L’apprentissage automatique fournit une nouvelle image de la chouette lapone

La chouette lapone a longtemps été considérée comme une sentinelle de la nature sauvage de l’Alaska, surveillant les forêts enneigées aussi loin au nord que la chaîne Brooks, bien loin des populations humaines.

Dans une étude publié la semaine dernière avec Rapports scientifiquesune équipe de chercheurs de l’Université d’Alaska à Fairbanks renverse l’idée selon laquelle l’oiseau emblématique, connu sous le nom de fantôme du Nord, vit loin des villes et autres marqueurs de la densité humaine.

« Nous aimons penser à notre faune, en particulier en Alaska, comme existant dans une nature sauvage vierge, épargnée par les humains », a déclaré Falk Huettmann, professeur de faune et d’écologie à l’Institut de biologie de l’Arctique. « Notre modélisation informatique utilisant des données en libre accès a montré que ces hiboux se rassemblent en réalité dans des zones beaucoup plus peuplées, à proximité de structures artificielles. »

Le manque de données scientifiques a contribué au mythe selon lequel les oiseaux sont insaisissables et entourés de mystère. Leur nom latin, Strix nebulosa, joue sur une association avec la sorcellerie. Strix signifie émettre des sons aigus, et nebulosa signifie brumeux ou brouillard.

« Ce n’est pas le dernier mot sur les associations espèces-habitats, mais cela fournit une représentation beaucoup plus holistique de l’endroit où vivent ces chouettes et dans quels types d’environnements », a déclaré Huettmann. « Je pense que nous constatons qu’il n’est pas scientifiquement exact de s’accrocher à ces récits et mythes traditionnels qui se perpétuent à propos de la faune. »

L’étude a été menée à l’aide d’une modélisation de l’intelligence artificielle qui a reçu plus de 100 prédicteurs – des variables environnementales pour des endroits spécifiques tels que les jours de gel par an et la distance par rapport aux empreintes humaines comme les villes, les villages, les pistes, les routes et même l’oléoduc trans-Alaska. Combinée à des bases de données sur la biodiversité issues de la science citoyenne et accessibles au public, la modélisation a identifié les habitats les plus appropriés pour la chouette.

Le nombre sans précédent d’entrées de données nécessitait une puissance de calcul tout aussi importante, fournie par une plate-forme de supercalcul basée sur Oracle.

Le logiciel utilisé dans l’étude pourrait également être utile pour modéliser d’autres populations animales, dont beaucoup restent non quantifiées, voire inconnues, a déclaré Huettman.

« C’est la première fois qu’un système de modélisation informatique est utilisé pour effectuer ce type spécifique de prévision, car nous manquions tout simplement de puissance de calcul », a déclaré Huettmann, qui a également un poste au Collège des sciences naturelles et des mathématiques.

Huettmann et son équipe ont utilisé le logiciel Random Forest, un algorithme d’apprentissage automatique couramment utilisé, pour tirer des conclusions à partir des prédicteurs. Le modèle informatique a été formé à l’aide d’ensembles de données du Global Biodiversity Information Facility, un réseau numérique et une infrastructure de données basés à Copenhague, au Danemark. D’autres données proviennent d’eBird.org, de diverses listes de diffusion d’observation d’oiseaux locales et nationales, d’iNaturalist.org et des enregistrements d’impacts d’oiseaux de la Federal Aviation Administration.

Les grands gris font partie des chouettes les plus grandes. Ils vivent dans le centre de l’Alaska et au Canada, ainsi que dans certaines parties du nord-ouest et du centre du Lower 48. En dehors de l’Amérique du Nord, les hiboux vivent en Sibérie, dans l’Extrême-Orient russe, en Lituanie, au Kazakhstan, en Mongolie, en Mandchourie et dans le nord-est de la Chine.

Plus d’information:
Falk Huettmann et al, Un super SDM (modèle de distribution des espèces) « dans le cloud » pour une meilleure inférence d’association d’habitat avec une application « big data » de la Chouette lapone pour l’Alaska, Rapports scientifiques (2024). DOI : 10.1038/s41598-024-57588-9

Fourni par l’Université d’Alaska Fairbanks

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