(C) LIST

Image d’un triton crêté et de son motif ventral prise par le piège-photo de Newtrap.

Newtrap est une nouvelle méthode d’observation développée par le Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) qui associe un piège-photo aquatique fabriqué sur-mesure à un traitement automatisé des données pour un meilleur suivi des tritons. Les méthodes d’observation habituelles sont en effet connues pour être coûteuses en temps et moyen en plus d’être intrusives. Mais, à quoi cela sert-il d’observer des tritons et en quoi Newtrap est-il novateur ? 

Les tritons : des espèces clefs pour le suivi de la biodiversité 

Certaines espèces de tritons sont bio-indicatrices : leur présence ou absence témoigne de la qualité du milieu dans lequel elles évoluent. Cette caractéristique est particulièrement importante pour le suivi de la biodiversité et les études de bio-surveillance. Si une espèce bio-indicatrice est en déclin ou absente, cela signifie que les conditions écologiques nécessaires au maintien de cette espèce ne sont plus ou pas retrouvées. Par ailleurs, ces exigences sont souvent partagées avec d’autres espèces. « Le triton crêté est une espèce parapluie. La protection de leur habitat permet la préservation de multiples autres espèces vivant dans le même milieu, comme p.ex. d’autres amphibiens, telle que la grenouille rousse ou encore des insectes. », illustre Xavier Mestdagh, ingénieur de recherche travaillant sur le projet Newtrap au LIST. 

Un piège-photo non intrusif et un traitement des données automatisé

Les méthodes d’observation classiques consistent en la disposition de nasses pour capturer les individus. Ces techniques sont très chronophages, fastidieuses et intrusives. Les chercheurs doivent placer les nasses, établir les relevés et répéter l’opération. « Pour les tritons crêtés p.ex., nous devons photographier le motif ventral de chaque individu capturé. », explique X. Mestdagh. De la même manière que nos empreintes digitales, ce motif est en effet unique d’un individu à l’autre. « Cela sera particulièrement utile pour évaluer, p.ex., le nombre d’individus au sein d’une population, c’est-à-dire sa taille, sans risquer de compter plusieurs fois le même triton. », poursuit X. Mestdagh. Les chercheurs du LIST ont ainsi eu l’idée de développer une nouvelle méthode d’observation.

Le piège-photo se déclenche au mouvement et photographie de manière uniforme (même angle, arrière-plan, lumière, distance) les individus qui entrent et sortent. De cette façon, les chercheurs disposent de plus de données, qui sont plus harmonisées, de meilleure qualité et avec une résolution spatiale comme temporelle plus élevée. Sans manipulation intrusive sur les amphibiens, Newtrap fournit également de nouvelles informations sur les comportements des tritons, voire sur d’autres espèces (ex. couleuvre à collier, sangsues).

Cette nouvelle méthode fait aussi appel à l’intelligence artificielle (IA) pour la gestion des données. Pour ce faire, les chercheurs ont classifié un grand nombre de données selon l’espèce, le sexe et le motif ventral. Ils ont ensuite intégré ces informations dans un algorithme pour que l’IA puisse reconnaître automatiquement ces caractéristiques. L’espèce et le sexe sont déjà reconnus avec une fiabilité de plus de 90%. Les chercheurs travaillent désormais au perfectionnement du système de reconnaissance automatique des motifs ventraux, tout comme à l’augmentation de l’autonomie et robustesse du piège-photo.

Financée par le Fonds National de la Recherche (FNR) à travers le programme JUMP - Proof of Concept (POC), cette nouvelle méthode d’observation brevetée (LU93388) a notamment fait l’objet d’une étude de marché traduisant un fort engouement à l’échelle nationale comme internationale. Avec plus de 30 espèces de tritons en Europe et encore davantage en Amérique du Nord, la mise sur le marché de Newtrap pourrait aider au suivi automatisé de nombreuses espèces. X. Mestdagh et ses collaborateurs souhaitent désormais nouer un partenariat industriel afin de passer d’un prototype à une méthode prête à l’emploi pour le plus grand nombre d’observateurs possible.

 

Auteur : Constance Lausecker
Photo : (C) LIST - Newtrap

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