CPIE Vallée de l'Orne , Le GRETIA , Le Dôme , Région Normandie
Incaya
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.
INTERVENANTS :
- Thomas Berriot
- Thomas Mazière
- Alexis Janvier
Présentation du principe de fonctionnement du prototype de piège photographique à papillons de nuit : les papillons se posent sur une surface blanche prise en photo à intervalle régulier.
PRÉSENTATION DE L’ATELIER
Incaya, le CPIE Vallée de l’Orne et le Dôme se sont associées autour de la conception d’un dispositif open source (d’accès libre et collaboratif) de captation d’images et de vidéos de biodiversité en 2021 et 2022 qui évolue cette année pour reconnaître en autonomie les papillons de nuit, en partenariat avec le GRETIA (GRoupe d'ETude des Invertébrés Armoricains).Cette caméra a été conçue en optimisant son coût, sa complexité d’installation et sa consommation d’énergie. Un prototype de piège photographique nocturne ainsi que le principe de fonctionnement du programme d’intelligence artificielle (deep learning) ont donc été présentés lors des ateliers du jeudi et du samedi.
Les participant·e·s apprennent l’art de détourer un papillon à l’aide d’un logiciel dédié.
DÉTOURAGE DE PAPILLONS
L’atelier a débuté avec une présentation du projet, des partenaires, des principes généraux de l’intelligence artificielle et du deep learning.Pour que l’intelligence artificielle développée puisse reconnaître les papillons de nuit sur une photographie, il faut lui “apprendre” manuellement à identifier un ou plusieurs papillons au sein de la photo. Les participant·e·s ont donc été mis à contribution pour cette première étape qui peut s’avérer longue et fastidieuse !
Les participants ont ensuite pu découvrir le prototype qui servira de support à la caméra afin qu'elle puisse être mise en pratique sur le terrain ; iels ont pu proposer des évolutions et des dispositifs alternatifs.
UN PAPILLON ÇA TROMPE ÉNORMÉMENT
En parallèle, les intervenants d’INCAYA ont nourri le modèle dont le résultat a été présenté aux participants : avec peu de photos, l’IA se trompe encore énormément surtout dans un contexte différent de celui qu’on lui a proposé jusque-là. D’un autre côté, des photos pertinentes influencent positivement le modèle.
Restitutions
Description de l’image : Dessin de proposition d’une V2 du piège photo, dessiné sur un paperboard.
Les participants ont tout d'abord aidé à nourrir l'IA afin d'identifier les papillons sur une photo. Le nombre de photos utilisées pendant l’atelier n'était pas suffisant pour générer un modèle fiable mais a tout de même permis d’obtenir des premiers résultats prometteurs, et de susciter un débat autour des IA.Lors de cet atelier, les participants ont également été invités à proposer des améliorations du prototype de piège photographique avec plusieurs contraintes : la distance entre la surface blanche et la caméra doit être la même une fois le dispositif déplié, il doit être transportable (donc léger, pliable et/ou démontable), peu coûteux et facile/rapide à monter.
Les personnes participantes ont alors proposé des dispositifs dont la structure est un emboîtement de manches à balai ou une tente à arceau remaniée, la surface blanche peut également être constituée d’une toile tendue au sol, entre deux poteaux ou au mur et la caméra fixée sur la structure ou un trépied à distance fixée par une corde.
