FAIR-Device : Une nouvelle façon de surveiller les insectes

Des études récentes montrent que la biodiversité est en déclin, surtout chez les insectes comme les insectes volants, les abeilles et les papillons. Cette baisse est inquiétante, mais on n'a pas de moyens efficaces pour surveiller ces populations d’insectes sans les nuire. Les méthodes actuelles, comme les pièges de Malaise, peuvent attraper plein d'espèces à la fois, mais trier tout ça peut vite devenir le bazar, surtout dans les zones protégées. Il devient clair qu'on a besoin de systèmes de surveillance meilleurs, non létaux pour les insectes.

#Le Problème Avec les Méthodes de Surveillance Actuelles

Les pièges de Malaise sont super populaires pour attraper des insectes. Ils prennent un bon nombre d’insectes, mais trier ces captures est galère. Même avec des techniques avancées comme le métabarcodage, ça prend un temps fou pour avoir des résultats. Du coup, il y a un vrai besoin de systèmes qui peuvent surveiller les populations d’insectes en temps réel et sans leur faire de mal.

#Avancées Technologiques dans la Surveillance

Les récentes avancées technologiques, comme les capteurs, les processeurs et l’intelligence artificielle (IA), ont donné naissance à de nouveaux dispositifs de surveillance. Les pièges électroniques, ou e-pièges, sont une de ces innovations qui visent à remplacer les anciennes méthodes de surveillance des insectes. Ces e-pièges utilisent différentes technologies pour recueillir des données sur les populations et les comportements des insectes. Ils peuvent envoyer des données sans fil pour une analyse en temps réel, surtout en intégrant des technologies de traitement d'image.

L'IA joue un rôle crucial pour améliorer la précision de ces systèmes de surveillance. Les récents progrès en apprentissage profond et en vision par ordinateur ont rendu possible l'identification des insectes plus précisément qu'avec des observations manuelles. Cependant, les e-pièges précédents étaient surtout conçus pour étudier des nuisibles spécifiques en agriculture, limitant leur efficacité pour les communautés d'insectes plus larges et soulevant des questions éthiques car beaucoup d'entre eux étaient létaux.

#Solutions de Surveillance Non Létales

Dernièrement, certains systèmes non invasifs ont été conçus pour utiliser des caméras et l'IA pour détecter et identifier les insectes. Par exemple, la caméra piège Insect Detect DIY peut surveiller les insectes sur une surface colorée en utilisant des algorithmes de suivi. Bien que ces pièges ne tuent pas les insectes, ils sont quand même adaptés à des types spécifiques et ne peuvent pas surveiller efficacement une grande variété d'espèces.

Les applications pour smartphone pour la surveillance de la biodiversité ont aussi pris de l'ampleur, permettant aux utilisateurs d'identifier des espèces grâce à des photos. Des applis comme INaturalist et ObsIdentify permettent aux utilisateurs d'enregistrer et de partager des observations d'organismes sauvages. La communauté aide à améliorer la précision de ces observations par la collaboration, ce qui renforce la qualité des données collectées. Cependant, ces méthodes nécessitent la présence de quelqu'un pour participer activement, ce qui les rend assez laborieuses.

#Présentation du FAIR-Device

Pour répondre à ce besoin de surveillance améliorée et non létale des insectes, nous présentons le Field Automatic Insect Recognizer-Device (FAIR-Device). Ce dispositif est conçu pour être stationnaire sur le terrain tout en capturant des images et identifiant des espèces d'insectes grâce à la plateforme iNaturalist. Notre objectif est de créer un moyen économique de surveiller les insectes sans leur faire de mal tout en le faisant avec une haute résolution temporelle.

On pense que le FAIR-Device peut surveiller un large éventail d'espèces d'insectes sans leur causer de dommages. De plus, le traitement des images acquises via le système AI d’iNaturalist aidera à la classification des espèces. En combinant ces infos avec des données externes comme les conditions météorologiques, on peut obtenir des aperçus précieux sur la dynamique des populations d'insectes.

#Analyse de Performance du FAIR-Device

Pour tester notre hypothèse sur l'efficacité du FAIR-Device, on a évalué sa performance en examinant la qualité des données capturées. On a étudié le comportement des insectes et leurs patterns de sortie, en regardant combien de fois ils battaient des ailes à l'intérieur du dispositif. Bien qu'on ait juste fait une preuve de concept sans utiliser de trap traditionnel en même temps, on a évalué le niveau d'identification que le dispositif pouvait atteindre.

#Design et Fonctionnalité du Dispositif

Le FAIR-Device est conçu pour s'adapter au-dessus d'un piège de Malaise standard, lui permettant de remplacer le bocal collecteur habituellement utilisé pour attraper. Les insectes pris dans le filet du piège de Malaise entrent dans le FAIR-Device par un tube d'entrée. Le boîtier leur permet de sortir sans être blessés pendant que le dispositif enregistre leur activité.

Lorsqu'un insecte se déplace dans le champ de vision de la caméra à l'intérieur du dispositif, l'enregistrement vidéo commence jusqu'à ce que le mouvement s'arrête. Ces vidéos sont stockées sur une carte SD pour une analyse ultérieure.

#Système de Piège

Le FAIR-Device est attaché à un piège de Malaise conçu avec des dimensions spécifiques pour maximiser son efficacité à attraper les insectes volants. Le filet utilisé est résistant aux UV, ce qui l'aide à supporter les conditions extérieures.

#Composants et Systèmes Auxiliaires

Les composants du FAIR-Device sont conçus pour être facilement assemblés et économiques, utilisant des pièces imprimées en 3D fabriquées à partir de matériaux durables. Le dispositif comprend une caméra pour enregistrer des vidéos, qui est déclenchée par le mouvement, ainsi qu'un système informatique pour gérer le processus d'enregistrement. Une station météo externe collecte des données en temps réel sur la température, l'humidité et d'autres variables climatiques, qui peuvent ensuite être analysées en relation avec les données sur les insectes.

#Capture et Traitement d'Images

La caméra utilise un programme logiciel pour gérer l'enregistrement vidéo en fonction de la détection de mouvement. Chaque vidéo capture le comportement des insectes lorsqu'ils entrent et sortent du dispositif. Les vidéos sont analysées manuellement pour éliminer les faux positifs-les cas où un mouvement a été détecté sans la présence d'un insecte.

Pour chaque vidéo vérifiée, des infos pertinentes sont enregistrées, y compris les heures d'entrée et de sortie de l'insecte. Des images fixes de haute qualité extraites de la vidéo sont conservées pour une identification ultérieure.

#Classification Taxonomique des Insectes

Pour identifier les insectes enregistrés par le FAIR-Device, les images extraites sont téléchargées sur la plateforme iNaturalist. Cette plateforme utilise l'IA pour suggérer des espèces possibles basées sur les images fournies. Bien qu'on catégorise manuellement les observations et qu'on ne permette pas les uploads automatiques en raison de restrictions de la plateforme, notre but est d'avoir des identifications précises validées par la communauté.

La communauté iNaturalist passe en revue ces observations pour améliorer la précision des classifications. Chaque observation peut être classifiée à différents niveaux, de la classe au genre ou à l'espèce. Les classifications incorrectes sont corrigées grâce aux retours de la communauté, permettant une identification plus précise.

#Tests sur le Terrain du FAIR-Device

Des tests sur le terrain ont été réalisés pour observer la performance du FAIR-Device sur plusieurs jours. Le dispositif a capturé une quantité significative de séquences vidéo, ce qui nous a permis d'enregistrer de nombreux insectes individuels et de voir comment le dispositif fonctionnait dans des conditions réelles.

Lors de ces tests, on a enregistré une gamme de comportements des insectes, y compris leur entrée et sortie du dispositif. Les données ont montré des fluctuations dans l'abondance des insectes, avec un nombre notable d'insectes sortant relativement rapidement du dispositif.

#Résultats de Performance

Au cours des tests, le dispositif a enregistré de nombreuses vidéos d'insectes, permettant une analyse détaillée du comportement des insectes. Bien que certains insectes soient restés longtemps, beaucoup sont sortis du dispositif peu après y être entrés. La plupart des insectes observés montraient un comportement de battement d'ailes, indiquant une forte probabilité de s'envoler.

#Résultats de l'Identification Taxonomique

Le processus d'identification sur iNaturalist a donné une variété d'observations. Malgré quelques limites, un pourcentage substantiel de ces observations a été classé avec précision en différents groupes Taxonomiques. Les données ont montré que le dispositif était particulièrement efficace pour reconnaître certains ordres d'insectes.

#Réponse aux Variables Météorologiques

La capacité de surveiller les insectes en relation avec les conditions météorologiques ouvre de nouvelles voies pour comprendre la dynamique des populations. Les données recueillies indiquent que l'abondance des insectes est influencée significativement par des facteurs comme la température et la vitesse du vent. En mettant en corrélation les comptes d'insectes avec des données météo en temps réel, on peut mieux prédire comment les facteurs environnementaux impactent les populations d'insectes.

#Directions Futures pour le FAIR-Device

Le FAIR-Device représente un grand pas en avant dans la surveillance non létale des insectes. Cependant, il y a des opportunités pour un développement et une amélioration supplémentaires. Les versions futures du dispositif pourraient intégrer des fonctionnalités supplémentaires, comme le suivi individuel et des ID uniques pour les insectes, fournissant des données encore plus complètes.

Élargir les capacités du FAIR-Device pour permettre la surveillance nocturne et l'intégration avec d'autres types de pièges pourrait améliorer sa polyvalence. En répondant aux limites des méthodes de surveillance actuelles, on peut créer un outil puissant pour l'évaluation de la biodiversité.

#Conclusion

Le FAIR-Device propose une solution prometteuse pour surveiller les populations d'insectes sans leur faire de mal. En utilisant des coûts et des technologies, on peut recueillir des données fiables sur le comportement et la diversité des insectes. Ces informations peuvent être inestimables pour les efforts de conservation et les pratiques agricoles.

À mesure qu'on continue de peaufiner le FAIR-Device et d'incorporer les retours des utilisateurs et de la communauté scientifique, notre objectif est de créer un système qui offre des aperçus détaillés sur les populations d'insectes en temps réel. Cela facilitera des décisions et des stratégies mieux informées pour promouvoir la biodiversité tout en s'attaquant aux défis posés par le déclin des populations d'insectes. Avec l'intégration de systèmes automatisés, on peut envisager un avenir où la surveillance continue des populations d'insectes est possible, apportant des bénéfices tant pour la recherche écologique que pour la production agricole.