Journée Scientifique Intelligence Artificielle et Biodiversité

Les progrès récents des méthodes d’apprentissage automatique (notamment l’apprentissage profond – deep learning) ont généré un intérêt renouvelé pour ces méthodes. L’objectif de cette journée organisée conjointement par les LabEx Cemeb et NUMEV a été de faire interagir biologistes et…

Journée Scientifique Intelligence Artificielle et Biodiversité

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Les progrès récents des méthodes d’apprentissage automatique (notamment l’apprentissage profond – deep learning) ont généré un intérêt renouvelé pour ces méthodes. L’objectif de cette journée organisée conjointement par les LabEx Cemeb et NUMEV a été de faire interagir biologistes et experts en méthodes numériques afin d’identifier les besoins de développement de méthodes adaptées aux données et aux problématiques des biologistes en Ecologie et Evolution, d’identifier les méthodes les plus adaptées pour différents types de données (sans se limiter au deep learning ni au traitement d’image), et a permis de stimuler des collaborations entre biologistes et experts en méthodes numériques. Elle a abordé les questions suivantes :

-Revue des différentes méthodes disponibles (deep learning, forêts aléatoires, support vector machines…) ;
-Bonnes conditions de leur application ;
-Méthodologies pour différents types de données ;
-Incertitudes liées à la qualité des données d’apprentissage
-Identification d’éventuels besoins de formation.

La captation vidéo et sonore ainsi que le montage de la journée scientifique sont réalisés par l’agence associative Cosciences.

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Sommaire
0:00 Discours de bienvenue par le labex CEMEB et NUMEV.
3:53 : Joseph Salmon, UM : Modèles linéaires structurés : apport de l’optimisation et des statistiques.
54:29 Alexis Joly, INRIAE : Pl@ntNet : quels enjeux scientifiques au-delà de la collecte de données
01:51:03 Laura Mannocci, MARBEC, LIRMM : Deep learning et réseaux sociaux pour la détection de la mégafaune marine rare.
01:58:00 Guilhem Marre, Andromède Océanologie : Reconnaissance d’espèces du coralligène par des réseaux de neurones convolutifs.
02:04:44 Sébastien Villéger, MARBEC : Algorithmes pour la détection et l’identification des poissons sur des vidéos sous-marines.
02:16:40 Simon Boitard, CBGP : Prédiction génomique de l’adaptation de Drosophila suzukii à
différentes plantes hôtes.
02:25:06 Noa Rigoudy, CEFE, LBBE, ENS Lyon : Automatisation de la reconnaissance des espèces de la faune française dans les données de piège- photographiques par apprentissage profond (deep
learning).
02:32:05 Paul Taconet, MIVEGEC : Améliorer les connaissances sur les liens entre environnement et
vecteurs du paludisme à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique.
02:39:04 Simon Chamaillé-Jammes, CEFE : Détection automatique du comportement d’alimentation d’animaux à partir de données audio analysées par deep learning.
02:47:54 Nicolas Silva, CEFE : Utilisation de MASK RCNN pour automatiser la prise de mesure de traits phénotypiques et de comportement.
02:53:52 Olivier Gimenez, CEFE : Erreurs d’annotation en deep learning, et quantification des interactions prédateurs-proies. Pérégrinations sous R.
03:10:22 Clara Gritti, Conservatoire botanique national méditerranéen de Porquerolles : Cartographie d’habitats par télédétection en Méditerranée : exemple du site Natura 2000 « Complexe lagunaire de Salses-Leucate ».
03:18:18 Joaquim Estopinan, LIRMM : Une approche prédictive de la détermination du statut de
conservation conjoint des espèces.
03:25:15 Loïc Lehnoff, IGEPP, LISAH : Identification d’espèces végétales d’intérêt écohydrologique dans les paysages agricoles : apports du deep learning et de l’IA.
03:31:02 Nicolas Verzelen, MISTEA : Méthodes de Biclustering pour des inventaires de diversité avec prise en comptes de covariables.
03:48:01 Jean-Michel Marin : La Key Initiative MUSE (KIM) “Data & Life Sciences”.
04:06:45 Anne Laurent : L’Institut de Science des Données de Montpellier (ISDM).
04:18:33 Anne Lieutaud, ANR : L’appel à projets ANR-AFD “Challenge IA-Biodiv”.

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