Combler les lacunes de données biodiversité par science participative IA

En Europe, 80% des habitats naturels sont en état de conservation défavorable (Agence Européenne de l'Environnement, 2024). Mais le problème en amont : on ne peut pas protéger ce qu'on ne mesure pas. Les inventaires biodiversité couvrent moins de 15% du territoire français (MNHN). Le problème : les écologues sont trop peu nombreux pour inventorier l'ensemble du territoire. Les apps existantes (iNaturalist, Pl@ntNet) identifient les especes mais ne ciblent PAS les zones ou les données manquent le plus. Solution proposée : une application de science participative "intelligente" qui : - Identifie les zones géographiques avec le moins de données (cartes de lacunes) - Oriente les citoyens-contributeurs vers ces zones prioritaires (gamification : "missions") - Utilise la reconnaissance d'images (modèle de classification) pour valider les observations - Aggreve les données dans un format compatible SINP (Système d'Information Nature et Paysages) - Génère des alertes si une espece invasive ou menacée est détectée dans une nouvelle zone L'IA cible l'EFFORT de collecte, pas juste l'identification. Faisabilité : les cartes de lacunes SINP sont publiques. TensorFlow Lite permet la reconnaissance d'images sur mobile. Un hackathon de 48h peut produire un prototype. ONG partenaires : LPO, FNE, MNHN. Impact : 67 millions de Français potentiellement contributeurs, données cruciales pour la Stratégie Nationale Biodiversité 2030.