Pour la première fois depuis quatre siècles, il fait bon être un castor. Longtemps persécutés pour leur peau et vilipendés comme nuisibles, les rongeurs constructeurs de barrages sont aujourd’hui salués par les scientifiques comme des sauveurs écologiques. Leurs étangs et zones humides stockent l’eau face à la sécheresse, filtrent les polluants, fournissent un habitat aux espèces menacées et combattent les incendies de forêt. En Californie, Castor canadien est si prisé que l’État a récemment engagé des millions pour sa restauration.
Même si les bienfaits du castor sont indiscutables, nos connaissances demeurent cependant truffées de lacunes. Nous ne savons pas combien il y en a, ni dans quelle direction leurs populations évoluent, ni quels bassins versants ont le plus désespérément besoin d’une infusion de castor. Peu d’États les ont systématiquement étudiés ; De plus, de nombreux étangs de castors sont nichés dans des cours d’eau éloignés des établissements humains, où il est presque impossible de les compter. « Il y a tellement de choses que nous ne comprenons pas sur les castors, en partie parce que nous ne savons pas où ils se trouvent », explique Emily Fairfax, chercheuse sur les castors à l’Université du Minnesota.
Mais cela commence à changer. Au cours des dernières années, une équipe de scientifiques du castor et d’ingénieurs de Google a enseigné un algorithme permettant de repérer l’infrastructure des rongeurs sur des images satellite. Leur création a le potentiel de transformer notre compréhension de ces ingénieurs à queue en pagaie et d’aider les États soumis au stress climatique comme la Californie à faciliter leur retour. Et même si le modèle n’a pas encore été rendu public, les chercheurs salivent déjà devant son potentiel. « Tous nos efforts dans l’État devraient tirer parti de ce puissant outil de cartographie », déclare Kristen Wilson, scientifique forestière principale à l’organisation de conservation Nature Conservancy. « C’est vraiment excitant. »
Le modèle de cartographie des castors est une idée originale d’Eddie Corwin, ancien membre du groupe de développement durable de l’immobilier de Google. Vers 2018, Corwin a commencé à réfléchir à la manière dont son entreprise pourrait devenir un meilleur gestionnaire de l’eau, en particulier des nombreux ruisseaux côtiers qui passent devant ses bureaux de la Bay Area. Au cours de ses recherches, Corwin a lu L’eau : une histoire naturelle, par une auteure bien nommée Alice Outwater. Un chapitre traitait des castors, dont les zones humides abondantes, écrit Outwater, « peuvent contenir des millions de gallons d’eau » et « réduire les inondations et l’érosion en aval ». Corwin, captivé, a dévoré d’autres livres et articles sur le castor et a rapidement commencé à faire du prosélytisme auprès de son ami Dan Ackerstein, un consultant en développement durable qui travaille pour Google. « Nous sommes tous les deux tombés amoureux des castors », explique Corwin.
L’obsession du castor de Corwin a rencontré une culture d’entreprise réceptive. Les employés de Google sont encouragés à consacrer du temps à des projets passionnants, politique qui a donné naissance à Gmail ; Corwin a décidé que sa passion était les castors. Mais comment aider au mieux les architectes aux dents longues ? Corwin savait que l’infrastructure des castors – leurs barrages sinueux, leurs étangs tentaculaires et leurs canaux en forme d’araignée – est souvent si épique qu’elle peut être vue depuis l’espace. En 2010, un chercheur canadien a découvert le plus long barrage de castors au monde, un rempart de bâtons et de boue qui s’étend sur plus d’un demi-mile à travers un parc de l’Alberta, en parcourant Google Earth. Corwin et Ackerstein ont commencé à se demander s’ils pourraient contribuer à la recherche sur les castors en entraînant un algorithme d’apprentissage automatique pour détecter automatiquement les barrages et les étangs de castors sur l’imagerie satellite, non pas un par un, mais des milliers à la fois, sur la surface d’un État entier.
Après avoir discuté du concept avec les ingénieurs et programmeurs de Google, Corwin et Ackerstein ont décidé que c’était techniquement réalisable. Ils ont contacté Fairfax, qui s’était fait connaître pour une étude historique de 2020 montrant que les étangs de castors fournissent des refuges humides et ignifuges dans lesquels d’autres espèces peuvent s’abriter pendant les incendies de forêt. Dans certains cas, a découvert Fairfax, les zones humides de castors ont même stoppé les incendies dans leur élan. Les créatures étaient des pompiers si talentueux qu’elle avait proposé, en plaisantant à moitié, que le Service forestier américain change sa mascotte de mammifère : adieu, Smoky Bear, et bonjour, Smoky Beaver.
Fairfax était enthousiasmé par l’idée de cartographier les étangs. Elle et ses élèves utilisaient déjà Google Earth pour trouver des barrages de castors à étudier dans les zones brûlées. Mais c’était un processus laborieux, qui exigeait d’interminables heures passées à tracer des ruisseaux alpins sur des écrans à la recherche de la signature bulbeuse d’un étang de castors. Un outil automatisé de recherche de castors, dit-elle, pourrait « augmenter d’un ordre de grandeur le nombre d’incendies que je peux analyser ».
Avec la bénédiction de Fairfax, Corwin, Ackerstein et une équipe de programmeurs se sont mis à créer leur modèle. La tâche, ont-ils décidé, était mieux adaptée à un réseau neuronal convolutif, un type d’algorithme qui tente essentiellement de déterminer si un ensemble donné de données géospatiales inclut un objet particulier – si un tronçon de ruisseau de montagne contient un barrage de castor, par exemple. Fairfax et quelques castorologues obligeants de l’Université d’État de l’Utah ont soumis des milliers de coordonnées de barrages, d’étangs et de canaux confirmés, que les Googleurs ont comparés avec leurs propres images haute résolution pour apprendre au modèle à reconnaître l’apparence distinctive des castors. L’équipe a également fourni à l’algorithme des données négatives – des images de cours d’eau et de zones humides sans castors – afin qu’il sache de quoi il s’agit. n’était pas à la recherche de. Ils ont surnommé leur modèle Earth Engine Automated Geospatial Elements Recognition, ou EEAGER – oui, comme dans « castor avide ».
Former EEAGER à repérer les étangs de castors n’a pas été facile. L’Ouest américain regorgeait d’éléments construits par l’homme qui semblaient pratiquement conçus pour tromper un modèle à la recherche de castors. Les routes courbes rappelaient à EEAGER les barrages sinueux ; les bords des réservoirs artificiels enregistrés comme étangs construits par des castors. Le plus déroutant, étrangement, étaient les impasses du quartier, dont les cercles d’asphalte, entourés de bandes grises de trottoir, ressemblaient étrangement à un étang de castors bordé par un barrage. « Je ne pense pas que quiconque s’attendait à ce que les banlieues américaines regorgent de ce qu’un ordinateur pourrait considérer comme des barrages de castors », déclare Ackerstein.
Au fur et à mesure que les chercheurs injectaient davantage de données dans EEAGER, celui-ci distinguait mieux les étangs de castors des imposteurs. En mai 2023, l’équipe de Google, ainsi que les chercheurs sur les castors Fairfax, Joe Wheaton et Wally Macfarlane, ont publié un article dans la revue Journal de recherche géophysique Biogéosciencesdémontrant l’efficacité du modèle. Le groupe a alimenté EEAGER avec plus de 13 000 images de paysages représentant des barrages de castors provenant de sept États de l’Ouest, ainsi que quelque 56 000 emplacements sans barrage. Le modèle a catégorisé le paysage avec précision – avec ou sans barrage de castors – dans 98,5 % des cas.
Cette statistique, certes, surpasse la perfection d’EEAGER. L’équipe de Google a choisi de rendre le modèle assez libéral, ce qui signifie que lorsqu’elle prédit si un pixel d’imagerie satellite contient ou non un barrage de castor, elle est plus susceptible de pécher par excès de cracher un faux positif. En d’autres termes, EEAGER nécessite toujours qu’un humain vérifie ses réponses, mais il peut accélérer considérablement le travail de scientifiques comme Fairfax en les dirigeant vers des milliers de sites probables de castors.
« Nous n’allons pas remplacer l’expertise des biologistes », déclare Ackerstein. « Mais le succès du modèle rend l’identification humaine beaucoup plus efficace. »
Selon Fairfax, les cas d’utilisation d’EEAGER sont nombreux. Le modèle pourrait être utilisé pour estimer le nombre de castors, surveiller les tendances démographiques et calculer les services écosystémiques fournis par les castors comme le stockage de l’eau et la prévention des incendies. Cela pourrait aider les États à déterminer où réintroduire les castors, où cibler la restauration des cours d’eau et des zones humides et où créer des zones de conservation. Cela pourrait permettre aux chercheurs de suivre la propagation des castors dans l’Arctique à mesure que les rongeurs se déplacent vers le nord en raison du changement climatique ; ou encore leurs déplacements en Amérique du Sud, où les castors ont été introduits dans les années 1940 et ont proliféré depuis. « Nous ne pouvons littéralement pas répondre à toutes les demandes que nous recevons », déclare Fairfax, qui est le conseiller scientifique de l’EEAGER.
L’application la plus prometteuse de l’algorithme pourrait se trouver en Californie. Le Golden State entretient une relation torturée avec les castors : pendant des décennies, l’État a généralement nié que l’espèce soit indigène, sous-produit d’un commerce de fourrures à l’échelle industrielle qui a éliminé les castors de la côte ouest avant que les biologistes puissent les étudier correctement. Bien que des recherches historiques récentes aient prouvé que les castors ont leur place pratiquement partout en Californie, de nombreux gestionnaires de l’eau et agriculteurs les perçoivent encore comme des nuisances et les tuent fréquemment pour avoir bouché les ponceaux des routes et se mêler des infrastructures d’irrigation.
Pourtant, ces attitudes profondément ancrées évoluent. Après tout, aucun État n’a plus besoin des services de stockage d’eau des castors que la Californie, inflammable, frappée par la sécheresse et sujette aux inondations. Ces dernières années, grâce au lobbying inlassable d’une campagne intitulée Bring Back the Beaver, le Département californien de la pêche et de la faune a commencé à réviser ses politiques dépassées en matière de castor. En 2022, l’État a budgétisé plus de 1,5 million de dollars pour la restauration des castors et a annoncé qu’il embaucherait cinq scientifiques pour étudier et soutenir les rongeurs. Il a également révisé son approche officielle des conflits entre castors afin de donner la priorité à la coexistence plutôt qu’au piégeage mortel. Et cet automne, le département de la faune sauvage a relocalisé une famille de sept castors sur les terres ancestrales du peuple Mountain Maidu – la première libération de castors dans l’État depuis près de 75 ans.
Il est donc tout à fait approprié que la Californie soit l’endroit où EEAGER va subir son premier test majeur. The Nature Conservancy et Google prévoient d’exécuter le modèle dans tout l’État dans le courant de 2024, une recherche complète de chaque dernier barrage et étang de castors. Cela devrait donner au département de la faune de l’État une bonne idée de l’endroit où vivent ses castors, du nombre approximatif dont ils disposent et des endroits où ils pourraient en utiliser davantage. Le modèle fournira également à la Californie des données de base solides avec lesquelles elle pourra comparer les populations futures, pour voir si ses nouvelles politiques aident les castors à se rétablir. «Lorsque vous disposez d’images répétées fréquemment, cela vous donne l’occasion de comprendre les changements au fil du temps», explique Kristen Wilson du Conservancy.
Quelle est la prochaine étape pour EEAGER après son essai californien ? L’essentiel, dit Ackerstein, est de l’entraîner à identifier les castors dans de nouveaux endroits. (Bien que les barrages et les étangs de castors soient assez similaires dans chaque État, le modèle s’appuie également sur des indices contextuels du paysage environnant, et un plateau d’armoises dans le Wyoming semble très différent d’une forêt de feuillus dans le Massachusetts.) L’équipe doit également comprendre Le destin à long terme d’EEAGER : restera-t-il un outil hébergé par Google ? Se transformer en un produit autonome ? Devenir un service géré par une université ou une organisation à but non lucratif ?
« C’est le défi pour l’avenir : comment pouvons-nous rendre cela plus universellement accessible et utilisable ? » dit Corwin. La révolution du castor ne sera peut-être pas télévisée, mais elle sera certainement documentée par satellite.
Cette histoire a été initialement publiée sur wired.com.