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Une IA va étudier des milliards de microfossiles pour mieux comprendre la vie ancienne sur Terre

Un travail de fourmi qui se transforme en jeu d’enfants.

Si l’on avait la possibilité d’étudier chacun des milliards de microfossiles présents sur la Terre, il est certain que l’on pourrait en apprendre énormément sur le passé de notre planète, que ce soit d’un point de vue géologique ou organique. Mais la tâche est si vaste que même un énorme groupe d’humains motivés et compétents ne pourrait y parvenir sans aide.

C’est pourquoi des scientifiques norvégiens ont récemment développé une intelligence artificielle (IA) qui va permettre d’étudier les microfossiles de près et procéder à une classification de ces éléments microscopiques indispensables à une meilleure compréhension de notre passé. D’une taille généralement comprise entre 5 et 500 micromètres (soit un demi-millimètre), ceux que l’on connaît également sous le nom de palynomorphes sont âgés de plusieurs millions d’années (500 millions pour les plus âgés).

Merci YOLOv5

C’est au niveau des roches sédimentaires que l’on trouve le plus grand nombre de ces microfossiles, qui aident à déterminer l’âge des couches rocheuses et à savoir si celles-ci se sont formées dans un environnement marin ou terrestre, ce qui fournit un aperçu certain des conditions climatiques et des événements géologiques passés. Pour effectuer les analyses et compiler les résultats plus rapidement, une équipe de l’université arctique de Norvège, basée dans la ville de Tromsø (nord-ouest du pays), a imaginé une procédure en deux temps, pilotée par une IA. La synthèse de leurs recherches est à retrouver dans la revue Artificial Intelligence in Geosciences.

Le média en ligne américain The Debrief précise que la première étape consiste à utiliser un modèle de détection d’objets pré-entraîné, YOLOv5 (pour «You Only Look Once», «on ne regarde qu’une fois»), dont le rôle est d’identifier et d’extraire des microfossiles individuels à partir d’images de diapositives en haute résolution. Ce modèle permet notamment de délimiter chaque microfossile de façon efficace, là où cela aurait nécessité un travail long et laborieux s’il avait dû être confié à un humain.

Au cours de la seconde étape, les chercheurs utilisent ce qu’ils nomment des techniques d’apprentissage auto-supervisé, afin de former des modèles d’IA capables d’extraire les caractéristiques des microfossiles détectés. Cette méthode intègre un système de classification que les experts jugent incroyablement performant. Rapide, il ne nécessite pas une quantité faramineuse de calculs. Et plus l’intelligence artificielle classe des fossiles, plus elle gagne en aisance lorsqu’il s’agit de les étiqueter et de digérer leurs données, enrichissant progressivement sa base de connaissances et ses compétences.

En outre, cette automatisation de la classification des microfossiles peut avoir d’autres implications, y compris dans les disciplines tournées vers l’avenir. Des projets d’exploration souterraine (pétrole et gaz) ou de captage et stockage du carbone pourraient gagner en efficacité, de même que les travaux de prédiction des futurs changements environnementaux, qui se basent bien souvent sur l’étude de modèles historiques.

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Ebene Media

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