À l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN), Esteban, étudiant de la majeure Objets connectés & Cybersécurité à l’ESILV, a participé au projet GeoDanceHive.
Son objectif : développer un modèle de deep learning pour analyser les danses des abeilles, indicatrices de leur environnement et de leur santé.
L’intelligence artificielle au service de l’étude des pollinisateurs
Pendant quatre mois, Esteban a travaillé au sein du laboratoire LASTIG de l’IGN. Sa mission portait sur la création d’un pipeline de détection et de suivi en temps réel des abeilles dans des vidéos issues de ruches expérimentales.
Grâce à des outils comme YOLOv10 et ByteTrack, l’équipe a mis au point une preuve de concept capable d’analyser les waggle dances, gestes clés par lesquels les abeilles partagent des informations sur les ressources à proximité.
Ce projet démontre comment le deep learning peut être mobilisé dans le domaine de l’écologie. La détection de comportements spécifiques ouvre de nouvelles perspectives pour mieux comprendre l’état de santé des colonies et contribuer à la préservation des pollinisateurs, dont le rôle est essentiel pour la biodiversité.
Esteban et ses coéquipiers à l’IGN
La vidéo du projet : Bee Following with a Byte Track Model
La vidéo présente une compilation des résultats de suivi d’abeilles réalisée dans le cadre du projet GeoDanceHive, grâce à l’utilisation du modèle ByteTrack. Différentes visualisations sont proposées :
- Sortie optimisée : résultats de suivi après ajustement des hyperparamètres de ByteTrack.
- Suivi coloré : chaque abeille identifiée est représentée par une couleur distincte pour faciliter la lecture.
- Trajectoires uniquement : suppression des boîtes englobantes, avec affichage des trajectoires seules.
- Trajectoires persistantes : les trajets sont conservés dans leur intégralité pour analyser les mouvements sur la durée.
- Trajectoires sur fond noir et
- Trajectoires sur fond blanc : représentations simplifiées des déplacements sur différents fonds.
La vidéo met également en avant deux waggle dances, illustrant avec précision les schémas de déplacement caractéristiques des abeilles.
Cette compilation met en évidence les capacités de ByteTrack pour le suivi et l’analyse des trajectoires, ainsi que la variété des techniques de visualisation permettant de mieux interpréter le comportement des pollinisateurs. Ces résultats s’inscrivent dans le cadre du stage d’Esteban Carrasco au laboratoire LASTIG de l’IGN.
Un apprentissage scientifique et humain
Au-delà de l’aspect technique, le stage a représenté une immersion dans le monde de la recherche appliquée.
Entouré de chercheurs et d’ingénieurs spécialisés en intelligence artificielle et géomatique, Esteban a acquis de nouvelles compétences, de la rigueur scientifique à la gestion de données complexes.
L’expérience lui a également permis de concilier son engagement académique à l’ESILV avec sa vie privée.
L’IGN, acteur de l’innovation
Établissement public placé sous la tutelle des ministères chargés de l’écologie et de la forêt, l’IGN produit et diffuse des données de référence sur le territoire national et les forêts françaises.
Son école d’ingénieurs, l’ENSG-Géomatique, et ses équipes de recherche développent des expertises en géodésie, cartographie, analyse spatiale, visualisation 3D ou encore intelligence artificielle.
La majeure Objets connectés & Cybersécurité
À l’ESILV, la majeure Informatique, Objets connectés et Sécurité forme des ingénieurs capables de concevoir, sécuriser et intégrer des systèmes connectés.
Labellisée SecNumedu par l’ANSSI, cette formation prépare aux enjeux de cybersécurité et à l’intégration des technologies numériques dans des environnements complexes.
Pour en savoir plus sur les majeures du cursus ingénieur ESILV
