De nombreuses espèces d’oiseaux ont élu domicile au CERN. On peut entendre leur chant délicat à tout moment de la journée sur le campus, de l’aube au crépuscule. Le projet Ambient, qui fait appel à l’intelligence artificielle, a pour objectif de déterminer leur nombre, grâce à des détecteurs sonores autonomes alimentés à l’énergie solaire, capables de reconnaître le chant des différents oiseaux. Après avoir recueilli des données prometteuses avec les 11 premiers détecteurs mis en place en mai, l’équipe du projet a décidé d’en installer 40 de plus d’ici la fin de l’année.

« Le CERN n’est pas qu’une jungle bétonnée ; en réalité, le domaine compte beaucoup de zones de verdure », indique Felix Schachtschneider, membre du département Sites et génie civil qui participe au projet. En effet, sur les 625 hectares du domaine du CERN, 415 consistent en des environnements non bâtis qui abritent une grande variété d’espèces animales et végétales.

Afin d’accroître la biodiversité au CERN, il est nécessaire dans un premier temps d’évaluer le nombre d’espèces d’oiseaux qui ont déjà élu domicile sur le campus. Le projet Ambient, fruit d’une collaboration entre le département Sites et génie civil du CERN, l’unité Santé et sécurité au travail et protection de l’environnement (HSE) et le Laboratoire d’électronique, antennes et télécommunications (LEAT) de l’Université Côte d’Azur, étudie la meilleure façon de surveiller les populations d’oiseaux sur le domaine du CERN.

Les « nichoirs » en bois installés dans le cadre du projet Ambient sont en réalité conçus pour abriter les détecteurs et garder les oiseaux à l’écart. Alimenté par un petit panneau solaire installé sur le toit du nichoir, chaque détecteur comprend un circuit imprimé de petite taille qui détermine de manière autonome le chant d’oiseau enregistré par un microphone. Ce système se différencie des détecteurs classiques qui transmettent l’intégralité d’un enregistrement audio à un centre de données via le Wi-Fi. En effet, un tel procédé consommerait trop d’énergie pour un panneau solaire de petites dimensions, et la courte portée du Wi-Fi réduirait également la distance à laquelle les détecteurs classiques, très gourmands en énergie, seraient placés par rapport au centre de données.

« Nous avons opté pour une IA à faible consommation énergétique qui traite les données directement au niveau du capteur. À chaque fois qu’elle détecte le chant d’un oiseau, elle détermine son espèce et nous transmet uniquement cette information-là, au lieu de nous transmettre l’enregistrement intégral », explique Felix Schachtschneider. Ce réseau neuronal embarqué a été développé grâce à l’expertise du LEAT en matière d’IA en périphérie de réseau (EdgeAI), système combinant l’IA avec des calculs effectués à proximité de la source des données.

Basé à l’origine sur BirdNet, une IA open source capable de détecter plus de 3000 espèces d’oiseau, le réseau Ambient a été entraîné pour se spécialiser dans la reconnaissance de 14 espèces locales de manière à réduire sa consommation d’énergie. Les contributeurs du CERN et du LEAT se sont servis d’enregistrements audio bruts obtenus via les 11 premiers détecteurs pour entraîner ce petit modèle d’IA, qui sera amélioré en vue du déploiement des 40 suivants. Chaque détecteur peut communiquer avec le centre de données situé à plusieurs kilomètres de distance grâce au protocole de mise en réseau LoRaWAN, ce qui facilite un déploiement à proximité de la faune sauvage.

Selon Felix Schachtschneider, les efforts fournis par le CERN pour préserver et accroître la biodiversité « contribuent non seulement à l’environnement, mais aussi au bien-être du personnel ». Cette technologie d’IA offre également une large panoplie d’autres applications possibles, telles que la détection des fuites dans les réseaux d’alimentation en eau, qui pourraient un jour contribuer à réduire la consommation d’énergie dans le secteur industriel.

Saurez-vous reconnaître les différents chants d’oiseaux ? Vous trouverez ci-dessous cinq extraits audio enregistrés par Ambient. Pourrez-vous associer chaque chant à l’oiseau correspondant ? (Vidéos : CERN). Réponses.