Des chercheurs de Cambridge scrutent les satellites pour sauver le hérisson britannique. Ce n’est pas une métaphore.
À l’aide d’un outil d’IA appelé Tessera, ils cartographient le pays depuis son orbite. L’objectif est précis : trouver où vivent ces mammifères épineux et observer, en temps réel, où disparaissent ces habitats. Les cartes sont incroyablement détaillées. Nous parlons de haies individuelles.
Couverture nuageuse ? L’IA prédit les zones cachées à la vue des hérissons.
Il s’agit d’obstacles. Pas seulement où se trouvent les créatures, mais aussi pourquoi elles ne trouvent pas de partenaire. Pourquoi ils meurent de faim.
“Nous espérons vraiment pouvoir comprendre quels sont les obstacles très spécifiques.”
— Professeur Silviu Petrovan
Digi-hogs et Data Crunching
La situation est désastreuse. Au Royaume-Uni, le nombre de hérissons ruraux a chuté de 75 % entre 2000 et 2022. Une baisse de 75 %. L’espèce est classée quasi menacée à l’échelle mondiale.
Petrovan reste optimiste. Il appelle les animaux traqués des digi-hogs. Ils portent de minuscules sacs à dos GPS, physiquement attachés comme des randonneurs miniatures. Ces données alimentent le modèle plus large, combinant suivi physique et observation orbitale. Cela se produit également en Irlande du Nord, mais ce projet spécifique relie les données spatiales à la vérité sur le terrain.
Voici le problème. Ou peut-être le crochet. Pour entraîner Tessera, l’équipe avait besoin de données massives. Nous parlons de 20 pétaoctets. Cela représente environ 10 milliards de photos numériques.
Ils ont manqué de puissance de calcul universitaire. Littéralement. Les chercheurs ont installé des processeurs supplémentaires sous leur propre bureau simplement pour maintenir la formation du modèle. Ils ont dû supplier les sociétés américaines AMD et Vultr de leur fournir davantage d’infrastructures. Il s’agissait d’un travail d’infrastructure frénétique et local déguisé en université de haut niveau.
Le paradoxe du pouvoir
Est-ce efficace ? Ou simplement gourmand en énergie ?
Certains défenseurs de l’environnement sont inquiets. Ils pointent du doigt la consommation électrique de ces modèles. Utiliser une IA gourmande en énergie pour protéger la nature semble contradictoire à certains. Cela soulève des questions valables. Pouvons-nous nous permettre de dépenser plus d’énergie pour sauver les espèces ?
Tessera n’est pas non plus réservée aux animaux de compagnie hérissés. Le système open source a attiré plus de 100 groupes de recherche. Anil Madhavapeddy l’utilise pour cartographier l’agriculture britannique. Il identifie quelles cultures poussent où, au fil des années. Il simplifie les images satellite bruyantes et complexes en cartes claires.
“Les données satellitaires sont vraiment compliquées et bruyantes”, a déclaré Madhavapeddy. Vous devez dénuder les nuages, vous adapter à la lumière, gérer les cycles diurnes et nocturnes. Tessera fait le gros du travail. Il compresse le chaos en quelque chose que vous pouvez interroger.
Alors maintenant, nous avons la carte. Nous connaissons les barrières. Nous voyons les récoltes. Nous voyons les lotissements s’infiltrer dans les habitats.
Mais voir ne résout pas. Nous avons les outils. Les questions restent ouvertes. Et les processeurs sous le bureau fonctionnent toujours. 🐹🛰️
