Un nouvel outil d'apprentissage en profondeur permet de savoir si le saumon est sauvage ou d'élevage
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Un nouvel article paru dans Biology Methods and Protocols, publié par Oxford University Press, montre qu'il est désormais possible de distinguer le saumon sauvage du saumon d'élevage grâce à l'apprentissage profond, ce qui pourrait grandement améliorer les stratégies de protection de l'environnement.
Une seule écaille de saumon peut en dire long sur la vie du poisson. Au fur et à mesure que le saumon grandit, ses écailles forment des anneaux concentriques dont le nombre et l'espacement reflètent la croissance de son corps au fil du temps.
Eva Setsaas, Eva Thorstad, and Bengt Finstad/ Biology Methods and Protocols
La Norvège abrite les plus grandes populations de saumon sauvage encore présentes à l'état sauvage et est également l'un des plus grands producteurs de saumon d'élevage. L'abondance du saumon atlantique en Norvège a diminué de plus de 50 % depuis les années 1980 et atteint aujourd'hui des niveaux historiquement bas. Les saumons d'élevage qui se sont échappés expliquent en grande partie ce déclin. La Norvège produit chaque année plus de 1,5 million de tonnes de saumon atlantique d'élevage. Cependant, chaque année, environ 300 000 saumons d'élevage s'échappent dans la nature.
Les saumons qui s'échappent constituent une menace écologique et génétique importante pour les populations sauvages, car ils augmentent la concurrence pour des ressources limitées, telles que la nourriture et les habitats de reproduction, ce qui peut entraîner le déplacement des saumons sauvages ou réduire leur succès reproductif. Les saumons d'élevage introduisent également des agents pathogènes et des parasites tels que les poux de mer, ce qui aggrave les pressions exercées sur les populations de saumons sauvages déjà vulnérables en raison du changement climatique et de la dégradation de l'habitat.
Les saumons d'élevage diffèrent génétiquement des populations sauvages et les croisements entre les saumons d'élevage échappés et les saumons sauvages entraînent des modifications génétiques qui rendent les saumons sauvages moins aptes à s'adapter aux changements environnementaux ou à faire face aux menaces qui pèsent sur eux. L'analyse génétique montre qu'environ deux tiers des saumons sauvages de Norvège portent des signatures génétiques indiquant des croisements avec des saumons d'élevage.
Les scientifiques surveillent les saumons d'élevage qui se sont échappés en utilisant l'analyse génétique et l'examen des écailles des poissons. Cependant, l'observation manuelle des différences entre les écailles des poissons prend beaucoup de temps et est extrêmement coûteuse. Les enquêteurs peuvent distinguer les saumons sauvages des saumons d'élevage parce que les écailles de saumon se développent en formant des anneaux concentriques sur leur surface. Comme pour les cercles de croissance des arbres, le nombre et l'espacement de ces anneaux correspondent à la croissance du poisson. Les écailles des saumons d'élevage correspondent à une croissance rapide et régulière, ce qui se traduit par des écailles régulièrement espacées avec peu de marqueurs saisonniers. En revanche, le saumon sauvage connaît des variations saisonnières prononcées de sa croissance, dues à des températures irrégulières, à la disponibilité des proies et à la migration.
Pour aider les chercheurs à distinguer les différents types de saumon à plus grande échelle, les chercheurs ont formé un nouveau réseau neuronal convolutionnel en utilisant près de 90 000 images d'écailles de saumon atlantique provenant de l'Institut vétérinaire norvégien et de l'Institut norvégien de recherche sur la nature. Ils ont établi un pipeline de traitement standardisé et ont évalué le modèle par rapport à des lecteurs d'échelle humaine et à des poissons d'origine connue.
L'ensemble des données comprenait près de 90 000 images, couvrant des centaines de rivières à travers la Norvège et remontant au début des années 1930. Le saumon d'élevage représentait environ 8,5 % du total des images par rapport au saumon sauvage.
Les chercheurs ont constaté que le pipeline de données et le modèle peuvent rapidement traiter les images et fournir des prédictions avec les estimations de confiance associées. Le modèle a été exceptionnellement performant et a permis de différencier le saumon d'élevage du saumon sauvage dans la plupart des rivières à saumon de Norvège entre 2009 et 2023 avec une précision de 95 %.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Malte Willmes, Anders Varmann Aamodt, Børge Solli Andreassen, Lina Victoria Tuddenham Haug, Enghild Steinkjer, Gunnel M Østborg, Gitte Løkeberg, Peder Fiske, Geir R Brandt, Terje Mikalsen, Arne Siversten, Magnus Moustache, June Larsen Ydsti, Bjørn Florø-Larsen; "Identifying escaped farmed salmon from fish scales using deep learning"; Biology Methods and Protocols, Volume 10, 2025-11-26
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