La déforestation en Afrique représente une menace majeure pour la biodiversité, le climat et les communautés locales. Cet entretien avec Wentland Muhatiah, expert kényan en environnement, explore comment l’IA transforme la protection des forêts africaines, les défis à surmonter, et les collaborations nécessaires pour un impact durable.
Cette interview est subdivisée en deux parties. Nous avons déjà publié la première partie de cette interview, dans laquelle nous explorions comment l’IA peut contribuer à la protection des forêts et les outils utilisés par les chercheurs. Voici à présent la seconde partie, consacrée aux limites de l’utilisation de l’IA dans la lutte contre la déforestation.
Quelles sont les limites actuelles de l’IA dans ce domaine ?
Malgré la promesse significative de l’IA dans la révolution de la détection de la déforestation, plusieurs limites et défis doivent être soigneusement examinés et abordés pour garantir le déploiement efficace et fiable de ces technologies en Afrique.
L’une des principales limites est le défi de la disponibilité des données, de la qualité et de l’étiquetage.
Former des modèles IA robustes, en particulier des modèles d’apprentissage profond, nécessite de grandes quantités de données de haute qualité et étiquetées de manière cohérente. Dans le contexte des écosystèmes forestiers africains, l’obtention de telles données peut s’avérer particulièrement difficile.
L’accès aux images satellites et drones à haute résolution peut être restreint en raison de droits de propriété ou de contrôle gouvernemental, et même lorsqu’il est disponible, le coût peut être prohibitif.
De plus, le processus d’étiquetage précis de ces images pour indiquer les zones de déforestation. L’estimation de la dégradation des forêts ou les différents types de forêts demandent beaucoup de travail, de temps et nécessitent souvent une connaissance approfondie du contexte local.
La rareté des données facilement disponibles et étiquetées avec précision agit comme un goulot d’étranglement important dans le développement de modèles IA qui peuvent bien se généraliser dans les divers environnements forestiers que l’on trouve en Afrique.
La précision et la fiabilité des modèles IA peuvent également varier considérablement en fonction du type de forêt spécifique, de la région géographique et des conditions environnementales dominantes.
Les modèles formés dans un type de forêt, comme une forêt tropicale dense, pourraient ne pas fonctionner aussi efficacement dans un environnement différent, comme une forêt sèche ou une savane boisée, en raison des variations de la structure de la végétation, des caractéristiques spectrales et des modèles de déforestation.
Généraliser les modèles d’IA à travers la diversité des écosystèmes restent un défi important. De plus, basés sur l’IA, les systèmes de détection sont susceptibles de commettre des erreurs, pouvant conduire à des faux positifs, où les zones non forestières sont incorrectement identifiées comme déboisées, ou faussement négatives, où les événements réels de déforestation sont manqués.
Wentland Muhatiah, environnementaliste
La fiabilité de ces derniers modèles est cruciale pour leur acceptation et leur utilisation par les défenseurs de l’environnement et les décideurs politiques, et des recherches continues sont nécessaires pour améliorer leur précision et leur robustesse dans divers contextes africains.
Les exigences en matière de coûts et d’infrastructures pour la mise en œuvre et la mise à l’échelle d’IA – les systèmes motorisés de surveillance de la déforestation présentent un autre ensemble de limites.
Développer des modèles d’IA sophistiqués, traiter de grands volumes de télédétection données Le déploiement de ces systèmes nécessite souvent un investissement financier important en acquisition de données, en ressources informatiques (y compris hautes performances), en infrastructure cloud et en personnel qualifié possédant une expertise en IA, en télédétection et en sciences de l’environnement.
Dans de nombreuses régions d’Afrique, des limitations de l’infrastructure telles qu’une connectivité Internet incohérente et un accès limité à des installations informatiques avancées peuvent entraver davantage l’évolutivité et l’adoption généralisée de solutions de surveillance basées sur l’IA.
Des facteurs environnementaux, tels qu’une couverture nuageuse persistante, peuvent également impacter la précision des systèmes de détection de la déforestation basés sur l’algorithme qui reposent sur l’imagerie satellitaire optique.
Ceci est particulièrement problématique dans les régions de forêt tropicale humide, qui connaissent souvent des couvertures nuageuse fréquente, qui obscurcit la vue du couvert forestier.
Alors que les technologies alternatives comme le radar à synthèse d’ouverture (SAR) peuvent pénétrer les nuages et fournir des données précieuses. L’interprétation de l’imagerie SAR est complexe et nécessite une expertise spécialisée, ce qui pose potentiellement un problème un défi pour une utilisation généralisée dans les applications de la surveillance de la déforestation.
Enfin, le caractère « boîte noire » de certains modèles d’IA est particulièrement complexe, les architectures d’apprentissage pouvant être une limitation.
l peut être difficile de comprendre les raisons spécifiques derrière la décision d’un modèle d’IA de classer une zone comme déboisée, ce qui peut éroder la confiance et entraver l’utilisation efficace de ces outils par les défenseurs de l’environnement et les décideurs politiques.
Le manque d’interprétation peut également rendre difficile d’identifier et de rectifier les biais ou erreurs potentiels dans le modèle de prédictions. La recherche sur l’explicabilité de l’IA (XAI) est cruciale pour résoudre ce problème de limitation et garantir que les systèmes de détection de la déforestation basés sur l’IA sont transparents, fiables et peuvent fournir des informations exploitables.
Les Etats et les ONG peuvent-ils travailler ensemble avec les experts en IA pour trouver des solutions ?
Relever le défi complexe de la déforestation en Afrique grâce à l’IA nécessite des collaborations efficaces qui tirent parti des forces et des ressources uniques de divers intervenants.
Des partenariats solides entre gouvernements, y compris les organisations non gouvernementales (ONG) et les experts en IA, sont essentiels pour l’application réussie de l’IA dans la détection de la déforestation et la conservation de l’environnement.
Les gouvernements jouent un rôle crucial dans l’élaboration des politiques, la réglementation environnementale et la fourniture d’un accès aux données et aux ressources nationales.
Les ONG possèdent souvent une expertise approfondie sur le terrain, comprenant les contextes écologiques et les besoins des communautés, et sont activement impliquées dans les efforts de conservation.
Tous les experts apportent les connaissances et les compétences technologiques nécessaires pour développer, mettre en œuvre et entretenir des systèmes de surveillance alimentés par l’IA.
La synergie créée par la collaboration de ces divers groupes peut conduire à davantage de solutions efficaces et durables.
Établir des stratégies claires et efficaces pour le partage et l’intégration des données entre ces parties prenantes est primordial. Le développement et la formation d’IA robuste reposent sur l’accès à un large éventail de données, notamment celles provenant des satellites et des drones, des images, des données de terrain collectées par des ONG et des chercheurs, et potentiellement même les données acoustiques et de capteurs.
Les gouvernements peuvent faciliter l’accès aux ensembles de données, tandis que les ONG et les instituts de recherche peuvent apporter des informations précieuses basées sur des observations et des analyses.
La création de formats de données standardisés et de plates-formes interopérables peut permettre une intégration et une analyse transparentes de ces informations diverses, conduisant à une déforestation plus précise et plus complète surveillance.
Les mécanismes et opportunités de financement sont essentiels pour soutenir la collaboration avec des projets de surveillance de la déforestation pilotés par l’IA. Ceux-ci peuvent provenir de diverses sources, y compris des agences gouvernementales, des organisations internationales telles que la Banque africaine de développement, la Banque mondiale et le Fonds vert pour le climat, ainsi que des fondations philanthropiques comme la Fondation Bill & Melinda Gates et la Fondation caritative Doris Duke.
Un financement ciblé appelle spécifiquement à encourager les collaborations interdisciplinaires entre experts en technologie et les praticiens de la conservation, essentiels pour favoriser l’innovation et le développement de solutions pratiques en IA.
En outre, les initiatives de renforcement des capacités sont essentielles pour garantir l’adoption durable et l’utilisation de l’aluminium dans la conservation de l’environnement à travers l’Afrique.
Cela comprend investir dans des programmes qui renforcent les capacités des gouvernements locaux, des ONG et les chercheurs doivent comprendre les principes fondamentaux de l’aluminium et utiliser efficacement les outils de surveillance existants, et, à terme, développer leurs propres solutions basées sur l’IA adaptées aux besoins et aux contextes locaux.
Les programmes de formation, les ateliers et les plateformes de partage des connaissances peuvent jouer un rôle clé dans la promotion d’une communauté d’experts en Afrique qui peuvent piloter l’application de l’IA pour la conservation des forêts à long terme.
Quels conseils donneriez-vous aux jeunes chercheurs africains comme vous qui souhaitent travailler sur l’IA et l’environnement ?
Pour les jeunes chercheurs africains intéressés à contribuer à l’intersection de l’IA et les problèmes environnementaux, en particulier la déforestation, il existe plusieurs domaines clés sur lesquels se concentrer.
Il est crucial de développer une base solide en compétences essentielles. Cela comprend l’acquisition d’une expertise en intelligence artificielle, englobant l’apprentissage machine, l’apprentissage profond et la vision par ordinateur, qui sont fondamentaux pour analyser des ensembles de données et des images complexes.
Une compréhension approfondie des technologies de télédétection, y compris l’analyse des images satellite et des drones, ainsi que les systèmes d’information géographique (SIG), est également essentielle pour travailler avec des données environnementales.
De plus, les connaissances en sciences de l’environnement et en écologie fournissent le contexte nécessaire à la compréhension des écosystèmes forestiers, des facteurs de déforestation et des impacts écologiques de la perte de forêt.
Des données solides, les compétences en analyse et en programmation, en particulier dans des langages comme Python et R, sont nécessaires au traitement et à la modélisation des données environnementales.
Enfin, les compétences en communication et en collaboration sont essentielles pour travailler en interdisciplinaire des équipes qui comprennent souvent des experts de divers domaines.
Poursuivre des parcours éducatifs et des opportunités de recherche pertinentes en Afrique est de plus en plus possible. De nombreuses universités africaines proposent désormais des diplômes en informatique, science des données, télédétection, géographie, sciences de l’environnement et domaines connexes qui fournissent une base solide pour ce type de recherche.
Les jeunes chercheurs devraient rechercher des départements et des institutions de recherche au sein de ces universités qui ont des projets en cours axés sur l’IA et les applications environnementales.
Les possibilités de bourses et de recherche de subventions spécifiquement destinées aux chercheurs africains sont également de plus en plus nombreuses, et ceux-ci devraient être activement explorées pour soutenir la formation continue et les efforts de recherche.
Le domaine offre de nombreux domaines de recherche prometteurs et se caractérise par des tendances. Un domaine important est le développement de modèles IA plus robustes, et peut se généraliser efficacement à tous les types de forêts que l’on trouve en Afrique.
La recherche sur l’IA explicable (XAI) est également essentielle pour améliorer l’interopérabilité des modèles de détection de la déforestation, les rendant plus fiables et utiles pour les décideurs. L’intégration de données multi-capteurs, combinant l’imagerie avec les données acoustiques et autres capteurs, recèle un potentiel important pour créer davantage de systèmes de surveillance complets et précis.
Wentland Muhatiah, environnementaliste
Ledéveloppement de l’intelligence artificielle (IA), l’utilisation de l’apprentissage automatique pour l’analyse des données en temps réel et les systèmes de détection et de prévision de la déforestation en temps quasi réel sont un autre domaine d’une importance croissante.
Enfin, explorer l’application de l’IA dans des domaines connexes tels que les efforts de reboisement et les pratiques de gestion durable des forêts présente des opportunités passionnantes pour une recherche percutante.
Construire un réseau solide et rechercher des opportunités de collaboration en Afrique et globalement est fortement recommandé. S’engager dans des recherches pertinentes en communauté, participer à des conférences et des ateliers en Afrique et à l’échelle internationale, et rejoindre des organisations professionnelles peut apporter de précieuses opportunités d’apprentissage et de réseautage.
À la recherche de mentorat auprès des expérimentés, les chercheurs et les praticiens du domaine peuvent offrir des conseils et un soutien pour le développement de carrière.
En outre, en établissant des collaborations avec des ONG locales, les agences gouvernementales et les partenaires internationaux sont essentielles pour accéder aux données, aux ressources et pour garantir que les efforts de recherche sont alignés sur les besoins réels de la conservation.
Propose recueillis Par Abdou Diallo
