En Indonésie, WWF fait appel au Machine Learning pour sauver les populations d’orangs-outans

Selon les informations partagées par WWF-Indonésie, durant les 6 dernières décennies, à Bornéo, la population de cette espèce a connu une baisse de 50 %, ce qui est vraiment alarmant. Et au cours des 20 dernières années, l’étendue de son habitat a été réduite de plus de 55 %.

Pour parvenir à préserver cette espèce, il est crucial de vraiment bien connaître les orangs-outans restants. Cela reste néanmoins un grand défi, car ces singes sont souvent solitaires et se trouvent principalement dans les arbres. Mais ce sera sans compter le Machine Learning.

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En effet, pour optimiser l’efficacité de ses études sur ces primates, WWF-Indonésie a décidé de collaborer avec Amazon Web Services, afin de bénéficier de son service d’apprentissage automatique, Amazon SageMaker. Et les résultats sont apparemment très probants.

WWF-Indonésie a pu accroître l’efficacité de ses travaux grâce à AWS

Avant l’utilisation des technologies d’AWS, les méthodes classiques de WWF-Indonésie consistaient à envoyer quotidiennement des équipes sur le terrain, afin de prendre les primates en photos, pour ensuite les transférer sur les ordinateurs du camp de base.

Le tout était enfin envoyé en ville, afin qu’un spécialiste du WWF puisse les étudier.

Si avec ce procédé, l’étude de chaque lot de milliers de clichés demandait au moins 3 jours, selon le WWF-Indonésie, cela se fait désormais en moins de 10 minutes, avec les services d’AWS.

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Les techniques proposées par l’AWS sont révolutionnaires

Tout d’abord, à titre d’information, notons que l’observation de ces orangs-outans se fait dans le parc national de Sebangau, qui s’étend sur 568 700 hectares dans le centre de Kalimantan (Indonésie).

Grâce au cloud, chaque image récoltée, par l’intermédiaire des différents téléphones et des caméras présentes dans cette zone, peut être directement envoyée sur Amazon S3, un serveur d’hébergement de fichiers proposé par AWS.

Par la suite, par le biais d’Amazon SageMaker, les chercheurs pourront vite mettre en place des modèles de Machine Learning à grande échelle.

Le gain de temps n’est toutefois pas le seul avantage de cette collaboration. En effet, WWF-Indonésie est désormais en mesure de connaître l’âge et le sexe de chaque orang-outan, et même de reconnaître ceux qui sont malades et les femelles enceintes.

La préservation des populations d’orang-outan restantes en Indonésie n’en sera donc que plus aisée.

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