Alors que le One Ocean Summit a rappelé l’urgence de préserver les océans, l’Agence nationale de la recherche (ANR), en cofinancement avec l’Agence française de développement (AFD), organisent un challenge scientifique ayant pour ambition de répondre aux enjeux de la biodiversité marine en s’appuyant sur l’intelligence artificielle (IA).
Quels modèles de prédiction élaborer et comment développer des indicateurs plus performants pour prédire et évaluer l'évolution de la biodiversité sous contrainte du changement climatique et/ou des activités anthropiques ?
Tels sont les défis que vont devoir relever les trois équipes sélectionnées pour ce challenge scientifique qui démarre le 23 février 2022 pour une durée de 4 ans. En soutenant des projets de recherche pluridisciplinaires développant des méthodes d’IA innovantes, ce challenge vise à prédire les évolutions de la biodiversité et à élaborer des indicateurs fiables. Les travaux des consortiums se concentreront sur la biodiversité du milieu marin en mer Méditerranée et dans l’océan Pacifique.
TROIS PROJETS LAUREATS DU CHALLENGE IA-BIODIV
A l’issue du processus d’évaluation et de sélection mobilisant un panel de chercheurs internationaux indépendants, trois projets portés par des équipes pluridisciplinaires et internationales de chercheurs spécialisés dans le domaine de l’IA et de la biodiversité ont été retenus dont le projet SMART-BIODIV (Technologies d'intelligence artificielle pour la recherche en biodiversité) dans lequel CentraleSupélec est impliqué.
Ce projet est porté par un consortium français : l'Unité Mixte Internationale Georgia Tech-CNRS de Lorraine, le laboratoire Loria, le Laboratoire interdisciplinaire des environnements continentaux et le Laboratoire d’océanographie de Villefranche. Il développera de nouvelles méthodes de gestion et d’intégration des données de la biodiversité des espaces marins côtiers à partir d’algorithmes d'apprentissage automatique pour compléter les données manquantes et construire des indicateurs adaptés pour évaluer la biodiversité des espaces observés. Ce projet propose également de mettre à disposition de la communauté scientifique de grands jeux de données constitués de millions d’images d’organismes planctons.
