[ÉPISODE 5] – L’automatisation des analyses, une étape clé dans la réussite du projet

Comme rappelé dans l’épisode précédent, l’étude sur les marouettes de Brenne, basée sur l’acoustique passive, a permis de réaliser environ 34 000 heures d’enregistrements en 2025.

De tels volumes de données nous étaient impossibles à traiter sans automatisation. Cette problématique était un réel embâcle au projet. En effet, autant d’enregistreurs, tournant en continu du coucher au lever du soleil, de façon quotidienne sur une telle fenêtre temporaire, cela allait produire beaucoup d’enregistrements…

Nous avons donc testé le logiciel libre et gratuit BirdNet Analyzer. Ce logiciel de reconnaissance automatique a l’avantage de comprendre un volet d’entraînement avec des classifieurs, permettant de sélectionner seulement quelques espèces qui nous intéressent dans un premier temps (les marouettes), et de l’entraîner spécifiquement à la reconnaissance de celles-ci, le modèle de base du logiciel n’étant pas très performant pour les marouettes.

Nous avons enrichi le modèle à l’aide d’enregistrements de différentes qualités : des chants clairs, et d’autres « noyés » dans des chorus d’amphibiens par exemple. Des enregistrements de référence tirés de Xeno Canto sont d’abord utilisés, enrichis d’enregistrements effectués tout du long de la saison en Brenne. Des enregistrements de fonds sonores des bords d’étang de Brenne sont aussi ajoutés au modèle. Ainsi, en classant ces pistes dans des fichiers « positifs » et « autres », le modèle s’en nourrit pour apprendre.

Le modèle développé s’est immédiatement avéré efficace pour la détection de la Marouette poussin et de la Marouette ponctuée (faux-positifs inférieurs à 40%). Leurs chants, puissants et inconfondables, ont l’avantage de ne pas présenter une grande variabilité, ce qui facilite l’apprentissage du modèle.

En revanche, la Marouette de Baillon a posé des difficultés dans le processus d’entraînement du logiciel : il sortait un nombre considérable de faux-positifs de cette espèce. La cause ? Une confusion avec les chants de grenouilles du genre Pelophylax, et notamment la Grenouille de Lessonna. Cet amphibien produit un raclement en certains points ressemblant au chant de la Marouette de Baillon. D’autant plus que, la Marouette de Baillon chante fréquemment au milieu des chorus d’amphibiens, ce qui ne concourt pas à sa détection !

Le « classifieur » a été enrichi des chants détectés par BirdNet Analyzer et pas des chants enregistrés à la parabole. Ainsi, 13 versions du classifieur ont été développées au cours de cette première année.

Ce modèle de reconnaissance automatique est une aide précieuse pour les équipes de travail : il permet de faire une prédétection et une préidentification de potentielles marouettes, ce qui permet d’alléger considérablement le temps de vérification passé derrière l’écran. Nous n’avions plus qu’à valider/invalider chacune des sections d’enregistrement sur lesquelles le logiciel avait détecté une marouette.

Pour écouter, ça se passe ici  !