Identification automatique des comportements à partir de bio-loggers : une solution pour améliorer les connaissances sur l’écologie des tortues marines ?
Auteur / Autrice : | Lorène Jeantet |
Direction : | Damien Chevallier |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Écologie-éthologie |
Date : | Soutenance le 17/12/2021 |
Etablissement(s) : | Strasbourg |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....) |
Jury : | Président / Présidente : Jean-Benoît Charrassin |
Examinateurs / Examinatrices : Céline Le Bohec, Thiphaine Jeanniard Du Dot | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Gaspar, Jehan-Hervé Lignot |
Mots clés
Résumé
La Plateforme intergouvernementale sur la biodiversité et les services écosystémiques (IPBES) alertait en 2019 qu’un million d’espèces animales et végétales sont désormais menacées d’extinction. L’étude du comportement animal peut apporter une contribution significative à la conservation en améliorant les connaissances sur l’écologie des espèces et permettre l’élaboration de mesures de protection adaptées et effectives. Ainsi, l’objectif de cette thèse était de développer une méthode d’identification automatique des comportements à partir de bio-loggers pour des espèces menacées difficiles à observer ; les tortues marines. A partir du déploiement de caméras embarquées couplées à des accéléromètres, gyroscopes et capteurs de pression sur les tortues vertes en Martinique, un puissant réseau de neurones a été entrainé pour répondre à cet objectif. L’application de cette méthode sur cette même population via le déploiement de bio-loggers sur plusieurs jours nous a permis d’identifier des mesures de protection concrètes et adaptées aux enjeux économiques de la région.