Ethan Cohen
Projet
Génération de populations animales synthétiques par intelligence artificielle pour la modélisation écologique et l’adaptation aux changements climatiquesLa crise mondiale de la biodiversité, aggravée par les changements climatiques, entraîne un déclin rapide des populations animales et bouleverse les écosystèmes. De plus, une majorité d’espèce restent insuffisamment documentées, ce qui limite fortement notre capacité à modéliser leurs dynamiques, à anticiper leurs réponses aux perturbations et à orienter les stratégies de conservation. Ce manque de données constitue aujourd’hui un obstacle majeur à la compréhension et à la gestion de la biodiversité à grande échelle. Dans ce contexte, les avancées récentes de l’intelligence artificielle offrent un potentiel inédit pour pallier ces lacunes. Les approches d’apprentissage automatique permettent d’intégrer des sources d’information multiples et de détecter des relations complexes entre les variables écologiques. Le projet vise à développer un cadre méthodologique exploitant l’IA pour générer des populations animales synthétiques. Ces populations serviront à simuler la dynamique, la répartition et la résilience d’espèces réelles, afin de mieux comprendre leurs trajectoires démographiques et spatiales sous différents scénarios environnementaux. La démarche combine des modèles génératifs et des modèles de distribution d’espèces. Les premiers produisent des individus dotés de traits biologiques et écologiques réalistes, tandis que les seconds intègrent les conditions spatiales pour conditionner la génération. Ensemble, ils permettent de créer des populations virtuelles cohérentes, à la fois fonctionnelles et géographiquement plausibles. Le cadre sera appliqué à plusieurs systèmes biologiques contrastés représentatifs de la faune québécoise, comme les abeilles dans les milieux agricoles, les grenouilles dans les zones humides et les renards en milieu urbain. Ces études de cas permettront d’examiner des enjeux complémentaires : mortalité liée aux stress environnementaux, vulnérabilité à la fragmentation des habitats et interactions entre faune et activité humaine. En articulant intelligence artificielle et écologie, ce projet propose une nouvelle façon de représenter la biodiversité, en générant des populations virtuelles, on peut explorer les trajectoires possibles des espèces et tester des scénarios d’adaptation au changement climatique.
