Un consortium international, dirigé par ConservationX Labs et META, a développé SA-FARI, un système d'intelligence artificielle capable de détecter, identifier et suivre automatiquement près de cent espèces animales dans des séquences vidéo. Fondé sur le modèle Segment Anything Model 3 de META, ce moteur de vision par ordinateur associe traitement textuel et visuel pour segmenter les cibles avec précision. En générant des contours dynamiques, appelés masklets, le logiciel isole chaque animal image par image de son environnement. Cette méthode permet d'analyser les comportements et d'identifier les individus sans recourir à un examen manuel fastidieux, ce qui économise des milliers d'heures pour les équipes utilisant les pièges photographiques. L'équipe Animal Biometrics and AI for Conservation de l'Université de Bristol a apporté une contribution majeure à ce projet. Les chercheurs ont entraîné et validé le modèle sur un jeu de données ouvert de plus de onze mille enregistrements naturels. Ces données seront téléchargeables librement par la communauté scientifique pour stimuler la recherche écologique mondiale. La publication des résultats sera présentée le 6 juin à Denver lors de la conférence Computer Vision and Pattern Recognition, le principal rendez-vous mondial en intelligence visuelle. Le travail a été retenu comme candidat au prix de la conférence, confirmant la reconnaissance internationale des travaux menés à Bristol. Les experts soulignent que la localisation spatio-temporelle fiable des animaux est un prérequis essentiel au suivi des populations. Elle permet notamment d'évaluer l'impact réel des mesures de protection et d'observer les adaptations comportementales. Les promoteurs du projet envisagent également d'élargir les capacités du système à l'avenir, en y intégrant le suivi de la posture, de la profondeur et la génération automatique de descriptions textuelles. SA-FARI démontre ainsi comment la convergence entre l'intelligence artificielle avancée et l'écologie peut accélérer les efforts mondiaux de conservation de la biodiversité.