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AImyBee : la première banque d’images d’abeilles sauvages de France

par | 26/06/2022

AImyBee : Constitution d’une base de données d’images d’hyménoptères identifiées à l’espèce pour le développement d’algorithmes d’apprentissage profond

Le développement exponentiel de l’activité humaine au cours des deux derniers siècles a profondément modifié l’environnement dans lequel nous vivons. En particulier le changement d’utilisation des sols, l’utilisation intensive de biocides combinés au réchauffement climatique jouent un rôle majeur dans le déclin de la biodiversité observé mondialement. Les insectes pollinisateurs, espèces auxiliaires nécessaires pour la pollinisation de nombreuses cultures, sont particulièrement touchées, avec des déclins enregistrés à plus de 60% en l’espace de quelques décennies selon les régions du monde (Sánchez-Bayo and Wyckhuys, 2019).

Pour mieux comprendre et enrayer ce déclin massif, il est crucial d’augmenter la fréquence spatiale et temporelle des inventaires d’espèces et des suivis d’abondance (nombre d’individus d’une même espèce par unité de temps ou d’espace), ainsi que leur précision. Pouvoir échantillonner en continu la biodiversité dans une multitude d’environnements plus ou moins affectés par les changements globaux est nécessaire pour identifier précisément les causes des déclins observés et évaluer l’efficacité des politiques de conservation.

Or les inventaires et suivis d’abondance réalisés par des spécialistes (naturalistes ou écologues) sont extrêmement coûteux en main d’œuvre et en temps et donc limitent nos capacités à mener des suivis exhaustifs de biodiversité sur de grands territoires. L’avènement des sciences participatives a permis de contourner partiellement cette difficulté en fournissant des quantités impressionnantes de données. Néanmoins les protocoles de sciences participatives trouvent leurs limites dans la précision des identifications lorsqu’il s’agit de faire reconnaître des espèces morphologiquement proches par des citoyens non experts, un problème récurrent en entomologie. L’utilisation d’outils issus de l’intelligence artificielle, notamment grâce aux techniques dites d’apprentissage profond (deep learning), appliqués sur des photographies collectées par des citoyens permet de dépasser ces limites. L’apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) a récemment révolutionné le champ de la vision par ordinateur en affichant des performances de reconnaissance d’objets complexes dans des scènes naturelles proches ou supérieures à celles des humains (LeCun et al., 2015; Serre, 2019). Néanmoins ces algorithmes sont extrêmement consommateurs en données puisqu’ils requièrent des centaines voir des milliers d’images par classe d’objet à identifier pour effectuer l’entraînement des réseaux, un problème qui peut être facilement contourné en écologie grâce aux sciences participatives tant que les espèces à identifier peuvent être classé de manière fiable sur la base de simple photographie (Horn et al., 2018).

A titre d’exemple, le projet PlantNet qui permet le recueil de données botaniques et offre un service d’identification automatisé des espèces végétales sur la base de photographies prisent avec un smartphone, regroupe actuellement plus d’1,7 millions de photographies de près de 28000 espèces prisent à travers le monde entier. Le système d’apprentissage profond associé à ce projet est maintenant tellement efficace qu’il rivalise avec les plus grands experts en botanique (Bonnet et al., 2016). Un système équivalent permettant la reconnaissance fiable des insectes pollinisateurs européens au niveau de l’espèce reste à concevoir. Le projet deepABIS à très récemment montré qu’une approche similaire pourrait être utilisée pour identifier certaines abeilles sauvages avec une précision proche de 98% à partir de clichés d’ailes (Buschbacher et al., 2020). Néanmoins cette étude se base sur seulement 124 espèces d’abeilles collectées en Allemagne, Brésil, Etats Unis et Chine et utilise des photographies prises en condition standardisées. Pouvoir implémenter un système capable de reconnaître les 2000 espèces européennes sur des photographies d’individus éveillés en milieu naturel représente encore un véritable défi. Ce défi ne réside pas tant dans la capacité des spécialistes en vision par ordinateur à développer de nouveaux modèles d’apprentissage, mais dans la capacité des biologistes et entomologistes à constituer un jeu de données massif contenant des centaines d’exemplaires de photographies de chacune des espèces à identifier. Car les méthodes d’apprentissage profond ne permettent de reconnaître que les espèces pour lesquelles elles ont été entraînées, ce qui nécessite une banque d’images de référence exhaustive.

Le principal écueil à la réalisation d’une telle banque d’images couvrant l’intégralité de la diversité des abeilles est la difficulté d’obtenir à la fois un cliché d’un spécimen en milieu naturel et son identification. Même pour des experts entomologistes, identifier de manière fiable une espèce sur la simple base de clichés photographiques est souvent impossible. De nombreuses espèces d’insectes ne diffèrent que par une combinaison de détails morphologiques subtils qui requièrent une examination méticuleuse de l’animal euthanasié sous une loupe binoculaire pour une identification précise. L’entomologie classique se trouve donc confrontée au dilemme de devoir prélever et mettre en collection les insectes pour mieux les connaître et les protéger. Des alternatives tel que le programme de sciences participatives SPIPOLL, proposent d’étudier et d’identifier les insectes pollinisateurs uniquement à base de photographies au niveau du complexe d’espèces, une telle approche est extrêmement utile pour révéler les grands patrons d’érosion des communautés de pollinisateurs face aux changement globaux, mais reste infructueuse pour un suivi fin de la dynamique des populations nécessaire à la mise en place de programmes de conservation adaptés à chaque espèce.

Dans le projet AImyBee, nous proposons de compiler l’ensemble des photographies d’hyménoptères prises sur le terrain qui ont été suivies d’une capture de l’individu et d’une identification dans les règles de l’art sous loupe binoculaire par un expert reconnu. Si un tel couple de données (photo + identification indépendante) était jusqu’à présent assez rare, il devient de plus en plus courant grâce à la monté en compétence des naturalistes amateurs d’entomologie, la baisse des prix du matériel photographique de qualité et l’existence de plateforme web permettant de partager ses clichés photographiques(ex: Flickr, Instagram, INaturalist).

La compilation des données photographiques disponibles sur le web pour chaque espèce d’hyménoptère présente en europe sera réalisée par la mise en place d’une API (ou interface de programmation) intégrant un système de crawling qui permettra d’interroger les principaux sites naturalistes et les plateformes de stockage ou de partages de photos. L’API retournera le nombre de photo disponibles, les auteurs et leurs contacts ainsi que les métadonnées (ex: coordonnées GPS, période de l’année) associés à chaque cliché le cas échéant. Cette API sera développée par l’entreprise Natural Solutions experte dans le développement web et la gestion de données de biodiversité. Natural Solutions développera également un outil pour le stockage et la visualisation des photographies qui sera intégré au site https://www.idmybee.com/ développé et maintenu par A. Perrard.

En parallèle, nous encadrerons un stagiaire de M1 ou en césure qui sera chargé de contacter tous les plus gros contributeurs identifiés par l’API afin de sélectionner et retenir uniquement les photographies qui ont bénéficié d’une identification morphologique dans les règles de l’art après capture. Ce stagiaire sera aussi responsable de la mise en place et de l’animation d’un réseau d’amateurs et d’experts, identifiés par A. Perrard, D. Genoud et B. Schatz, souhaitant contribuer à la constitution de la base de données, soit par l’envoie de photos existantes répondant aux critères soit en incluant une première phase de photographie (en milieu naturel et/ou des ailes après captures) dans leurs protocoles de captures et d’identifications.

Grâce à ces efforts, nous constituerons la première banque d’images d’abeilles sauvages de France identifiés à l’espèce qui sera constamment enrichie par la communauté. Cette banque d’image servira dans un second temps à développer des algorithmes d’apprentissage profond qui permettra aussi bien aux scientifiques qu’aux citoyens impliqués dans des protocoles de sciences participatives, de reconnaître avec précision différentes espèces sans avoir à sacrifier les individus. En plus de permettre un suivi massif des populations de pollinisateur, cette approche servira à identifier les critères phénotypiques discriminants entre les espèces proches (Figure 1). La méthode pourrait révéler de nouveaux critères diagnostiques plus accessibles pour distinguer les espèces car certains critères de coloration, de positionnement ou de comportement sont présents en milieu naturel mais deviennent indisponibles après la mise en collection.

Résultats préliminaires obtenus par Jean Cohen sur la base de données SPIPOLL représentant les zones utilisées par un algorithme d’apprentissage profond pour différencier certaines espèces pollinisatrices cibles ou des complexes d’espèces.

Porteurs du projet :
Adrien Perrard (IEES), Maxime Cauchoix (SETE)
Autres partenaires :
Bertrand Schatz (CEFE), Colin Fontaine (CESCO), Mathieu Lihoreau (CRCA), Thomas Serre (Brown University), David Genoud, Jean Cohen, Natural Solutions

Références

Bibliography

Bonnet, P., Joly, A., Goëau, H., Champ, J., Vignau, C., Molino, J.-F., Barthélémy, D., and Boujemaa, N. (2016). Plant identification: man vs. machine. Multimed. Tools Appl. 75, 1647–1665. doi:10.1007/s11042-015-2607-4.

Buschbacher, K., Ahrens, D., Espeland, M., and Steinhage, V. (2020). Image-based species identification of wild bees using convolutional neural networks. Ecol. Inform. 55, 101017. doi:10.1016/j.ecoinf.2019.101017.

Horn, G. V., Aodha, O. M., Song, Y., Cui, Y., Sun, C., Shepard, A., Adam, H., Perona, P., and Belongie, S. (2018). The iNaturalist Species Classification and Detection Dataset. in 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (IEEE), 8769–8778. doi:10.1109/CVPR.2018.00914.

LeCun, Y., Bengio, Y., and Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature 521, 436–444. doi:10.1038/nature14539.
Sánchez-Bayo, F., and Wyckhuys, K. A. G. (2019). Worldwide decline of the entomofauna: A review of its drivers. Biol. Conserv. 232, 8–27. doi:10.1016/j.biocon.2019.01.020.

Serre, T. (2019). Deep learning: the good, the bad, and the ugly. Annu. Rev. Vis. Sci. 5, 399–426. doi:10.1146/annurev-vision-091718-014951.

— Brèves —

  • Appel à candidatures d’experts pour la constitution du Comité Scientifique et Technique de la stratégie Écophyto 2030
    L’ANSES avec Le MET, l'INRAe et l’OFB lancent maintenant un « Appel à candidatures d’experts pour la constitution du Comité Scientifique et Technique de la stratégie Écophyto 2030 » Pour plus d'informations, vous pouvez consulter le document suivant : https://www.inrae.fr/sites/default/files/cst_ecophyto_appel_a_candidatures_2024.pdf Date limite : 31/10/2024 avant minuit (heure de Paris)
  • Un demi-million de morts par an seraient attribuables au déclin des insectes pollinisateurs
    Des chercheurs de l’université Harvard ont modélisé l’impact du défaut de pollinisation sur la production agricole, les prix et les effets induits sur l’alimentation et la santé. Si les scientifiques chiffrent souvent en dollars les dégradations de l’environnement, leurs effets sanitaires, de fait, sont souvent bien plus difficiles à évaluer. Une équipe pilotée par l’université Harvard (Etats-Unis) s’est attelée à cet exercice délicat, s’agissant des effets de l’effondrement des insectes pollinisateurs. Publiés dans la dernière livraison de la revue Environmental Health Perspectives, en décembre 2022, ses résultats sont frappants : à l’échelle mondiale, l’impact alimentaire du défaut de pollinisation des cultures serait responsable de près d’un demi-million de morts prématurées par an. Un chiffre sans doute en deçà de la réalité, selon les auteurs. Ces derniers ont d’abord évalué, région par région, les effets de la chute des populations de pollinisateurs sauvages (bourdons, syrphes, papillons, etc.) sur la production agricole. « Leurs résultats indiquent que de 3 % à 5 % de la production de fruits, légumes et fruits à coque sont perdus en raison d’une pollinisation insuffisante », décrypte Josef Settele (Helmholtz Centre for Environmental Research de Halle, Allemagne), qui n’a pas participé à ces travaux. Des chiffres « tout à fait plausibles et même plutôt faibles, compte tenu de ce que l’on sait sur l’importance de la pollinisation ». Le chercheur allemand, qui a coprésidé le rapport mondial de la Plate-forme intergouvernementale scientifique et politique sur la biodiversité et les services écosystémiques, salue « une très belle étude, qui intègre de grandes quantités de données dans un modèle transparent ». Les chercheurs ont ensuite modélisé l’effet de cette perte de production sur les prix, pays par pays, et l’effet induit sur la baisse de consommation de fruits et légumes. En utilisant les données les plus consensuelles de l’épidémiologie nutritionnelle, les auteurs sont parvenus à modéliser l’impact de la sous-consommation de ces produits sur la mortalité, et concluent à quelque 427 000 morts par an.

    Impacts inégalement distribués

    Or, comme le précise Matthew Smith (université Harvard), premier auteur de l’étude, les données utilisées pour estimer le défaut de pollinisation ont été collectées, sur les cinq continents, entre 2010 et 2014. « Depuis, la plupart des pressions causant des pertes de pollinisateurs sauvages ont continué ou se sont aggravées au niveau mondial, dit-il. Cela suggère que l’insuffisance de la pollinisation sauvage a aujourd’hui sur le rendement des cultures un effet plus important encore que nous ne l’avons estimé dans nos travaux. » Les impacts sont inégalement distribués. « La perte de production agricole est concentrée dans les pays à faible revenu, dit M. Settele, tandis que les impacts sur la consommation alimentaire et sur la mortalité attribuables à une pollinisation insuffisante sont plus importants dans les pays à revenu moyen et élevé, où les taux de maladies non transmissibles [cancers, maladies cardiovasculaires, etc.] sont plus élevés. » En clair, les auteurs montrent qu’« une part importante du fardeau sanitaire lié à la consommation insuffisante des aliments les plus sains est liée à des dommages que nous infligeons à notre environnement », ajoute M. Settele. Comment arbitrer entre les pertes de rendement par réduction des pesticides et celles qui sont induites par l’effondrement des pollinisateurs ? « L’agriculture conventionnelle a de nombreuses conséquences involontaires sur l’environnement : émissions considérables de gaz à effet de serre, pollution des sols et des cours d’eau, épuisement de ressources limitées comme les minéraux pour les engrais et l’eau douce pour l’irrigation, et c’est le principal facteur de perte de biodiversité au niveau mondial, répond M. Smith. Au contraire, favoriser les pollinisateurs sauvages pour augmenter le rendement des cultures n’a aucun dommage collatéral sur l’environnement. » Stéphane Foucart https://www.lemonde.fr/planete/article/2023/01/20/un-demi-million-de-morts-par-an-seraient-attribuables-au-declin-des-insectes-pollinisateurs_6158647_3244.html Lien vers article https://doi.org/10.1289/EHP10947  Matthew R. Smith,Nathaniel D. Mueller, Marco Springmann, Timothy B. Sulser, Lucas A. Garibaldi, James Gerber, Keith Wiebe, and Samuel S. Myers 2022 Pollinator Deficits, Food Consumption, and Consequences for Human Health: A Modeling Study. Environmental Health Perspectives Volume 130, Issue 12
  • Prolongation autorisation néonicotinoïdes sur les betteraves
    Vous êtes d'accord avec l'usage des néonicotinoïdes sur les betteraves sucrières ? Vous voulez donner votre avis? Une consultation publique est en cours jusqu’au 24 janvier : https://formulaires.agriculture.gouv.fr/index.php/646927
  • un vaccin pour les abeilles domestiques ?
    ça vous dit un vaccin pour les abeilles domestiques ? Bonne lecture https://www.theguardian.com/environment/2023/jan/04/honeybee-vaccine-first-approved

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