Description
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.