Des chercheurs ont utilisé l’intelligence artificielle pour recenser les interactions trophiques déjà connues entre certaines espèces et en identifier de nouvelles. Moyennant de nombreuses données supplémentaires, cet outil pourrait représenter un atout considérable pour prédire les interactions entre espèces.
Qui mange qui ? A l’heure actuelle, les scientifiques connaissent une infime partie des interactions trophiques entre les êtres vivants, c’est-à-dire le réseau d’alimentation de chaque espèce. Une nouvelle étude, publiée dans Ecography, révèle les résultats de l’apprentissage automatique pour identifier de nouvelles interactions trophiques chez les oiseaux et les mammifères. Selon les chercheurs du laboratoire d’écologie mondiale de l’Université Flinders (Australie), ce modèle pourrait prédire les espèces susceptibles de disparaître. Cependant, de nombreuses informations essentielles à un tel pronostic restent inconnues.
Un long travail de recensement
Tout d’abord, comment fonctionne cet algorithme ? Les chercheurs ont fourni au programme les informations connues sur l’alimentation des oiseaux et des mammifères. Ils ont notamment recensé les caractéristiques de chacune de leurs proies, comme leur morphologie par exemple. Ensuite, l’objectif était de trouver de nouvelles proies potentielles pour ces espèces. Ainsi, si le modèle enregistre que le renard peut manger des campagnols, petits rongeurs, il en déduit d’autres espèces de rongeurs similaires qu’il inscrit dans le régime alimentaire potentiel du renard. De la même manière, il inscrit le campagnol dans le régime alimentaire potentiel d’autres mammifères aux caractéristiques proches du renard, petit carnivore, grandes dents et vaste mâchoire : le loup par exemple.
Pour élargir ce régime alimentaire potentiel, les scientifiques utilisent également la phylogénie, c’est-à-dire les liens de parenté entre les animaux. Si on ne connaît pas les caractéristiques exactes d’une espèce, on lui applique les traits d’un proche cousin vraisemblablement similaire.
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