NewsPanda : Un outil pour le suivi environnemental

Les groupes à but non lucratif qui se concentrent sur la protection de l'environnement doivent souvent garder un œil sur les nouvelles liées à la Conservation. C'est super important quand il s'agit de projets comme la construction de routes ou d'Infrastructures, car ça peut vraiment nuire aux zones de conservation. Mais trouver et suivre ces infos peut être galère et prendre beaucoup de temps. Pour aider avec ça, on a développé une trousse à outils qui peut automatiquement trouver et analyser des articles en ligne liés à la conservation de l'environnement et aux projets d'infrastructure.

#Le besoin de surveiller les médias

Chaque semaine, de nouvelles menaces pour notre environnement surgissent, comme les inondations, le braconnage et la pollution. Si on ne s'attaque pas vite à ces problèmes, ça peut causer des dégâts durables. Les ONG comme le Fonds Mondial pour la Nature (WWF) doivent surveiller ces événements activement pour pouvoir réagir à temps et participer à des discussions importantes.

Bien que surveiller les nouvelles soit essentiel pour la conservation, ce n'est pas juste une question de sujet général. Beaucoup d'ONG veulent se concentrer sur des domaines spécifiques, comme les projets d'infrastructure à venir. Ces projets s'étalent souvent sur une longue période et peuvent avoir des effets majeurs sur l'environnement. Reconnaître ces projets tôt peut aider à influencer la planification pour prioriser des résultats écologiques.

Les infos sur les menaces à la conservation sont éparpillées et viennent de nombreuses sources. Les ONG comptent souvent sur le bouche-à-oreille ou quelques médias spécifiques, ce qui rend le processus inefficace et peut faire manquer des infos cruciales.

#NewsPanda : Une trousse à outils de Surveillance des médias

Pour répondre à ces besoins, on a créé la trousse à outils NewsPanda. Cet outil détecte et analyse automatiquement des articles liés à la conservation et aux infrastructures. Il utilise des techniques avancées de traitement du langage pour déterminer quels articles sont les plus pertinents pour ces sujets. La trousse est conçue pour gagner du temps et rendre le processus de surveillance plus efficace.

Depuis son lancement par les équipes du WWF au Royaume-Uni, en Inde et au Népal en février 2022, NewsPanda a surveillé plus de 80 000 sites web et 1 074 sites de conservation. Ça a permis d'économiser plus de 30 heures de boulot manuel chaque semaine et s'est élargi pour couvrir 60 000 sites de conservation dans le monde.

#Défis dans la surveillance de la conservation

Créer un outil comme NewsPanda présente des défis uniques. Un des principaux problèmes, c'est que labelliser des articles est souvent coûteux et chronophage. On a utilisé des méthodes d'apprentissage actif pour se concentrer sur les articles les plus importants, aidant notre modèle à apprendre efficacement tout en réduisant les coûts.

Un autre défi, c'est que les étiquettes initiales peuvent parfois être bruyantes ou trompeuses. Même avec un cadre précis pour le label, le processus peut être subjectif. Pour gérer ça, on a adopté des méthodes pour réduire les erreurs et améliorer la précision du modèle.

#Comment NewsPanda a été développé

Le projet NewsPanda a commencé comme une collaboration entre le WWF et l'université Carnegie Mellon. L'outil a été soigneusement développé, prenant en compte les demandes uniques du secteur à but non lucratif. Le système fonctionne chaque semaine, rassemblant et classifiant des articles liés aux développements de conservation.

#La structure de la trousse

La trousse se compose de cinq composants principaux :

1. Module de récupération d'information : Ça collecte des articles de news en utilisant un scraper NewsAPI qui cible des sites de conservation prédéfinis.
2. Module de classification de pertinence : Ici, les articles sont classés en fonction de leur pertinence pour la conservation ou l'infrastructure.
3. Module de Post-traitement des articles : Cette étape extrait des infos clés des articles, comme des mots-clés et des tendances d'événements.
4. Module de visualisation : Les articles pertinents sont visualisés dans les systèmes SIG du WWF pour que les équipes sur le terrain puissent les inspecter.
5. Module des réseaux sociaux : Un bot Twitter partage des articles pertinents avec le public.

En développant cette trousse, on a utilisé deux ensembles de données majeurs pour entraîner nos modèles. Un ensemble de données était constitué d'articles précédemment labellisés sur les sites du patrimoine mondial. Le second était plus axé sur des sites de conservation spécifiques en Inde et au Népal.

#Comment les articles sont traités

Une fois les articles collectés, ils passent par plusieurs étapes de traitement. D'abord, ils sont analysés pour déterminer leur pertinence pour la conservation ou l'infrastructure. Ensuite, on extrait des mots-clés importants et on suit les événements liés à ces articles. Ça aide à rassembler du contexte au fil du temps, car beaucoup d'articles d'actualité sont souvent interconnectés.

Pour la géolocalisation, on associe les articles aux sites de conservation exacts auxquels ils se réfèrent, ce qui est essentiel pour visualiser les données efficacement dans nos systèmes SIG.

#Tests et résultats

Pour évaluer NewsPanda, on l'a comparé à diverses méthodes existantes. Certaines étaient des modèles simples basés sur des mots-clés, tandis que d'autres utilisaient des réseaux neuronaux avancés. Les résultats ont montré que NewsPanda était meilleur que les méthodes plus simples, atteignant une haute précision et une performance constante.

#Apprentissage actif et correction des étiquettes bruyantes

On a essayé deux approches pour améliorer notre modèle : utiliser l'apprentissage actif pour sélectionner des articles importants à labelliser et corriger les étiquettes bruyantes. Nos expériences ont montré que l'apprentissage actif a considérablement amélioré la performance du modèle en choisissant stratégiquement quels articles labelliser, plutôt qu'en échantillonnant des articles au hasard.

#Déploiement et impact

Depuis son lancement, NewsPanda a été utilisé efficacement sur le terrain. Pendant la phase pilote, le personnel du WWF a donné des retours, ce qui a permis des améliorations continues du système. La première phase de déploiement significatif a inclus une évaluation approfondie par les équipes du WWF au Royaume-Uni, en Inde et au Népal, permettant une validation et un ajustement en conditions réelles de la trousse.

Les résultats ont été largement positifs. La précision du système est élevée, ce qui signifie que la plupart des articles signalés par NewsPanda sont en effet pertinents. La détection précoce des projets d'infrastructure a permis au WWF de s'engager dans des discussions et des actions avant que les projets ne causent des dommages importants aux zones de conservation.

#Transition vers la durabilité

Encouragé par son succès, le WWF prévoit d'intégrer NewsPanda dans ses opérations permanentes. Le système a élargi son empreinte mondiale et vise à couvrir encore plus de sites de conservation et de langues. On travaille sur des développements supplémentaires pour améliorer ses capacités multilingues et accéder à plus de sources locales d'infos.

Cette transition souligne l'importance d'avoir un modèle durable qui puisse être maintenu par l'équipe du WWF. Alors que la collaboration continue, l'objectif est de renforcer la capacité interne du WWF à soutenir de tels outils de manière indépendante.

#Leçons apprises et futures directions

Tout au long de cette collaboration, plusieurs leçons précieuses ont émergé. Un point clé est que la résolution de problèmes et le développement d'outils sont des processus itératifs. Des retours réguliers et un prototypage rapide peuvent révéler des besoins imprévus, conduisant à de meilleures solutions.

De plus, il est essentiel de ne pas négliger les systèmes de soutien qui rendent la technologie efficace. Par exemple, les modules de post-traitement et de visualisation sont tout aussi critiques pour le succès de NewsPanda que le moteur de classification principal.

En regardant vers l'avenir, l'objectif est d'élargir encore la portée de NewsPanda. Cela implique de cibler de nouvelles langues et d'assurer la couverture des sources médiatiques locales, surtout dans les régions où les développements à fort impact pourraient ne pas être signalés largement. Des étapes initiales ont déjà été prises pour entraîner le modèle avec des langues et des sources locales, visant à capturer plus d'infos pertinentes pour la conservation.

#Conclusion

NewsPanda représente une avancée significative dans la manière dont les organisations à but non lucratif peuvent surveiller et répondre aux nouvelles liées à la conservation et aux projets d'infrastructure. En automatisant une grande partie du processus de collecte d'infos, ça libère du temps précieux pour que les ONG se concentrent sur l'analyse et l'action. La collaboration continue entre le WWF et l'université Carnegie Mellon souligne le potentiel de la technologie à avoir un impact significatif sur les efforts de conservation à l'échelle mondiale. À mesure que NewsPanda continue de croître et d'évoluer, il jouera un rôle vital dans la protection de notre environnement pour les générations futures.