Et si l’intelligence artificielle (IA) nous aidait à mieux connaître et protéger la faune ? Comment une caméra peut-elle détecter des papillons de nuit et les identifier ?
Au cours de cet atelier, vous pourrez découvrir le projet Edge Data Cam, vous initier aux principes de reconnaissance d’image informatique et commencer à apprendre à nourrir une “intelligence artificielle” pour qu’elle puisse reconnaître des papillons.
L’IA est partout, et elle nous questionne. Est-elle utile, dangereuse, fiable ? Est-elle vraiment ou seulement intelligente ? Le but de cet atelier sera d’en débattre, de découvrir comment ces outils peuvent être mis à profit en dehors des sentiers battus, et d’entraîner concrètement un modèle de deep learning.
Zoom sur le projet “Edge Data Cam”
Depuis juin 2021, un partenariat s’est concrétisé entre la société INCAYA, le CPIE Vallée de l’Orne et le Dôme, autour de la conception d’un dispositif open source de captation d’images et de vidéos de biodiversité. Cette caméra connectée a été proposée et améliorée avec le public du TURFU Festival 2021 et de la Nuit de l’Imagination 2022 : sa construction et son coût ont été optimisés pour être accessible au plus grand nombre.
C’est désormais un outil utilisé par le CPIE pour élaborer des activités locales d’éducation à l’environnement, notamment à destination du public scolaire.
Le but est désormais de développer un outil susceptible de reconnaître en autonomie les papillons de nuit. Pour cela, capteur spécialisé génère des données complexes et volumineuses qui doivent, par défaut, être transférées dans le cloud pour pouvoir être exploitées et partagées. Dans le but de réduire l’impact environnemental de ces transferts, nous proposons de prototyper une solution d’edge computing (« informatique en périphérie »), basée sur le machine learning embarqué. Notre ambition est de limiter au maximum les besoins en bande passante entre le capteur (ici, une caméra spécialisée) et le serveur de stockage des données collectées, en transférant une partie du traitement au niveau du capteur lui-même.
Notre preuve de concept aura pour objectif le développement d’un programme d’intelligence artificielle hébergé sur un ordinateur monocarte. Nous chercherons à mettre en œuvre des technologies – computer vision et transfer learning – qui pourront, à l’avenir, s’adapter à des problématiques diverses, mais ce prototype se concentrera sur l’identification des papillons de nuit (hétérocères), grâce à un prototype de piège photographique adapté à l’environnement nocturne.
Pour l’atelier du soir, un grignotage est prévu pour ne pas avoir les estomacs qui gargouillent.