Enseignant-chercheur au Cégep de Rimouski

David Pelletier

Je suis enseignant-chercheur au Cégep de Rimouski depuis 2007 et doctorant en biologie sous la supervision de Magella Guillemette à l’UQAR depuis 2016. Passionné de science, du milieu marin, de l’environnement et des oiseaux, mes travaux visent à comprendre et expliquer les réponses physiologiques et comportementales des prédateurs aviaires marins aux changements globaux. J'ai également un intérêt pour l'utilisation des nouvelles technologies autant dans la recherche en biologie qu'en pédagogie.

Professional Skills

Ornithologie marine 100%
Écologie marine 95%
Physiologie de la conservation 90%
bio-logging 85%

Communication :

Oiseaux marins, caméras miniatures et intelligence artificielle : de nouvelles perspectives pour la biologie marine

Résumé:

Il est difficile d’explorer et d’étudier l’écosystème marin dans toute sa complexité. Les méthodes actuelles de suivi présentent leurs limites. Pourtant, plusieurs espèces sont menacées par diverses perturbations ayant des répercussions sur l’ensemble des réseaux trophiques ainsi que sur les pêcheries. Heureusement, de nouvelles technologies utilisées en biologie marine pourraient ouvrir la porte à de nouvelles perspectives. Récemment, des spécialistes de l’étude des oiseaux marins ont proposé d’utiliser des caméras vidéo miniatures et de les installer sur le dos des oiseaux marins piscivores afin que ceux-ci deviennent des observateurs-échantillonneurs de leur environnement. Ils peuvent ainsi aider les biologistes à étudier plusieurs espèces de poissons lorsque les images sont combinées à d’autres données (ex. : localisation GPS, profondeur de plongées, etc.). Toutefois, la collecte de données vidéo suscite son lot de défis, le principal étant d’analyser des centaines d’heures de vidéos afin d’identifier les espèces de poissons filmées. Le projet Reconnaissance et classification automatiques des poissons pélagiques (ReCAPP) a été développé afin de relever ce défi en utilisant l’intelligence artificielle. Basé sur le développement et l’entraînement d’un algorithme en apprentissage profond, ReCAPP permet de distinguer efficacement les cinq espèces de poissons les plus abondantes dans l’écosystème marin du Saint-Laurent et ouvre le champ des possibles en biologie marine.