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Mechanisms of collective predator detection and information transfer in African ungulates

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Pssst… là-bas, un prédateur parmi nous

Oubliez les fléchettes tranquillisantes et le suivi du déplacement des animaux. Grâce à une étude financée par l’UE, des drones et des analyses vidéo sophistiquées nous renseignent sur les comportements de vigilance collective et la circulation de l’information dans les troupeaux d’animaux.

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Jusqu’à récemment, les écologistes de la faune devaient s’appuyer sur des systèmes de géolocalisation par satellite (GPS) dont la capacité à saisir les comportements collectifs des animaux pour des études de terrain était limitée. Avec le soutien du programme Marie Skłodowska-Curie, le projet UNGULATE a emmené au Kenya des drones équipés de vidéo, de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique pour jeter un nouvel éclairage sur la dynamique de la vigilance collective et du transfert d’informations chez les ongulés au sein de troupeaux naturels.

Le tout est supérieur à la somme de ses parties

Grâce au GPS, un animal qui lève la tête ou s’assoit sur ses pattes peut être analysé dans le contexte de facteurs tels que la taille du groupe, le sexe et l’état reproducteur. Cependant, le flux d’informations qui circule au sein du groupe reste une énigme. Blair Costelloe, chargé du projet, fait remarquer: «Nous avons entrepris de quantifier le comportement de vigilance des ongulés individuels (animaux à sabots comprenant le zèbre, le buffle et l’impala) dans les troupeaux naturels, pour comprendre comment ces stratégies individuelles génèrent des modèles de vigilance collective, et comment les informations sont transmises entre les individus.» Blair Costelloe s’est tourné vers la technologie moderne pour mieux maîtriser la dynamique de groupe. Des drones à voilure fixe semblables à des avions ont couvert de vastes zones et pris des photos superposées qui ont permis de reconstituer une carte en 3D par photogrammétrie. Des drones semblables à des hélicoptères ont survolé des troupeaux en prenant des vidéos haute résolution. Des réseaux neuronaux convolutifs profonds, la profondeur faisant référence à chaque «couche» de traitement pour différents aspects, par exemple les bords, ont ensuite été utilisés pour entraîner des logiciels permettant d’identifier les animaux avec précision et de les différencier de l’environnement. La boîte à outils logicielle de l’équipe, DeepPoseKit, a été décrite dans une récente publication de eLife.

Une expérience naturelle (quelque peu) contrôlée

Bien que les données d’observation soient idéales, la «taille de l’échantillon» serait petite ou l’expérience s’avèrerait extrêmement longue si Blair Costelloe devait attendre de voir les animaux réagir face à des prédateurs naturels. Dans la mesure où les animaux de son site d’étude n’étaient pas habitués à la présence humaine, elle et son équipe ont joué le rôle de «prédateurs». Blair Costelloe a enregistré les niveaux d’activité de base dans un état non perturbé avant d’approcher les animaux. Ensuite, comme elle l’explique, «nous avons observé le flux d’informations dans le groupe lorsque les membres de l’équipe se sont approchés en notant le moment où chaque animal a levé la tête et regardé dans notre direction. Nous allons comparer cela à des réseaux prédictifs basés sur le contact visuel, la distance entre voisins ou l’état comportemental des individus.» La possibilité d’utiliser la vidéo a ouvert la porte sur un tout nouveau monde de l’écologie de la vie sauvage. Outre le comportement en temps réel, Blair Costelloe a saisi des réseaux complexes de pistes créées par des animaux se déplaçant dans le paysage au fil du temps. Ces pistes pourraient constituer une sorte de «mémoire» collective de la communauté animale gravée dans le paysage.

La chasse est ouverte

L’équipe travaille actuellement avec des gestionnaires de la faune et des praticiens de la conservation au Kenya, ainsi qu’avec des informaticiens et des roboticiens, afin de mettre au point des outils pratiques pour étudier et surveiller la faune. Blair Costelloe prévoit d’étudier le comportement de vigilance des troupeaux d’espèces mixtes afin d’évaluer comment les «règles» au sein de l’espèce peuvent changer lorsque plusieurs proies affichant des vulnérabilités différentes entrent en ligne de compte. Elle recherche également des partenaires pour étudier les réactions des proies face à de véritables prédateurs. Le coordinateur du projet, Iain Couzin, conclut: «Il existe un besoin urgent de développer de nouvelles technologies d’imagerie à plusieurs échelles pour les systèmes écologiques. Nous sommes confrontés à des besoins de plus en plus pressants de comprendre comment nous affectons la vie sur notre planète et de développer des outils quantitatifs pour préserver la biodiversité.» UNGULATE a pris un excellent départ.

Mots‑clés

UNGULATE, animal, vigilance, comportement, collectif, troupeaux, drones, vidéo, faune, flux d’informations, ongulés, prédateurs, Kenya, proie, écologie, conservation, biodiversité

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