Les Éco's de l'IA

Illustration de la technologie LAARMA utilisant l'intelligence artificielle pour prévenir les collisions entre véhicules et animaux.

« L’IA arrête les voitures pour sauver les casoars » : en Australie, le système LAARMA réduit la vitesse et détecte 97 % des animaux près des routes Une avancée technologique promet d’améliorer considérablement la sécurité routière et la protection de la faune en Australie. Un système innovant, développé par une équipe de chercheurs australiens, utilise une technologie d’intelligence artificielle pour prévenir les collisions entre les véhicules et les animaux. Ce projet, financé par le centre de recherche coopérative iMOVE, a été testé dans des régions où les accidents avec des animaux sont fréquents, avec des résultats impressionnants. Cette initiative pourrait avoir des implications importantes pour la conservation des espèces menacées à travers le monde. Une technologie révolutionnaire à l’épreuve Le système baptisé LAARMA (Large Animal Activated Roadside Monitoring and Alert) a été développé grâce à une collaboration entre l’Université de Sydney, le Queensland University of Technology et le Département des Transports et des Routes Principales du Queensland. Ce dispositif utilise des capteurs montés sur poteaux, comprenant des caméras RGB, l’imagerie thermique et le LiDAR, associés à une IA auto-apprenante. Cette combinaison technologique permet de détecter la présence d’animaux près des routes et d’alerter les conducteurs en temps réel via des panneaux à message variable clignotants. Lors d’un essai de cinq mois à Kuranda, une zone particulièrement touchée par les collisions avec les casoars, LAARMA a atteint un taux de détection de 97 %, enregistrant plus de 287 observations. De plus, le système a permis de réduire la vitesse des véhicules jusqu’à 6,3 km/h, contribuant ainsi à diminuer le risque d’accidents. Ces résultats prometteurs ouvrent la voie à une adoption plus large de cette technologie, non seulement en Australie, mais également dans d’autres régions du monde confrontées à des problèmes similaires. Le projet LAARMA pourrait servir de modèle pour d’autres régions du monde où les collisions avec la faune sont un problème majeur. En partageant le code du système en open source sur GitHub, les chercheurs espèrent que cette technologie pourra être adaptée pour protéger diverses espèces menacées, telles que les pandas roux au Népal, les fourmiliers géants au Brésil ou les léopards des neiges en Asie centrale.

Apprentissage autonome et adaptabilité Une des caractéristiques les plus remarquables de LAARMA est sa capacité d’auto-apprentissage. Contrairement aux systèmes traditionnels nécessitant une reprogrammation manuelle, l’IA auto-supervisée de LAARMA s’améliore à chaque observation. Les chercheurs ont constaté une progression de son taux de détection initial de 4,2 % à 78,5 % à la fin de l’essai. Cette adaptabilité rend le système particulièrement efficace dans des conditions variées, augmentant ainsi sa fiabilité au fil du temps. Les messages d’alerte affichés sur les panneaux ont été conçus par des chercheurs de la QUT en appliquant des principes de la science comportementale. Ils ont été testés à travers des groupes de discussion, des enquêtes auprès des conducteurs et des simulations afin d’assurer leur efficacité. Le projet a pour objectif non seulement de protéger les espèces en danger comme les casoars, mais également de réduire les risques pour les conducteurs. Selon le professeur Ioni Lewis, co-responsable du projet, « percuter un casoar à grande vitesse peut être catastrophique ». Un impact écologique et sociétal Depuis 1996, au moins 174 casoars ont été tués par des véhicules, un chiffre qui pourrait être sous-estimé. Ces oiseaux, essentiels à l’écosystème de la forêt tropicale humide du Queensland, sont souvent victimes de collisions, ce qui pose des problèmes tant écologiques que de sécurité routière. Ross Hodgman, directeur régional du TMR pour le nord du Queensland, a souligné l’importance de protéger cette espèce clé non seulement pour sa contribution à l’équilibre écologique, mais aussi pour prévenir les accidents mortels pour les conducteurs. Le projet LAARMA pourrait servir de modèle pour d’autres régions du monde où les collisions avec la faune sont un problème majeur. En partageant le code du système en open source sur GitHub, les chercheurs espèrent que cette technologie pourra être adaptée pour protéger diverses espèces menacées, telles que les pandas roux au Népal, les fourmiliers géants au Brésil ou les léopards des neiges en Asie centrale. Vers un avenir plus sûr L’initiative de LAARMA représente une avancée significative dans l’utilisation de la technologie pour des objectifs de conservation et de sécurité. En démontrant son efficacité, ce projet pourrait inspirer d’autres innovations similaires qui allient l’intelligence artificielle et la protection de l’environnement. Le développement et l’application de telles technologies posent cependant des questions cruciales. Comment cette technologie peut-elle être adaptée à d’autres espèces et environnements ? Quelles sont les limitations potentielles de ces systèmes, et comment peuvent-elles être surmontées pour maximiser leur impact positif ?

Schéma fonctionnement LAARMA

Pour aller plus loin :

Références :

iMOVE Australia. (2025). Final Report: The Development and Performance Testing of a LAARMA — Large Animal Activated Roadside Monitoring and Alert System [en ligne]. Consulté le : 07/12/2025. Disponible à l’adresse : https://imoveaustralia.com/wp-content/uploads/2025/04/Final-Report-The-Development-and-Performance-Testing-of-a-LAARMA%E2%80%94Large-Animal-Activ.pdf