MASSIF

Établissement coordinateur : INRAE
Établissements partenaires : CNRS | INP Toulouse | Sorbonne Université | Muséum national d'Histoire naturelle
Pilotes du projet : Carole Kerdelhué (INRAE)
Durée du projet : 48 mois

Les écosystèmes forestiers font face à plusieurs menaces majeures mettant en péril leur résilience et le maintien de leurs fonctionnalités. L'établissement d'observatoires de suivi à long terme de la biodiversité, tant taxonomique que fonctionnelle, revêt donc une importance cruciale. Cela est d'autant plus vrai que les forêts constituent un habitat ou un refuge pour de nombreuses espèces.

Les insectes, qui constituent la majorité de la diversité biologique, sont les acteurs majeurs de nombreux services écosystémiques (pollinisation, cycle de la matière organique, réseaux trophiques, régulation des ravageurs). L’effondrement de la diversité entomologique observée en forêt menace donc gravement la résilience de ces écosystèmes.
A l'inverse, certains insectes, qu'ils soient des ravageurs natifs ou des espèces exotiques envahissantes, représentent une menace croissante pour la santé des forêts sous climat changeant (disservices écosystémiques).

Cependant, le suivi de l’hyperdiversité entomologique se heurte à des verrous qui entravent son déploiement à large échelle. Compte tenu de l’importance de la diversité taxonomique et fonctionnelle des insectes forestiers et des pressions associées au changement global, il est aujourd’hui impératif de déployer des systèmes de monitoring couplant le suivi de la biodiversité à long terme à des dispositifs de biovigilance assurant la détection précoce des espèces émergentes ou envahissantes.
Des technologies innovantes, fondée sur les outils génétiques, optiques et algorithmiques, sont aujourd'hui accessibles et pourraient être utilisés à large échelle.

Ce projet développera des méthodes d'identification moléculaire à haut débit, ainsi que des outils optiques et photographiques pour le suivi des insectes forestiers, en s'appuyant sur les avancées récentes en intelligence artificielle (IA) embarquée ou non. Nous ciblerons des groupes d'intérêt fonctionnel et patrimonial, abondants et diversifiés, en incluant à la fois des guildes impliquées dans des services ou des disservices écosystémiques.
Le consortium proposé, interdisciplinaire, implique des Unités ayant des expertises complémentaires.

Pour atteindre les objectifs, le projet sera organisé en 4 "workpackages" (WP) thématiques :

• Le WP1 est centré sur le développement de deux bases de données de référence essentielles au projet : une base de barcodes ADN et une base de données photographiques centrées sur des spécimens identifiés de manière experte.
• Le WP2 vise à sélectionner, entrainer et évaluer des algorithmes d'IA pour la détection, l'identification et le dénombrement des espèces, tant en conditions de laboratoire que dans des systèmes embarqués sur le terrain.
• Le WP3 se consacre à l'instrumentation, et vise à déployer des pièges efficaces et à développer le prototype du système d'acquisition d'images et d'analyse embarquée (développement de systèmes multi-capteurs autonomes, non-destructifs et économes en énergie).
• Le WP4 prévoit le déploiement de ces prototypes sur le terrain, la comparaison des performances des méthodes d'identification (expertise humaine, moléculaire et IA), le développement d'outils d'analyse et l'optimisation des dispositifs de suivi à large échelle (placettes Renecofor, réseaux ONF).

Le projet comportera également deux WPs transversaux :

• Le WP0 sera dédié à la gouvernance et à la diffusion des résultats et des connaissances.
• En lien avec le PC NUM-DATA, le WP5 sera consacré à la gestion sécurisée des données, au développement d'outils numériques garantissant l'interopérabilité, à la diffusion des bases de données et des outils statistiques, et à la maintenance à long terme de cette infrastructure. Le partage des données sera mis en place dans le respect des principes FAIR.

Le projet apportera les outils nécessaires au suivi de l'entomofaune et à la surveillance de la santé des forêts, complétant ainsi les données collectées dans le cadre des PC X-RISKS et MONITOR.