DeepForestVision
DeepForestVision est un outil d’IA développé à partir de données camera traps collectées par six projets partenaires pour l’identification automatique de la faune en forêts tropicales africaines. L’idée : produire un outil open-source, fiable sur le terrain, utile à la fois pour la recherche, le suivi écologique et l’action de conservation. Depuis son déploiement en décembre 2025, il est utilisé dans 11 pays d’Afrique. Lire le billet de vulgarisation dans The Applied Ecologist.
Un projet de bout en bout
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- DeepForestVision: Automated wildlife identification for camera traps of African tropical forests — article de référence présentant le modèle, ses performances et ses usages pour le suivi de la biodiversité.
- DeepForestVisionV2: Ecology-Driven Taxonomy Expansion for Camera-Trap Monitoring in African Tropical Forests — extension de la taxonomie et amélioration de la robustesse du modèle. Version libre accès (arXiv).
- Bridging Local Ecological Knowledge and Remote Sensing for Wildlife Assessment and Conservation: Insights from Sebitoli, Kibale National Park, Uganda — mise en regard des camera traps, des enregistrements acoustiques passifs et des connaissances écologiques locales.
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- Intégration du modèle dans l’interface AddaxAI, pour permettre un usage local, simple et opérationnel par des équipes de terrain et des écologues.
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- Renforcement de capacité sur le terrain, notamment la formation d’Innocent Kasekendi, coordinateur local de l’équipe camera trap du Sebitoli Chimpanzee Project, au déploiement du modèle, à son utilisation et à l’interprétation des résultats.
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- Rédaction d’un manuel d’utilisation du modèle et de son intégration dans un workflow de suivi de la faune par camera traps : Camera Trap Project Manual: Wildlife Monitoring in African Tropical Forests with DeepForestVision.
- Workshops en ligne avec les partenaires ougandais et gabonais autour du déploiement de projets camera traps avec DeepForestVision.
- Formation aux outils IA DeepForestVision et DeepForestSound — Libreville, 26 octobre 2026.
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- Exemple terrain : identification d’un chat doré (Caracal aurata) par DeepForestVision.