L'intelligence artificielle devient un allié clé dans la conservation de la biodiversité en Amérique latine

Antonio José Paz Cardona

27 mai 2026

L'intelligence artificielle au service de la conservation

• L'intelligence artificielle est devenue un outil clé pour la conservation en Amérique latine.
• L'une des principales contributions est l'accélération du traitement des données de terrain — des pièges photographiques à la bioacoustique — permettant de prendre des décisions dans des délais auparavant impensables.
• Les experts mettent en garde contre la nécessité d'un contrôle humain continu, tout en recherchant un financement accru et en atténuant les impacts environnementaux.
• Dans ce reportage spécial, Mongabay Latam présente six cas où l'IA a permis d'en apprendre davantage sur un oiseau grâce à son chant, d'identifier de possibles nouvelles espèces d'insectes et même de déterminer combien de plantes ont survécu des mois après un incendie dévastateur.

L'intelligence artificielle (IA) fait constamment l'objet de débats et de controverses quant à ses applications potentielles, mais un point semble faire consensus : elle est là pour durer. Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 a marqué un tournant, car il a rendu superflues les compétences en programmation. Pour la première fois, chacun pouvait interagir avec une IA simplement en tapant dans sa langue maternelle, comme s'il s'adressait à une autre personne. Son utilisation s'est rapidement développée et des centaines d'outils d'IA ont vu le jour.

L'écologie et la conservation n'ont pas fait exception. L'utilisation croissante de technologies telles que les pièges photographiques et la bioacoustique aidait déjà les scientifiques à surveiller les forêts, à suivre les espèces et à élaborer des programmes et des projets de protection de la biodiversité. Cependant, le volume important d'informations nécessitait un travail considérable de la part des chercheurs pour les traiter.

Autrement dit, un goulot d'étranglement s'est créé : si l'acquisition des données était rapide, les conclusions qui en étaient tirées pouvaient prendre des mois, voire des années. C'est précisément dans ce domaine que l'intelligence artificielle a commencé à prendre son essor.

« Le grand progrès de l’IA ne réside pas dans notre capacité à identifier les oiseaux – les experts le font déjà. Ce qui est intéressant avec l’IA, c’est qu’elle nous permet de traiter 100 à 1 000 fois plus de données qu’auparavant. C’est là le point crucial », explique Jörg Müller, professeur d’écologie animale et de biologie tropicale à l’université Julius-Maximilians de Wurtzbourg (Allemagne) et directeur adjoint du parc national de la forêt de Bávaro.

Quand la jungle chante. Concept, direction scientifique, conception et développement du visualiseur interactif : Pedro Galindo Vera. Entraînement du modèle d’IA : Christian Palma. Données bioacoustiques : Enregistrements audio de la réserve de Narupa, Fondation pour la conservation de Jocotoco. Conservation bioacoustique : Niels Krabbe. Traitement visuel : Spectrogramme interactif généré à partir des données audio et des étiquettes acoustiques par espèce.

En Amérique latine, des projets sont déjà en cours et ont permis d'obtenir des résultats qui semblaient impossibles il y a encore quelques années. En Argentine, des biologistes et des physiciens collaborent pour enregistrer et analyser les chants d'un oiseau insaisissable que l'on croyait disparu depuis 40 ans, afin d'en apprendre davantage sur son comportement et ses déplacements. En Équateur, un projet scientifique détecte en temps réel les bruits de tronçonneuses et de coups de feu pour permettre à deux communautés autochtones Kichwa de protéger leur territoire en Amazonie. En Colombie, un chercheur s'est associé à une institution publique pour survoler un páramo ravagé par les flammes et, grâce au traitement des images prises par drone , déterminer le nombre de frailejones (plantes du genre Espeletia) morts et le nombre de survivants .

Au Panama, la Smithsonian Institution se livre à une course contre la montre pour décrire la vaste gamme d'insectes qui habitent l'île de Barro Colorado avant qu'ils ne disparaissent, tandis que des scientifiques tentent d'identifier chaque jaguar de la réserve nationale de Tambopata au Pérou grâce à ses taches, et qu'un projet novateur au Costa Rica a permis de classer avec précision et de remettre à l'eau plus d'une tonne de coquillages que des touristes essayaient de faire sortir clandestinement du pays .

Ce ne sont là que quelques exemples de réussite présentés par Mongabay Latam dans ce reportage spécial, où l'IA est devenue une alliée précieuse dans la conservation de la biodiversité.

Traitement des données à grande vitesse

« Nous avons installé des caméras il y a 20 ou 25 ans, à l'époque où l'on utilisait encore de la pellicule. La technologie a évolué ; les caméras sont désormais numériques, on peut les laisser sur le terrain pendant quatre mois, et nous en installons jusqu'à 200. On obtient beaucoup plus d'images qu'avant, et il faut recourir à l'intelligence artificielle pour traiter toutes ces données . En une seule campagne d'échantillonnage, on peut facilement obtenir 500 000 images », explique Mathias Tobler, chercheur à la San Diego Zoo Wildlife Alliance de Tambopata, au Pérou.

En effet, un article paru dans la revue Future Biology en 2024 mentionnait déjà que l'intelligence artificielle, et plus particulièrement l'apprentissage profond (qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour imiter l'apprentissage humain, permettant aux ordinateurs de traiter des données complexes, de reconnaître des schémas et d'effectuer des tâches de manière autonome), est déjà cruciale pour la conservation de la biodiversité. En effet, elle contribue au traitement d'énormes volumes de données, auparavant trop lents à analyser manuellement. C'est pourquoi l'IA passe du statut d'outil expérimental à celui d'infrastructure essentielle pour le suivi, la prévision et la priorisation des actions de conservation .

Au fil des ans, l'intelligence artificielle est passée d'un rôle secondaire à un rôle central dans la conservation. Après qu'un violent incendie a ravagé plus de 300 hectares du páramo de Berlín à Santander, en Colombie, la chercheuse Paula Uzcátegui a utilisé des drones pour explorer la zone et, grâce à l'IA, a estimé l'étendue des dégâts causés par le feu aux frailejones (Espeletia) de la région – une tâche qui aurait été extrêmement longue à réaliser manuellement.

En janvier 2025, Paula Uzcátegui consulte son téléphone portable. Elle y retrouve l'application qui lui a permis d'identifier le frailejón aperçu sur l'image prise par drone , afin de confirmer s'il était vivant ou mort. Photo : Avec l'aimable autorisation de Paula Uzcátegui.

« Les drones nous permettent d'observer des tendances à une échelle auparavant impossible. Nous pouvons ainsi analyser des tendances sur des centaines d'hectares et recueillir des données sur des milliers de frailejones », explique Uzcátegui. « Nous avons déterminé la mortalité grâce aux informations multispectrales fournies par le capteur. Il n'était plus nécessaire de se rendre sur place pour savoir si les frailejones étaient vivants ou morts ; le capteur nous l'indiquait », ajoute-t-il.

Le traitement d'images issues de pièges photographiques et de satellites pour détecter la faune sauvage ou les changements de couvert forestier constitue l'une des principales avancées de l'IA dans le domaine de la conservation, mais n'est pas la seule. L'article mentionne également l'analyse bioacoustique et textuelle , par exemple pour reconnaître les chants d'oiseaux ou extraire des observations des réseaux sociaux. Il existe aussi des systèmes hybrides plus performants, tels que l'apprentissage actif – un sous-domaine de l'apprentissage automatique où l'algorithme choisit intelligemment les données à apprendre au lieu de traiter passivement de grandes quantités d'informations – qui permettent de réduire considérablement, dans certains cas, le travail d'étiquetage et de classification humaine.

Bien que l'IA soit de plus en plus présente dans les projets, son plein potentiel n'est pas encore exploité. Jorge Ahumada est responsable de la conservation chez WildMon , une ONG dédiée au suivi de la biodiversité et à la conservation des écosystèmes grâce aux outils d'IA, et PDG de Wildlife Insights , une plateforme mondiale basée sur le cloud qui utilise l'IA pour gérer, analyser et partager les photos et les données issues de pièges photographiques à des fins de conservation de la faune sauvage. Selon lui, le domaine de l'IA dans la conservation « ne fait que commencer ».

« Je vois un grand intérêt à simplifier le traitement des informations de base, tandis que les écologues se chargent des analyses plus poussées, car ils se concentrent depuis de nombreuses années sur les méthodes de travail avec la biodiversité. Je vois un grand potentiel d'automatisation », déclare Ahumada.

De nombreux scientifiques en sont convaincus. Gabriel Mindlin, directeur du Laboratoire des systèmes dynamiques de l'Université de Buenos Aires, affirme que « l'intelligence artificielle va radicalement transformer les efforts de conservation car elle intégrera une multitude d'outils permettant le traitement massif de données quantitatives en vue de leur exploitation ultérieure par des experts ».

Le modèle d'IA n'a besoin que d'une photographie pour déterminer, sur la base de quatre paramètres, si le coquillage provient de la côte Pacifique ou des Caraïbes. (Photo : FIFCO / Heineken).

Le contrôle reste humain

« La technologie actuelle des réseaux de neurones convolutifs (CNN) est capable d'atteindre plus de 90 % de la précision humaine dans l'identification des espèces sur les images de pièges photographiques », indique l'article publié dans la revue Biología Futura. Cependant, il reconnaît que ce succès repose sur un investissement humain préalable considérable , car l'identification des espèces est indispensable avant que le modèle puisse apprendre.

Les experts soulignent que l'objectif n'est pas de remplacer les scientifiques – ils estiment d'ailleurs cette éventualité hautement improbable – mais plutôt de leur permettre de se concentrer sur des questions plus fondamentales en les libérant des tâches répétitives, voire opérationnelles. Jorge Ahumada affirme que la valeur ajoutée d'un scientifique réside dans sa capacité à répondre aux questions bien plus complexes qui se posent au sein des systèmes naturels, et que l'intelligence artificielle est encore loin d'y parvenir.

Par exemple, Maxim Larrivée, directeur de l'Insectarium de Montréal au Canada, s'inquiète de l'extinction rapide des insectes et du fait que nombre d'entre eux restent inconnus. Actuellement, explique-t-il, des algorithmes d'IA sont capables d'identifier et de nommer les insectes, mais uniquement les espèces déjà connues. « Nous avons donc inversé la tendance et entraîné un algorithme à reconnaître des insectes – des papillons de nuit, en l'occurrence – qu'il n'avait jamais vus auparavant. Il est ainsi capable de dire : "Je n'ai jamais vu ça, mais ça ressemble beaucoup à quelque chose que je connais", ce qui permet de préciser de quelle espèce il s'agit et à quelles espèces elle est apparentée . »

Pour Larrivée, il s’agit d’un pas en avant important car « tous ces insectes existent dans les néotropiques et les tropiques du monde, mais ils n’ont pas de nom car nous n’avons pas la “bande passante” humaine pour les décrire et les cataloguer ».

Des scientifiques panaméens tentent de décrire de nouvelles espèces de papillons de nuit avant qu'elles ne disparaissent. Photo : Fern Alling/Avec l'aimable autorisation du STRI.

Mais il ne s'agit pas seulement de traitement et d'analyse d'images, le son est tout aussi important. « Avec l'audio, cela nous a pris plus de temps, mais nous commençons à obtenir des résultats. Nous avons les informations, mais la validation humaine reste indispensable. Tout comme pour les images prises par les pièges photographiques, l'audio doit être vérifié par un humain qui confirme les conclusions de l'intelligence artificielle », explique David Parra, directeur de la conservation de la Fondation Jocotoco en Équateur, à propos du travail qu'ils mènent en Amazonie pour détecter, grâce au son, différentes espèces animales et des menaces telles que les tronçonneuses et les coups de feu.

En Argentine, l'intelligence artificielle a également permis à une équipe de scientifiques d'en apprendre davantage sur le râle austral ( Rallus antarcticus ) , un oiseau énigmatique. Très difficile à observer, il n'a pu être localisé en Patagonie que grâce à ses cris .

Mais cela ne leur suffisait pas : « On identifie souvent les espèces par leur chant, à l’aide de réseaux neuronaux. Nous, nous allons plus loin et nous disons : “ Nous ne voulons pas seulement identifier l’espèce qui chante, mais aussi l’individu qui chante au sein de cette espèce .” »

Ces efforts de conservation reposent sur un concept de plus en plus présent dans les études sur l'intelligence artificielle : « l'humain dans la boucle ». Il s'agit pour des experts de fournir un retour d'information et d'évaluer les réponses du système lors de l'apprentissage du modèle, ce qui est essentiel pour limiter les biais et les inexactitudes. L'IA opère à grande échelle et réduit les efforts, mais les humains conservent le contrôle lors des étapes critiques .

Le râle austral (Rallus antarcticus), un oiseau mystérieux que l'on croyait disparu depuis 40 ans en Patagonie argentine. Photo : avec l'aimable autorisation de Hernán Povedano

« Ma position est sans équivoque : nous avons plus que jamais besoin d’experts , et toutes les nouvelles techniques, du métabarcoding [une technique génétique qui identifie toutes les espèces présentes dans un échantillon complexe, comme l’eau ou le sol] à l’acoustique, ont un besoin urgent d’experts », déclare le professeur Jörg Müller.

Yolanda Camacho, biologiste à l'Université du Costa Rica, explique que son expérience avec l'intelligence artificielle – pour classer les coquillages destinés aux plages costariciennes – lui a permis de constater l'énorme potentiel de cet outil pour soutenir les programmes de conservation de l'environnement. « Classer les coquillages moi-même m'aurait pris énormément de temps ; j'aurais dû prendre jusqu'à six mois de congé pour accomplir cette tâche », explique-t-elle. Elle ajoute cependant que l'IA ne remplace pas les connaissances et les années d'expérience de terrain d'un scientifique, car sa précision dépend entièrement de la qualité des données utilisées pour entraîner l'algorithme. « En tant que taxonomiste, je devais constamment vérifier les résultats de l'application. Si les données sont de mauvaise qualité, le résultat sera erroné . »

Le postulat de Jorge Ahumada est simple : « Nous n’allons pas croire tout ce que l’intelligence artificielle nous dit. Nous devons vérifier les données . » Et cette vérification incombe aux chercheurs.

Yolanda Camacho est taxonomiste et conseillère scientifique du projet. Elle valide en permanence les résultats de la classification afin de garantir que la relocalisation des coquilles respecte la dynamique naturelle des écosystèmes. Photo : avec l'aimable autorisation de FIFCO / Heineken.

L’impact environnemental et les autres défis de l’IA

L' essor de l'IA dans le domaine de la conservation a suscité à la fois de grands espoirs et des inquiétudes. Par exemple, l'industrie des centres de données construit rapidement de nouvelles installations en Amérique latine , promettant investissements, emplois et croissance pour ces pays. Cependant, les communautés riveraines de ces centres ont exprimé plusieurs préoccupations, notamment des pénuries d'eau et des coupures de courant, comme l'a révélé une enquête menée en 2025 par le Centre latino-américain de journalisme d'investigation (CLIP).

Les entreprises technologiques qui utilisent de l'eau pour le fonctionnement et le refroidissement de ces centres de données pourraient avoir besoin de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d'eau d'ici 2027 .

Les experts consultés pour ce reportage reconnaissent que l'atténuation et la réduction des impacts environnementaux constituent un problème qu'il convient de résoudre, mais ils estiment également que l'industrie technologique s'orientera progressivement vers une durabilité accrue.

Juan Lavista Ferres, responsable scientifique des données chez Microsoft, affirme que le principal défi est la transition de la production d'électricité vers des sources d'énergie renouvelables pour alimenter ces centres de données , même si le marché des énergies renouvelables n'est pas encore suffisamment important pour répondre à toute la demande actuelle.

Graphique avec l'aimable autorisation de Paula Uzcátegui

« Il existe de nombreux algorithmes qui nécessitent une production d'électricité importante, par exemple les grands modèles de langage (LLM), mais il est important de noter que tous les algorithmes d'intelligence artificielle ne consomment pas la même quantité d'énergie car ils ne sont pas conçus de la même manière », souligne Lavista.

Pedro Galindo, data scientist et responsable du département des technologies appliquées à la conservation à la Fondation Jocotoco, souligne que les modèles plus petits, tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) utilisés pour identifier les chants d'oiseaux, de grenouilles ou de mammifères, sont beaucoup moins énergivores . Il reconnaît toutefois qu'il y aura presque toujours un impact environnemental, quel qu'il soit.

Dans le cas des CNN, explique Galindo, malgré leur faible consommation d'énergie, elles nécessitent des panneaux solaires pour leur alimentation. Ces panneaux contiennent des minéraux spécifiques à la durée de vie limitée. Elles requièrent également des batteries (au lithium ou au gel) pour stocker l'énergie, ce qui aggrave leur impact environnemental. De plus, les composants électroniques de ces appareils, tels que les terres rares et les semi-conducteurs, contribuent également à la pollution. S'il estime qu'il est toujours important de minimiser son impact, il s'interroge : « On retrouve toutes ces technologies dans nos téléphones. Pourquoi ne pas les mettre à profit pour la préservation de l'environnement ? »

Jorge Ahumada propose une voie à suivre : « Ceux d’entre nous qui œuvrent dans le domaine de la conservation doivent accorder une bien plus grande importance à la nécessité d’une réglementation environnementale dans les pays et à la responsabilité des entreprises dans leur gestion de l’énergie », et ajoute qu’il y a actuellement tellement d’investissements dans l’intelligence artificielle que parvenir à cet objectif ne devrait pas poser de problème.

Les journées de bénévolat se sont déroulées dans les entrepôts des aéroports Juan Santamaría et Daniel Oduber. Photo : avec l'aimable autorisation de FIFCO / Heineken.

Ce qui demeure problématique selon Ahumada , c'est le financement , car une grande partie « est encore fortement axée sur l'intelligence artificielle à des fins commerciales, un peu sur les sciences appliquées, mais très peu sur la conservation ». C'est un défi majeur car les organisations travaillant dans le domaine de la biodiversité manquent souvent de ressources , souligne Lavista.

Les experts estiment que l'IA en matière de conservation doit être inclusive et participative, et que son utilisation devrait donc être envisagée non seulement pour les scientifiques, mais aussi pour les communautés rurales et ethniques. Lavista affirme qu' « à l'échelle de la société, nous ne voulons pas que l'utilisation de l'intelligence artificielle creuse le fossé numérique qui s'est creusé entre les personnes qui savent utiliser un ordinateur et celles qui ne le savent pas » .

Éviter cet écart engendrera à son tour de nouveaux défis tels qu'une formation et une éducation intensives, mais c'est un effort qui en vaut la peine « car l'intelligence artificielle nous permet de séparer les aspects techniques et de les rendre beaucoup plus faciles pour un groupe de personnes beaucoup plus large », conclut Ahumada.

*Image principale : Chaque espèce incluse dans le modèle a été validée par Yolanda Camacho, conservatrice des collections du Musée de zoologie de l’Université du Costa Rica. Cette validation visait à garantir l’exactitude des informations reçues par l’IA. Photo : avec l'aimable autorisation de FIFCO / Heineken.

traduction caro d'un reportage de Mongabay latam du 27/05/2026

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