Le trafic illégal de la faune marine génère des milliards de dollars chaque année et représente une menace directe pour les espèces en danger d’extinction. Parmi les articles les plus trafiqués figurent les ailerons de requin, les hippocampes et les concombres de mer, qui sont souvent dissimulés dans des bagages ou des colis et traversent les frontières sans être détectés.
La docteure Vanessa Pirotta, de l’Université Macquarie (Australie), auteure principale de l’étude publiée dans Frontiers in Ocean Sustainability, a déclaré : “Le commerce de la faune sauvage est cruel et peu éthique. Nous profitons de cette Journée mondiale des océans pour rendre ce problème visible”.
L’intelligence artificielle comme outil de détection
Pour faire face à cette problématique, des scientifiques de l’Université Macquarie ont développé un algorithme d’intelligence artificielle capable de détecter des échantillons de ces espèces avec une précision de 92%.
Le système réutilise des scanners de tomodensitométrie (CT) à rayons X déjà présents dans les aéroports, qui génèrent des images 3D du contenu des valises. Grâce à un réseau neuronal entraîné avec des centaines de scans, l’algorithme peut identifier automatiquement les articles suspects et marquer les bagages pour inspection.
Comment l’algorithme a été entraîné
Les chercheurs ont réalisé 298 scans de 20 échantillons de concombre de mer, 30 d’hippocampe et 18 d’aileron de requin, dont beaucoup provenaient de saisies réelles.
- Des tactiques de contrebande ont été simulées, comme envelopper les échantillons dans des vêtements, des boîtes de conserve ou des jouets.
- Des images ont été ajoutées à des valises scannées sans marchandise illégale, grâce à la technique de Projection d’Image de Menace.
- L’algorithme a été testé avec un sous-ensemble d’images jamais vues auparavant.
Les résultats ont été concluants :
- 95% de précision dans la détection des ailerons de requin.
- 96% pour les hippocampes.
- 86% pour les concombres de mer. Le taux de faux positifs était de 13%, avec des variations selon l’espèce.
Limitations et défis
Bien que la précision soit élevée, le système n’est pas une solution définitive :
- Les faux positifs nécessitent des contrôles manuels.
- Tous les aéroports ne disposent pas de scanners CT 3D, car ils sont coûteux; beaucoup dépendent encore de scanners 2D.
- L’algorithme doit être complété par la détection humaine et l’utilisation de chiens renifleurs.
“L’IA n’est pas la solution définitive pour la détection, ni un substitut à la détection humaine”, a conclu Pirotta.
Implications mondiales
L’application de l’intelligence artificielle dans la lutte contre le trafic de faune marine ouvre de nouvelles possibilités pour :
- Interception des envois illégaux.
- Coupure des routes commerciales qui approvisionnent les marchés de consommation humaine, médicinale et ornementale.
- Protection des espèces vulnérables, réduisant la pression sur des populations en équilibre précaire.
- Prévention des espèces invasives, évitant que des animaux trafiqués vivants s’échappent et altèrent les écosystèmes.
Le développement de cet algorithme représente une avancée significative dans la protection de la biodiversité marine. Bien qu’il ne remplace pas les méthodes traditionnelles, il offre un outil puissant pour renforcer les contrôles dans les aéroports et aux frontières.
Dans un contexte où le trafic illégal menace la survie d’espèces entières, la combinaison de technologie, coopération internationale et conscience citoyenne sera essentielle pour relever ce défi mondial.
