Qu’est-ce qui se cache derrière la stratégie de Google quand il s’agit de biodiversité et d’intelligence artificielle ? En ouvrant au grand public son modèle d’IA, SpeciesNet, l’entreprise de Mountain View fait un pas décisif dans l’univers riche et complexe de la conservation animalière. Que révèle cette initiative et quel peut être son impact réel sur l’étude de la faune ?

Les pièges photographiques, ces appareils équipés de capteurs infrarouges, se sont imposés comme des outils incontournables pour les chercheurs étudiant les populations animales. Mais face au déluge de données généré, leur analyse devient un véritable casse-tête. Combien de temps et de ressources sont nécessaires pour exploiter efficacement ces millions de clichés pris aux quatre coins du globe ?

Face à ce défi, Google s’est engagé il y a environ six ans avec Wildlife Insights, une plateforme intégrée à son programme philanthropique Google Earth Outreach. Permettant le partage et l’analyse collaborative, cet outil a-t-il vraiment réussi à révolutionner la manière dont nous observons et comprenons la nature sauvage ? Et quelle place y occupe le modèle SpeciesNet ?

SpeciesNet pourrait être le levier permettant aux développeurs et startups de relever les défis du suivi de la biodiversité.

En effet, SpeciesNet repose sur une base de données impressionnante de plus de 65 millions d’images, fournies par divers instituts de renommée mondiale. Mais est-ce suffisant pour capturer toute la diversité et complexité du vivant ? Google affirme que son modèle peut classer les images en plus de 2 000 catégories allant des espèces animales aux objets non vivants. Comment cette capacité se compare-t-elle à d’autres outils sur le marché ?

Alors que SpeciesNet est désormais accessible sur GitHub, sous licence Apache 2.0, la question de son adoption à large échelle se pose. Pourrait-elle devenir un standard de fait dans le domaine ? D’autres acteurs, comme Microsoft avec son AI for Good Lab, proposent eux aussi des solutions open source, ce qui pourrait ouvrir la voie à une démocratisation des technologies de traitement des images de la faune.

Mais quelles seront les implications éthiques et techniques de ces avancées ? Et surtout, comment ces innovations pourraient-elles être utilisées par les chercheurs et les entreprises pour améliorer les stratégies de conservation et, in fine, la protection de notre précieuse biodiversité ?