux équipés pour prendre position contre les braconniers et la chasse illégale.
La progression inévitable de la technologie agit comme une arme à double tranchant. À mesure qu'elle devient de meilleure qualité et plus accessible, les défenseurs de l'environnement et les acteurs malveillants peuvent mettre la main sur les dernières technologies. Pour rester compétitifs, les défenseurs de l'environnement doivent être prêts à exploiter la puissance des technologies les plus récentes afin de les utiliser à leur avantage.
Pandolfi avait besoin d'une solution agressive sur le terrain qui fournisse au KWF des informations en temps réel. Ayant besoin d'une solution qui élimine l'erreur humaine et s'attaque aux quatre principaux obstacles, elle savait que même une question de secondes peut faire la différence dans une mission de lutte contre le braconnage, ce qui signifie que les informations en temps réel peuvent jouer un rôle direct dans la prévention de la mort d'un animal.
Forte de sa créativité, Pandolfi a examiné la technologie et les ressources nécessaires au projet. Bien qu'une grande partie de la technologie dont elle a besoin soit disponible aujourd'hui, Pandolfi anticipe la sortie de matériel et de logiciels qui devraient être disponibles dans un avenir proche. Elle dirige son équipe au KWF pour développer des approches utilisant des drones, l'IA et les capacités GPS.
“Au début de ce projet, la communauté avait de nombreux doutes. On m'a dit que c'était fou, que c'était impossible, que je ne pouvais pas le faire et que la technologie n'existait pas, mais je pensais à long terme, les capacités de l'informatique et des drones devaient évoluer et fusionner pour ce projet.”
En plaçant diverses caméras et capteurs dans des lieux à risque, le KWF reçoit des données provenant de sites du monde entier, ce qui lui fournit des informations exploitables pour prendre des décisions en une fraction de seconde.
“Imaginez qu'il y ait des braconniers à un endroit particulier,” dit Pandolfi, “nous voulons pouvoir les suivre et alerter les gardes forestiers de leur position afin qu'ils puissent intercepter les braconniers et les arrêter avant qu'ils ne tuent des animaux.”
Ayant besoin d'une détection d'objets en temps réel, le KWF exigeait que les sorties de son modèle soient très précises et fiables. Lors de l'évaluation de ses options, le chef d'équipe A.I. du KWF de Pandolfi, Daan Eeltink, un étudiant aux Pays-Bas, a comparé les performances de YOLOv4 et YOLOv5. Avec YOLOv5, plusieurs points de différenciation ont conduit l'équipe du KWF à le choisir pour ses projets :
La KWF s'appuie sur une équipe de bénévoles, d'ingénieurs et de stagiaires du monde entier pour construire la technologie nécessaire à ses efforts de conservation. De nombreux stagiaires sont des élèves du secondaire, certains ayant peu ou pas d'expérience avec YOLOv5. Pandolfi a constaté que même ceux qui avaient le moins d'expérience préalable étaient capables de faire fonctionner YOLOv5 en moins de trois semaines.
De plus, une intégration avec une plateforme de suivi des expériences a simplifié le réglage fin des modèles et des jeux de données, permettant à KWF de maximiser les performances de leurs modèles YOLOv5 sur le terrain.
“YOLOv5 était précis et nous a aidés à sauver les animaux avant qu'ils ne soient tués, ce qui était notre objectif ultime.”
Sans YOLOv5, Pandolfi affirme que son équipe au KWF serait frustrée. Avant la mise en œuvre de la détection d'objets, les projets de conservation manquaient d'une quantité optimale de données.
Début 2023, le KWF transférera son travail vers Ultralytics YOLOv8, la dernière version de la famille YOLO d'architectures d'IA de vision.
Actuellement, le KWF déploie YOLOv5 pour la détection d'objets sur des capteurs sur le terrain. Ces appareils envoient des données aux biologistes qui sont ensuite en mesure d'analyser les informations et de créer des informations exploitables. Au cours de l'année à venir, le KWF prévoit d'entraîner YOLOv5 sur des ensembles de données contenant des images de drones, afin de déployer ensuite ces drones sur le terrain.
Il existe sept espèces différentes de tortues marines dans le monde et chacune d'entre elles est considérée comme menacée d'extinction. Lors de la ponte, les tortues marines femelles viennent sur les plages et creusent des nids dans le sable où elles pondent ensuite leurs œufs. Ce processus peut prendre plusieurs heures, mais une fois terminé, les tortues marines femelles retournent à l'eau, laissant leurs œufs incuber dans le sable pendant 55 à 65 jours. Comme les mères partent pour de bon, les œufs sont laissés avec peu de défenses contre les braconniers, les prédateurs et les éléments naturels.
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Dans le passé, l'approche des défenseurs de l'environnement pour suivre les tortues de mer consistait à marquer tous les endroits sur une plage où il y a des nids. Si les menaces dans ces zones sont élevées, les défenseurs de l'environnement déplaceront les nids vers un endroit plus sûr entre-temps, et relâcheront les tortues dans l'océan une fois qu'elles auront éclos.
Ce processus peut impliquer de parcourir manuellement des plages de 50 kilomètres ou plus et de marquer les nids. Fournir une quantité adéquate de main-d'œuvre pour mener à bien ce processus chaque jour s'est avéré difficile, en particulier pendant les confinements liés à la COVID-19.
De plus, le marquage des nids de tortues de mer s'est parfois avéré contre-productif. Non seulement les braconniers pouvaient rechercher les nids qui étaient marqués, mais les porcs ont également pu apprendre que les marqueurs signifiaient qu'il y avait des nids de tortues de mer à proximité, ce qui les a conduits à manger les œufs.
La KWF a vu une opportunité d'amélioration au sein de ce processus en réduisant le facteur de main-d'œuvre et en remplaçant les marqueurs facilement identifiables. En mettant en place des systèmes aériens autonomes utilisant YOLOv5 pour détecter, localiser et caractériser les nids de tortues marines, les biologistes pourraient recevoir des informations en temps réel sur les nids de tortues marines, y compris leurs traces et leur emplacement géographique, remplaçant ainsi la nécessité pour les biologistes de marcher manuellement sur les plages et de marquer les nids.
La fourrure épaisse et blanche des léopards des neiges, ornée de rosettes tachetées foncées, leur permet de se camoufler parfaitement dans le paysage himalayen. Dans la nature, ce sont des prédateurs au sommet de la chaîne alimentaire, sans prédateurs naturels. Cependant, en raison de la demande extrêmement élevée pour leur fourrure et d'autres parties de leur corps dans la mode et la médecine traditionnelle, ainsi que de la perte et de la fragmentation de leur habitat, on estime qu'il ne reste que entre 4 000 et 6 500 léopards des neiges à l'état sauvage.
Les efforts de conservation de la panthère des neiges se sont avérés extrêmement difficiles en raison des facteurs qui contribuent à l'environnement hostile où elle se trouve :
De plus, il est extrêmement rare d'apercevoir des panthères des neiges dans la nature. Par conséquent, KWF développe une approche automatisée pour protéger ces grands félins, en utilisant la technologie des drones pour les suivre et les protéger. À l'heure actuelle, la technologie des drones est encore en développement afin qu'elle puisse atteindre le point où les machines peuvent fonctionner dans les conditions nécessaires pour suivre les panthères des neiges, qui se situent entre 20 000 et 22 000 pieds.
Une fois la technologie disponible, le KWF a l'intention d'utiliser YOLOv5 dans les capteurs et sur les drones, qui seront ensuite déployés dans l'Himalaya. À des fins de suivi, ces capteurs et drones seront capables de détecter les empreintes de pattes dans la neige, qui disparaissent généralement rapidement avec le vent. Ces informations en temps réel seront ensuite transmises aux biologistes et aux défenseurs de l'environnement.
Visitez le site web de la Kashmir World Foundation et découvrez comment vous pouvez contribuer à faire la différence dans leurs efforts de conservation à travers le monde.
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