Secrets des herbiers

Depuis des siècles, les botanistes collectent des plantes, les pressent, les sèchent et les conservent dans des herbiers. Ces spécimens étaient initialement créés comme des archives physiques des espèces, mais la numérisation leur confère aujourd'hui un tout nouveau rôle scientifique. Plus de 145 millions de spécimens de plantes et de champignons provenant de plus de 170 institutions dans 40 pays ont désormais été numérisés.

Une fois photographiés et intégrés dans des bases de données consultables, ces collections historiques peuvent être analysées à une échelle qui aurait été impossible pour des chercheurs individuels. L'intelligence artificielle aide à transformer ces archives en preuves de l'évolution de la nature au fil du temps.

Huit millions de spécimens analysés

Des chercheurs ont entraîné un système d'apprentissage automatique à reconnaître si les plantes étaient en fleur sur des images numérisées d'herbiers. Le modèle a ensuite été appliqué à environ huit millions de spécimens conservés, représentant quelque 200 000 espèces originaires de différentes régions du monde. L'ampleur de l'expérience est frappante.

Selon David Williamson, chercheur en apprentissage automatique, l'analyse automatisée a pris environ une semaine. Effectuer le même travail manuellement aurait nécessité environ 40 000 heures, soit l'équivalent d'environ 20 ans de travail à temps plein. Cela ne signifie pas que l'intelligence artificielle remplace les botanistes.

Au contraire, elle permet aux chercheurs de traiter rapidement d'immenses collections, laissant aux experts plus de temps pour investiguer les tendances, vérifier les résultats inhabituels et poser des questions qui étaient auparavant trop vastes pour être étudiées.

Le véritable avantage de l'IA réside dans sa vitesse : elle peut révéler des motifs cachés parmi des millions de spécimens, tandis que les spécialistes restent responsables de l'interprétation.

Les périodes de floraison se décalent

L'une des découvertes les plus claires concernait la floraison. Au cours du siècle dernier, les périodes de floraison mondiales se sont décalées en moyenne d'environ 2,5 jours par décennie.

La direction de ce changement n'était pas identique partout. Certaines espèces fleurissent plus tôt, tandis que d'autres fleurissent plus tard. Ce qui a le plus surpris les chercheurs, c'est l'endroit où les changements les plus marqués sont apparus. Comme certaines des augmentations de température les plus rapides liées au changement climatique se produisent aux hautes latitudes nordiques, les scientifiques s'attendaient à y observer les changements les plus dramatiques.

Au lieu de cela, certains des décalages les plus importants ont été trouvés dans les régions tropicales. L'écologiste des plantes James Speed a expliqué que la floraison tropicale est souvent étroitement liée aux précipitations plutôt qu'à la seule température. Si les conditions climatiques changeantes modifient le calendrier ou la fiabilité des saisons des pluies, les plantes peuvent répondre en fleurissant à des moments différents.

Pourquoi le timing est crucial

Quelques jours peuvent sembler insignifiants, mais la floraison fait partie d'un calendrier écologique beaucoup plus vaste. Les plantes, les insectes, les oiseaux et autres animaux dépendent souvent du fait que les événements se produisent au bon moment. Si une plante fleurit plus tôt mais que son principal insecte pollinisateur n'a pas ajusté son cycle de vie de la même manière, les deux espèces peuvent devenir moins synchronisées.

Ce décalage peut réduire la réussite de la pollinisation. Les effets peuvent ensuite se propager davantage au sein des écosystèmes. La diminution du nombre d'insectes pollinisateurs peut influencer les oiseaux insectivores, tandis que les changements dans la pollinisation peuvent également affecter la production agricole et la reproduction des plantes sauvages.

Le changement climatique n'a pas besoin d'éliminer immédiatement une espèce pour perturber un écosystème. Le simple fait de modifier le calendrier des événements biologiques peut créer des conséquences à travers toute la chaîne alimentaire.

Les anciennes collections gagnent en valeur

Les spécimens d'herbier sont particulièrement utiles car beaucoup ont été collectés il y a des décennies, voire des siècles. Chaque spécimen peut préserver des informations sur l'endroit où la plante poussait, la date de collecte et le stade de développement atteint. Lorsque des millions de ces records sont combinés, les chercheurs peuvent comparer les modèles historiques avec les modernes.

Cela transforme les collections de musées en une sorte de machine à remonter le temps environnementale mondiale. Des spécimens qui servaient principalement de références taxonomiques peuvent désormais aider à répondre à des questions sur le changement climatique, la distribution des espèces, les schémas de floraison, la perte de biodiversité et même le risque d'extinction.

L'IA pourrait aider à découvrir des espèces inconnues

La même technologie peut également aider les scientifiques à relever un autre défi immense : une grande partie de la biodiversité de la planète n'a pas encore été officiellement documentée. On estime que plus de 90 % des espèces fongiques, par exemple, restent non cartographiées. Parallèlement, les espèces disparaissent si rapidement que certaines pourraient s'éteindre avant d'être entièrement décrites.

Les outils d'apprentissage automatique peuvent aider en recherchant des spécimens inhabituels dans les collections numérisées et en les signalant pour examen par des experts. Des modèles statistiques peuvent également estimer si une espèce non observée depuis longtemps est éteinte ou simplement passée inaperçue. Ces informations pourraient aider les scientifiques à décider où les enquêtes sur le terrain sont les plus urgentes.

Pourquoi les humains restent essentiels

L'IA peut reconnaître rapidement des motifs, mais elle ne peut pas décider indépendamment si ces motifs sont biologiquement significatifs.

Le taxonomiste Martin Cheek a soutenu que l'identification automatisée pourrait faire gagner un temps considérable aux experts, surtout lorsqu'il s'agit d'espèces communes. Les spécialistes pourraient alors concentrer leurs efforts sur les organismes mal connus et les espèces menacées. Mais la vérification par des experts resterait essentielle.

Williamson souligne un point similaire : les systèmes d'apprentissage automatique ne sont aussi performants que les informations utilisées pour les entraîner.

Les chercheurs sont toujours nécessaires pour concevoir les questions, sélectionner les données appropriées, tester les modèles, vérifier les erreurs et interpréter les résultats.

L'IA peut accélérer le travail scientifique, mais elle ne peut pas remplacer les connaissances écologiques et taxonomiques requises pour comprendre ce que signifient réellement les résultats.

Le fossé de la numérisation

Il existe une autre limitation majeure. Malgré la croissance rapide des collections numériques, moins de 16 % des spécimens d'herbiers du monde sont actuellement accessibles sous forme numérique. Certaines des lacunes les plus importantes se trouvent dans les pays dotés d'une biodiversité exceptionnellement riche. Les collections y sont souvent sous-dotées en personnel, mal documentées ou déconnectées des bases de données internationales.

Cela crée un déséquilibre sérieux. L'intelligence artificielle ne peut analyser que le matériel qui a été numérisé, ce qui signifie que des régions et des espèces importantes peuvent rester invisibles.

Une nouvelle archive scientifique

La combinaison de spécimens historiques et de l'apprentissage automatique moderne change ce que les collections de musées peuvent accomplir.

Une plante séchée collectée il y a plusieurs générations peut désormais aider les scientifiques à retracer l'évolution des saisons des pluies, les changements de dates de floraison ou la disparition d'espèces.