Illustration: Ikonaut

3 — L’IA déchiffre les sons

Le logiciel transforme la bande-son en spectrogramme, une représen­tation graphique qui indique quelles fréquences sont captées au fil du temps. Ces images sont soumises à un algorithme d’intelligence artificielle, qui détecte les motifs des cris des animaux. On peut alors repé-rer les espèces passant par la zone étudiée (A). Ou, grâce à des bases de données supplémentaires, tirer des conclusions sur des éléments silencieux: la détection d’un martin-­­pêcheur indique par exemple la présence d’eau fraîche et de certaines espèces de poissons (B). La technologie sert aussi à planifier ou évaluer l’effet de constructions comme des centrales énergétiques solaires ou éoliennes, en déterminant les animaux présents avant et après l’installation (C). La start-up peaufine désormais son algorithme pour pouvoir comprendre les animaux en plus de les identifier, en distinguant par exemple un cri de peur, de chasse ou d’accouplement.

2 — Boîtier autonome et ­robuste

Le capteur comporte quatre microphones pour filtrer le bruit de fond et savoir de quelle direction vient le son. Il s’accompagne d’une batterie fiable avec plus de 900 heures d’autonomie et pouvant être connec­tée à un panneau solaire ainsi que d’un émetteur 4G pour envoyer automatiquement et en permanence les données sur le cloud. Toute cette panoplie est encastrée dans un boîtier conçu pour résister au gel, à la pluie ou à la chute d’une branche.

1 — Surveillance 24/7

Observer la faune de nos forêts ou montagnes demanderait des expertes ou experts à l’affût jour et nuit, par tous les temps. Outre les défis pratiques, les humains perturberaient les animaux. La start-up de l’EPFL Synature mise sur l’étude des écosystèmes grâce aux bruits animaliers. Elle développe un système capable de repérer plusieurs milliers d’espèces différentes, avec une portée allant jusqu’à environ 3 km pour les plus vocales, comme les loups.