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Inventions de l'année 2020

Whale Seeker: Où est Willy?

08-10-2020

Whale Seeker utilise ce genre d’image pour entraîner son système. Image: Pêches et Océans Canada

Whale Seeker entraîne une IA à trouver les baleines dans les images aériennes.

Bien qu’elles soient énormes, les baleines n’en demeurent pas moins difficiles à repérer sur des images prises du haut des airs. Bertrand Charry le sait bien : au cours de sa maîtrise en biologie à l’Université McGill, terminée en 2017, il a analysé à la main plus de 3 300 photos aériennes pour y trouver des narvals, longs de quatre ou cinq mètres sans leur corne. Mais ce n’est rien comparativement au travail qu’il abat en 2017 avec sa conjointe, Emily Charry Tissier, pour le Fonds mondial pour la nature. Afin de dénombrer ces « licornes des mers » et délimiter leurs habitats critiques dans l’Arctique canadien, le couple consacre environ 1 200 heures à passer au peigne fin plus de 6 000 clichés.

Les cofondateurs de l’entreprise Whale Seeker: Antoine Gagné-Turcotte, Bertrand Charry et Emily Charry Tissier. Image: Whale Seeker

Est-ce qu’une technologie aurait pu leur faciliter la tâche ? Le duo n’en trouve alors aucune. Pourtant, ils sont plusieurs dans le même bateau : les navires de marchandises souhaitent éviter les baleines ; les pétrolières doivent cesser leurs études sismiques lorsque ces mammifères marins sont proches ; les États veulent gérer adéquatement les populations présentes dans leurs eaux. « Mais ils ont tous le même problème : ils doivent examiner leurs images plus rapidement, à moindre coût, avec des résultats certains », souligne Emily Charry Tissier.

Le hasard fait son œuvre. Après ce travail de recension, Emily Charry Tissier rencontre le développeur logiciel Antoine Gagné-Turcotte… dans un parc canin ! Ensemble, ils fondent Whale Seeker en 2018. Accompagnée depuis un an à l’accélérateur d’entreprises District 3, affilié à l’Université Concordia, la jeune pousse peaufine un système d’intelligence artificielle (IA). Pour distinguer de manière automatique des photos de chats, les machines ont déjà fait leurs preuves. Mais localiser des baleines plus ou moins immergées sur des images aériennes comporte d’autres défis. « Même pour l’œil humain, c’est parfois difficile », souligne Antoine Gagné-Turcotte. Les vagues, les reflets, les embarcations, les petites îles : plusieurs détails peuvent porter à confusion.

L’entreprise en démarrage utilise et raffine ses algorithmes afin d’accélérer ses analyses pour des clients comme Pêches et Océans Canada ou des firmes d’évaluation d’impacts environnementaux. En parallèle, elle poursuit le décompte à la main pour confirmer les résultats avec une méthode éprouvée. Ces données sont précieuses, puisqu’elles permettent d’entraîner le réseau de neurones artificiels par la technique d’apprentissage profond. Car Whale Seeker ne cache pas son intention : une fois rendue à maturité, l’IA sera mise à la disposition de clients et de scientifiques par l’entremise d’un portail Web. La plateforme pourra traiter des images prises depuis un avion, un drone… ou peut-être même un satellite. En effet, Whale Seeker mène un projet pilote avec Pêches et Océans Canada pour détecter depuis l’espace des mammifères marins de taille moyenne comme des bélugas. Une compétence qu’elle souhaitera certainement enseigner ensuite à sa machine.

Comment ça marche?

  1. Un réseau de neurones convolutif, soit un type de réseau de neurones artificiels souvent utilisé dans la reconnaissance visuelle, est entraîné à l’aide d’images aériennes.
  2. Les fautes d’interprétation sont corrigées et les paramètres ajustés.
  3. L’intelligence artificielle (IA) détecte correctement et automatiquement la présence et la position des baleines.
  4. Par la suite, une plateforme intégrant le système d’IA sera accessible par un portail Web. Le client téléversera ses images aériennes, puis recevra un rapport ou un résultat sur la quantité et la répartition des mammifères marins.

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