Selon une analyse d’apprentissage automatique publiée jeudi, plus de la moitié des espèces dont le statut en voie de disparition ne peut être évalué en raison d’un manque de données devraient faire face au risque d’extinction.
L’Union internationale pour la conservation de la nature (UICN) compte actuellement près de 150 000 entrées sur sa liste rouge d’espèces menacées, dont quelque 41 000 espèces menacées d’extinction.
Ceux-ci comprennent 41 % des amphibiens, 38 % des requins et des raies, 33 % des coraux constructeurs de récifs, 27 % des mammifères et 13 % des oiseaux.
Mais il y a des milliers d’espèces que l’UICN n’a pas été en mesure de catégoriser car elles sont « données insuffisantes » et ne figurent pas sur la Liste rouge, même si elles vivent dans les mêmes régions et font face à des menaces similaires pour les espèces qui ont jusqu’à présent été évaluées.
Des chercheurs de l’Université norvégienne des sciences et technologies ont utilisé une technique d’apprentissage automatique pour prédire la probabilité que 7 699 espèces manquant de données soient menacées d’extinction.
Ils ont formé l’algorithme sur une liste de plus de 26 000 espèces que l’UICN a pu catégoriser, en incorporant des données sur les régions où vivent les espèces et d’autres facteurs connus pour influencer la biodiversité afin de déterminer s’il prédisait leur statut de risque d’extinction.
« Ceux-ci pourraient inclure les conditions climatiques, les conditions d’utilisation des terres ou les changements d’utilisation des terres, l’utilisation de pesticides, les menaces d’espèces envahissantes ou vraiment une gamme de facteurs de stress différents », a déclaré à l’ l’auteur principal Jan Borgelt, du programme d’écologie industrielle de l’université.
Après avoir comparé les résultats de l’algorithme avec les listes de l’UICN, l’équipe l’a ensuite appliqué pour prédire le risque d’extinction des espèces pour lesquelles les données sont insuffisantes.
Ecrire dans le journal Biologie des communicationsils ont découvert que 4 336 espèces, soit 56 % de celles échantillonnées, étaient probablement menacées d’extinction, dont 85 % d’amphibiens et 61 % de mammifères.
Cela se compare aux 28 pour cent d’espèces évaluées par la Liste rouge de l’UICN.
« Nous constatons que dans la plupart des zones terrestres et côtières du monde, le risque moyen d’extinction serait plus élevé si nous incluions des espèces pour lesquelles les données sont insuffisantes », a déclaré Borgelt.
Une évaluation mondiale de la biodiversité des Nations Unies en 2019 a averti que jusqu’à un million d’espèces étaient menacées d’extinction en raison d’un certain nombre de facteurs, notamment la perte d’habitat, les espèces envahissantes et le changement climatique.
Borgelt a déclaré que l’analyse a révélé certains points chauds pour le risque d’espèces pour lesquelles les données sont insuffisantes, notamment Madagascar et le sud de l’Inde. Il a dit qu’il espérait que l’étude pourrait aider l’UICN à développer sa stratégie pour les espèces sous-déclarées, ajoutant que l’équipe avait contacté le syndicat.
« Avec ces prédictions de l’apprentissage automatique, nous pouvons obtenir une sorte de pré-évaluation ou nous pourrions les utiliser comme prédictions pour hiérarchiser les espèces qui doivent être examinées par l’UICN », a-t-il déclaré.
Le responsable de la Liste rouge de l’UICN, Craig Hilton-Taylor, a déclaré que l’organisation exploitait en permanence de nouvelles technologies en vue de réduire le nombre d’espèces pour lesquelles les données étaient insuffisantes.
« Nous comprenons également qu’une proportion d’espèces pour lesquelles les données sont insuffisantes sont menacées d’extinction, et nous l’incluons dans nos calculs lorsque nous estimons la proportion d’espèces menacées dans un groupe », a-t-il déclaré à l’.
Jan Borgelt et al, Plus de la moitié des espèces dont les données sont insuffisantes devraient être menacées d’extinction, Biologie des communications (2022). DOI : 10.1038/s42003-022-03638-9
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