Métriques

 

Exactitude

Le degré auquel les étiquettes prédites correspondent aux étiquettes réelles. Une haute exactitude indique une détection fiable des mammifères marins.

 

Précision

Le rapport entre les prédictions positives correctes et le total des prédictions positives. Une haute précision signifie moins de faux positifs.

 

Rappel

Le rapport entre les prédictions positives correctes et le nombre total de cas positifs réels. Un rappel élevé signifie moins de faux négatifs.

 

Vrai négatif

Identification correcte de l’absence d’un mammifère marin. Confirme la fiabilité des modèles de détection de Whale Seeker.

 

Vrai positif

Identification correcte de la présence d’un mammifère marin. Indique une détection efficace.

 

Erreur de type I (Faux positif)

Faux positif, identification incorrecte d’un mammifère marin alors qu’il n’y en a pas (ex. prendre un tronc flottant pour une baleine). Les modèles de Whale Seeker minimisent les faux positifs pour assurer une surveillance précise.

 

Erreur de type II (Faux négatif)

Faux négatif, absence d’identification d’un mammifère marin alors qu’il est bien présent (ex. ne pas détecter une baleine qui est réellement là). Nos solutions visent à réduire les faux négatifs pour protéger la vie marine.

 

Collecte et annotation des données

 

Annotation

Processus de marquage ou d’étiquetage des données, comme les images, pour identifier et décrire des caractéristiques ou objets spécifiques.

 

Biais de disponibilité

Biais cognitif qui pousse les individus à surestimer l’importance des informations facilement accessibles. Cela peut influencer l’interprétation des données et la prise de décision en gestion de la faune.

 

Échelle de Beaufort

Échelle utilisée pour mesurer la vitesse du vent en fonction des conditions observées en mer. Elle permet d’exclure certaines zones en raison de conditions météorologiques difficiles.

 

Biais

Erreur systématique introduite dans l’échantillonnage ou les tests qui fausse les résultats. Identifier et atténuer les biais est essentiel pour développer des modèles de détection précis.

 

Reflet

Lumière vive réfléchie pouvant obstruer la visibilité dans les images. Les solutions de Whale Seeker excluent les zones à forte réflexion pour améliorer la précision de la détection.

 

Biais inter-observateur

Variabilité dans l’interprétation des données entre différents observateurs. Réduire ce biais est essentiel pour assurer une collecte et une analyse des données fiables.

 

Observateur de mammifères marins

Professionnel formé à la surveillance des environnements marins, souvent depuis des navires ou des plateformes, pour détecter et documenter la présence de mammifères marins. Leur rôle est essentiel pour garantir le respect des réglementations environnementales et protéger la faune marine lors d’activités industrielles.

 

Surveillance

Observer et contrôler l’évolution ou la qualité de quelque chose sur une période donnée. Pour Whale Seeker, cela concerne principalement la surveillance des mammifères marins, des oiseaux et des facteurs environnementaux tels que la couverture terrestre, glaciaire et rocheuse. Par exemple, les outils de détection en temps réel de Whale Seeker surveillent les mammifères marins pour soutenir les efforts de conservation.
 

Biologie

 

Séquestration du carbone

Processus de capture et de stockage du dioxyde de carbone atmosphérique. Cela peut se produire naturellement (forêts, océans) ou via des moyens artificiels.

 

Cycle du carbone

Circulation naturelle du carbone entre l’atmosphère, les océans, les sols, les plantes et les animaux.

 

Puits de carbone

Réservoir naturel ou artificiel absorbant et stockant le dioxyde de carbone de l’atmosphère (forêts, océans, sols). Ils absorbent plus de CO₂ qu’ils n’en émettent, contribuant ainsi à réduire les gaz à effet de serre.

 

Chute de baleine

Phénomène où une baleine morte coule au fond de l’océan, jouant un rôle clé dans la biodiversité marine et le cycle des nutriments. Cela contribue également à la séquestration du carbone en transférant le carbone contenu dans le corps de la baleine vers les profondeurs océaniques, où il peut rester stocké longtemps, aidant à atténuer l’impact des gaz à effet de serre.

 

Mégafaune marine

Grandes espèces marines, incluant les baleines, dauphins, phoques et grands poissons. Leur suivi est essentiel pour les évaluations de biodiversité et les études d’impact environnemental.

 

Espèces en péril

Espèces de mammifères marins en danger d’extinction ou menacées. L’identification et la surveillance de ces espèces sont cruciales pour les efforts de conservation et le respect des réglementations.

 

Télédétection et données géospatiales

 

Géoréférencement

Association d’une photo ou d’une carte aux coordonnées exactes où elles ont été prises. Indispensable pour cartographier avec précision les mammifères marins.

 

Orthorectification

Correction des distorsions géométriques dans les images pour garantir leur précision spatiale.

 

Correction radiométrique

Ajustement des valeurs des pixels pour compenser le bruit des capteurs et les effets atmosphériques. Améliore la qualité des données pour une meilleure détection.

 

Raster

Grille de pixels contenant des valeurs représentant des données, comme des images satellites. Les outils de Whale Seeker traitent les données raster pour les tâches de détection.

 

Télédétection

Acquisition d’informations sur un objet ou un phénomène sans contact physique. Les outils de Whale Seeker utilisent la télédétection pour repérer les mammifères marins depuis les airs ou la mer.

 

Rééchantillonnage

Interpolation des valeurs de pixels lors de la transformation des images dans un nouveau système de coordonnées, permettant de superposer et de géoréférencer les données.

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Intelligence artificielle (IA)

 

Algorithme

Ensemble de règles ou d’étapes permettant de résoudre un problème ou d’exécuter une tâche. Les algorithmes de Whale Seeker analysent les images pour détecter les mammifères marins.

 

Intelligence artificielle (IA)

Simulation des processus d’intelligence humaine par des machines, notamment des systèmes informatiques. Les modèles IA de Whale Seeker identifient différentes espèces de mammifères marins et d’oiseaux dans divers environnements.

 

Classification

Processus d’identification et de catégorisation des objets dans une image. Les solutions de Whale Seeker extraient les caractéristiques des mammifères marins et des oiseaux.

 

Dérive des données

Changement dans la distribution des données au fil du temps pouvant affecter les performances du modèle. Whale Seeker assure un suivi continu pour détecter et corriger ces variations.

 

Détection

Identification de la présence de mammifères marins dans les images. Les outils de Whale Seeker facilitent la surveillance de ces espèces.

 

Human-in-the-loop

Système où une intervention humaine est intégrée dans le processus décisionnel d’un algorithme IA, garantissant la précision et la fiabilité des solutions de Whale Seeker.

 

Modèle

Représentation mathématique d’un processus réel. Chez Whale Seeker, les modèles sont entraînés pour détecter les mammifères marins.

 

Surapprentissage

Erreur où un modèle apprend trop de détails du jeu de données d’entraînement, entraînant de mauvaises performances sur de nouvelles données. Whale Seeker veille à développer des modèles robustes et adaptés à divers contextes.

 

Apprentissage supervisé

Type d’apprentissage automatique où le modèle est entraîné sur des données étiquetées. Whale Seeker utilise cette méthode pour identifier avec précision les mammifères marins.

 

Ensemble de test

Sous-ensemble de données utilisé pour évaluer les performances finales du modèle.

 

Ensemble d’entraînement

Sous-ensemble de données utilisé pour entraîner un modèle en lui fournissant des paires d’entrée-sortie à apprendre.

 

Transférabilité

Capacité d’un modèle à appliquer ses connaissances à différents contextes. Les modèles de Whale Seeker sont conçus pour être transférables à divers environnements.

 

Sous-apprentissage

Erreur où un modèle est trop simple pour capturer les tendances des données. Whale Seeker équilibre la complexité pour éviter cet écueil.

 

Ensemble de validation

Sous-ensemble de données utilisé pour ajuster les paramètres du modèle pendant son développement.

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