Utilisation de l’apprentissage automatique pour cartographier les endroits où les requins sont les plus exposés aux risques liés à la pêche à la palangre

L’océan peut être un endroit dangereux, même pour un requin. Bien qu’ils soient au sommet de la chaîne alimentaire, ces prédateurs sont désormais sous le choc d’activités humaines destructrices telles que la surpêche, la pollution et le changement climatique.

Les chercheurs de l’UC Santa Barbara se sont concentrés sur un problème particulièrement gênant pour les requins : les enchevêtrements avec la pêche au thon à la palangre. En utilisant les données des organisations régionales de gestion des pêches et des algorithmes d’apprentissage automatique, les scientifiques ont pu cartographier les points chauds où les espèces de requins sont les plus menacées par la pêche à la palangre. Les conclusions, publiées dans Frontières des sciences marinesmettent en évidence les régions clés où les requins peuvent être protégés avec un impact minimal sur la pêche au thon.

La pêche hauturière à la palangre fait peser un lourd tribut sur la vie océanique. La technique non sélective a le taux le plus élevé de prises accessoires de requins. « Les engins de pêche à la palangre sont exactement ce que cela ressemble : une longue ligne avec de nombreux hameçons attachés dessus qui sont appâtés. Et ils peuvent être laissés dans l’eau, attendant que le poisson morde, pendant très longtemps », a expliqué le co- l’auteur principal Darcy Bradley, qui dirige le programme Ocean & Fisheries de l’UC Santa Barbara au Environmental Markets Lab (emLab). Ces hameçons appâtés attrapent des prédateurs comme le thon, mais de nombreux requins à proximité convergeront également vers l’appât.

Plutôt que de simplement signaler combien de requins ont été capturés et où, les auteurs ont cherché à évaluer le risque relatif auquel les requins sont confrontés dans différentes zones de l’océan. « L’une des principales questions était » Où est le risque de capture de requins le plus élevé, et cela chevauche-t-il l’effort de pêche?

Pour répondre à cela, Burns, Bradley et le co-auteur Lennon Thomas (également à emLab) sont allés à la recherche de données sur la pêche à la palangre. Ils ont obtenu des données accessibles au public auprès des organisations régionales de gestion de la pêche au thon. Ces institutions intergouvernementales gèrent, collectent des données et effectuent des évaluations scientifiques pour les thonidés et les espèces apparentées.

Les auteurs ont compilé les données sur les captures de requins de la pêche industrielle à la palangre dans toutes les pêcheries thonières du monde en une seule ressource complète. C’était toute une tâche. Chaque organisation de gestion des pêches fonctionne différemment, ce qui signifie que leurs données ne sont pas toujours dans le même format. « Maintenant, quiconque s’intéresse aux captures de requins et à d’autres événements dans ces pêcheries mondiales à la palangre a accès à ces informations », a déclaré Bradley.

Les auteurs ont associé des données spatiales sur les captures de requins à des données environnementales telles que la température de surface de la mer et des facteurs corrélés à l’abondance de nourriture. Ils ont également inclus des données économiques telles que le prix au départ du navire – le prix que les pêcheurs reçoivent directement pour leurs prises – pour différentes espèces de requins chaque année. « Parce que vous ne pouvez pas attraper un requin là où il ne vit pas », a ajouté Bradley, « nous avons utilisé des modèles de répartition des espèces pour délimiter où différents requins vivent réellement dans l’océan afin d’éclairer notre évaluation des risques ».

Pourtant, il y avait beaucoup d’inconnues. Tous les navires de pêche n’ont pas un observateur impartial enregistrant les captures pour les organisations de gestion des pêches. Et tous les rapports ne sont pas complètement exacts. Burns, Bradley et Thomas ont donc utilisé un modèle pour combler les lacunes, reconnaître les tendances et tirer des conclusions à partir de ces données incomplètes. « La seule raison d’utiliser un modèle est que nous avons des données imparfaites », a déclaré Bradley. « Si nous savions tout, nous n’aurions pas besoin d’un modèle. »

Il s’agissait d’une nouvelle approche pour estimer les interactions entre les pêcheries et les espèces marines. L’utilisation de l’apprentissage automatique a permis à l’équipe d’extrapoler les tendances à partir de leurs ensembles de données désordonnés. Tout d’abord, le modèle a évalué si une espèce de requin était présente dans une zone et, le cas échéant, quelle était la probabilité qu’elle y soit capturée. Ensuite, il a examiné le nombre de requins de chaque espèce capturés dans une zone.

Les auteurs ont privilégié le pouvoir prédictif dans cette étude. « Notre objectif était d’identifier les endroits où les requins courent le plus de risques d’être capturés par les pêcheries de thon à la palangre », a expliqué Bradley. « Pour cette étude, nous n’essayions pas de comprendre dans quelle mesure divers facteurs influencent ce risque. »

Les auteurs ont utilisé un modèle de forêt aléatoire, qui combine les sorties de nombreux arbres de décision. Chaque arbre de décision considère une variable différente, et son résultat est un vote pour la prédiction finale. « L’idée de base est qu’un groupe de pauvres décideurs, les arbres, peuvent partager des informations pour finalement prendre une meilleure décision : la forêt », a déclaré Bradley. Bien que cette méthode ne fournisse pas une image claire de la façon dont chaque facteur influence le système, elle est très efficace pour donner un sens à des ensembles de données désordonnés et incomplets. Ce qui a émergé était une carte des risques de capture pour les populations de requins à travers le monde.

Les thons et les requins sont tous deux des prédateurs et ciblent des proies similaires, ils sont donc souvent trouvés ensemble. Mais bien qu’ils puissent partager certains traits, les requins et les thons sont des types d’animaux fondamentalement différents. Les thons grandissent rapidement et produisent de nombreux descendants, tandis que les requins mûrissent relativement tard et se reproduisent lentement. En conséquence, le thon peut résister à des pressions de pêche beaucoup plus élevées que les requins, et même un petit impact sur le nombre de requins peut affecter la population d’une espèce menacée.

Heureusement, les scientifiques ont découvert que les points chauds des interactions palangre-requin ne correspondaient pas aux zones de pêche préférées. « Cela suggère que nous pouvons concevoir des stratégies de gestion qui peuvent protéger les espèces de requins vulnérables et menacées sans avoir à fermer les zones de pêche au thon les plus productives », a déclaré Bradley. L’équipe a trouvé cela particulièrement encourageant, car cela pourrait encourager des actions qui aident les requins tout en attirant également les pêcheurs.

La différence entre les hotspots et les bonnes zones de pêche pourrait provenir de ces différences entre les thons et les requins. « Par exemple, nous avons remarqué que certains des points chauds de capture de requins chevauchent des zones qui jouent un rôle essentiel dans le cycle de vie d’un requin », a ajouté Thomas. Prenez l’océan au large des côtes de la Namibie, un habitat d’alevinage bien connu et une aire d’alimentation juvénile pour les requins bleus.

En fait, les requins bleus dominaient les interactions avec les flottilles de pêche à la palangre. Cette espèce commune et répandue a contribué à plus de 78 % des captures totales de requins déclarées par les organisations régionales de gestion des pêches de thon entre 2012 et 2020. En conséquence, la majorité des conclusions du document pour les requins dans leur ensemble sont motivées par les captures de requin bleu en particulier. C’est l’une des raisons pour lesquelles les auteurs ont étudié les points chauds de 12 espèces individuellement dans leurs documents supplémentaires.

L’équipe travaille sur une étude de suivi estimant la mortalité mondiale des requins due à la pêche dans son ensemble, et pas seulement à la palangre. Ils prévoient également d’évaluer si la réglementation a contribué à empêcher la capture de requins. De plus, le modèle forestier aléatoire de cet article peut fournir des informations sur d’autres espèces menacées par la surpêche.

De meilleures données permettront à l’équipe d’améliorer son modèle, mais elles fournissent déjà des leçons utiles. Par exemple, nous pouvons concevoir des stratégies de gestion pour protéger les espèces de requins vulnérables et menacées sans perturber les principales zones de pêche au thon. « Apporter de petits ajustements à la réglementation de la pêche au thon pour éviter les points chauds de capture de requins pourrait faire une énorme différence pour les populations de requins à l’avenir », a déclaré Burns, « tout en garantissant que la pêche au thon reste fructueuse ».