11 juillet 2020
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Innovation

Biodiversité : un algorithme permet de mieux gérer les océans

© Olga Tsai - Unsplash
Modifié le Temps de lecture : 2 minutes


Des chercheurs américains du MIT ont développé un algorithme qui a identifié 100 régions marines, appelées éco provinces, en fonction de leur population de plancton et des flux de nutriments. Un système qui permet d’approfondir la connaissance des océans.

Dans le contexte de changement climatique, la connaissance de la santé des océans représente un enjeu majeur. Afin d’améliorer cet élément, une méthode d’apprentissage automatique a été mise au point par une équipe du MIT (Massachusetts institute of technology). Des travaux financés par la NASA qui ont fait l’objet d’une publication dans la revue Science Advances, le 29 mai dernier.

Regrouper les régions marines en fonction du phytoplancton

Les chercheurs américains ont donc travaillé sur un système visant à cartographier les zones marines en fonction de la structure de leurs communautés de plancton, ainsi que des flux de nutriments. Pour ce faire, ils ont instauré un algorithme baptisé SAGE (systematic aggregated eco-province), littéralement « méthode des éco provinces agrégées systématiques ». Celui-ci analyse très précisément les données océaniques mondiales et établit des connexions entre les régions en se basant sur les interactions entre les espèces de phytoplancton. 

Jusqu’alors, la communauté scientifique s’appuyait sur les concentrations en chlorophylle, pigment vert produit par le phytoplancton. Mais cela offre des perspectives d’analyse relativement limitées, étant donné que deux régions peuvent présenter des doses de chlorophylle proches, mais des combinaisons de vie végétale et animale différentes. Comme l’explique Maike Sonnewald, océanographe à l’origine du projet : « Si vous regardiez toutes les régions terrestres qui n’ont pas beaucoup de biomasse, cela inclurait l’Antarctique et le Sahara, même si elles ont des assemblages écologiques complètement différents ».

À l’aide du DBSCAN, un algorithme de partitionnement de données fondé sur la densité des clusters, et de t-SNE, technique de réduction de dimension, plus de 100 éco provinces à la composition écologique similaire ont ainsi été délimitées. Et n’importe quel endroit sur la planète est susceptible d’entrer dans l’une de ces divisions. Les scientifiques sont d’ailleurs allés plus loin. Afin d’offrir une lecture plus simple, ils ont regroupé ces régions au sein de 12 grandes catégories. Ces « méga provinces », appelées des éco provinces agrégées (AEP), ont été nommées par des lettres de A à L. 

De plus, un outil en ligne a été mis en place à destination des océanographes. Ce widget donne la possibilité de trouver d’autres similitudes entre les éco provinces et de définir d’autres types de divisions, en fonction des besoins.

Pour une meilleure gestion des ressources marines

La finalité d’une telle cartographie est d’apporter une meilleure compréhension écologique des milieux marins, de comparer les modèles et, enfin, d’améliorer la surveillance des écosystèmes. Ce travail de recherche présente un avantage particulier pour la pêche, étant donné que le zooplancton se trouve à la base de la chaîne alimentaire dans ce domaine. En développant une meilleure connaissance de la biomasse zooplanctonique, la gestion de cette ressource pourrait donc être perfectionnée. L’outil est également capable d’étayer la détection par satellite du plancton en mouvement dans le cadre du changement climatique. Autre application possible : soutenir une orientation plus précise des chercheurs pour l’échantillonnage sur le terrain.

Cela étant, les auteurs affirment que leur algorithme seul ne suffit pas à déterminer la santé des océans, notamment parce que la relation entre la biomasse phytoplanctonique (plancton végétal), la composition écologique et l’abondance de zooplancton s’avère complexe. En effet, ils ont constaté que certaines éco provinces agrégées présentent des biomasses phytoplanctoniques similaires, mais leurs biomasses zooplanctoniques se distinguent. La méthode SAGE doit être combinée aux nouvelles technologies et aux données de vérification au sol.

© Olga Tsai – Unsplash

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