Dans le cadre du challenge scientifique « IA-Biodiv » lancé en 2021, l’Agence nationale de la recherche (ANR) en cofinancement avec l’Agence française de développement (AFD) ont retenu trois projets de recherche pluridisciplinaires développant des méthodes d’intelligence artificielle (IA).

Les océans couvrent près de 70 % de la planète et concentrent une part essentielle de la biodiversité marine. Afin d’étudier cette biodiversité et son évolution sous contrainte du changement climatique et des activités anthropiques, l’ANR et l’AFD ont lancé en mars 2021 un challenge scientifique ayant pour ambition de soutenir les projets de recherche qui s’appuient sur l’intelligence artificielle. À l’issue d’un processus de sélection, les partenaires dévoilent les trois projets lauréats.

Les indicateurs actuels restent limités dans la prédiction des évolutions de la biodiversité en milieu marin. Pour combler ce vide, le challenge « IA-Biodiv » sélectionne trois équipes pour une durée de 4 ans. Ils auront pour mission l’élaboration d’indicateurs plus performants et fiables pour prédire et évaluer l’évolution de la biodiversité marine. Les travaux des trois consortiums se concentreront durant les deux premières années sur la biodiversité en mer Méditerranée et sur l’océan Pacifique au cours des deux dernières années.

A terme, le Challenge permettra de mettre en commun les solutions en confrontant et partageant « les approches et travaux des consortiums financés », et favorisera l’établissement de références communes entre des communautés scientifiques. De ce fait, les trois consortiums de recherche retenus exploiteront et enrichiront de manière collaborative l’environnement numérique « IA-BiodivNet » pendant toute la durée du Challenge. Ils auront ainsi un accès aux ressources de calcul intensif de GENCI (Grand équipement national de calcul intensif). « La plateforme sera, à terme, accessible à tous scientifiques et chercheurs et contribuera à la diffusion de jeux de données pérennes pour les futurs travaux scientifiques en IA et dans le champ de la biodiversité », précisent les partenaires.

Trois lauréats

Le premier projet retenu est « AIME » (Intelligence artificielle pour les écosystèmes marins) conventionné avec Expertise France. Il est porté par un consortium franco-africain composé de : l’Université Cadi Ayyad (Maroc), l’Université de Yaoundé (Cameroun), le Laboratoire d’imagerie médicale et bio-informatique et l’Université Gaston Berger de Saint-Louis (Sénégal), l’UMR Écologie marine tropicale dans les océans Pacifique et Indien (Nouvelle-Calédonie, France), et l’Institut de recherche pour le développement et Marine biodiversity, exploitation and conservation (France). Celui-ci vise à relever trois défis scientifiques : la combinaison des techniques IA afin d’améliorer la justesse et la précision des indicateurs de biodiversité ; le développement d’indicateurs capturant les divers aspects de la santé et des pressions pesant sur les écosystèmes marins ; et leur intégration dans un modèle d’IA capable « d’expliquer et de prédire la dynamique spatio-temporelle de la biodiversité marine dans des études de cas ».

Le projet « SMART-BIODIV » est porté par un consortium français constitué de l’Unité Mixte Internationale Georgia Tech-CNRS de Lorraine, le Central Supelec Loria, le Laboratoire interdisciplinaire des environnements continentaux et le Laboratoire d’océanographie de Villefranche. Ce projet développera notamment des méthodes de gestion et d’intégration des données de la biodiversité des espaces marins côtiers « à partir d’algorithmes d’apprentissage automatique pour compléter les données manquantes et construire des indicateurs adaptés pour évaluer la biodiversité des espaces observés ».

Le dernier projet est « FISH-PREDICT », porté par un consortium français ( le Marine biodiversity exploitations and conservations, le Laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier, le Centre d’écologie fonctionnelle et évolutive, le Laboratoire des sciences techniques de l’information, de la communication et de la connaissance, ainsi que par le Laboratoire d’écologie alpine). Ce projet a pour objectif de produire des modèles prédictifs de la biodiversité des écosystèmes perturbés « en combinant des méthodes d’intelligence artificielle aux approches évaluatives connues ». Celui-ci permettra de composer « la première base de connaissance de biodiversité marine et, par la suite, de développer des modèles de prédiction et d’interprétation ».