La science d'un aileron
Fenua FINdex repose sur des recherches évaluées par les pairs montrant que l'aileron dorsal du requin à pointes noires est un identifiant naturel, pour la vie.
Le fondement
Un code-barres naturel
La pointe noire de l'aileron dorsal est bordée d'une bande pigmentaire distinctive. Les recherches de l'équipe de Fenua FINdex — publiées dans le Journal of Fish Biology — ont testé la fiabilité de ce motif pour identifier les individus, à partir d'un catalogue de 928 requins de Mo'orea identifiés individuellement.
Les résultats sont la pierre angulaire du projet : le motif de chaque requin est unique et reste reconnaissable pendant la croissance des juvéniles, des recaptures entre deux semaines et neuf mois confirmant sa stabilité dans le temps.
Unique
chaque individu porte son propre motif d'aileron dorsal
Stable
les motifs restent reconnaissables lors de recaptures de 2 semaines à 9 mois
928
requins identifiés individuellement dans le catalogue de validation
Un détail crucial
Gauche n'est pas droite
Un même requin porte des motifs différents sur les faces gauche et droite de son aileron dorsal. Considérer les deux côtés comme interchangeables, c'est risquer d'inscrire deux fois le même animal au catalogue — et de fausser les estimations de population comme les histoires de vie.
Fenua FINdex est conçu autour de cette asymétrie : chaque photographie est enregistrée avec le côté qu'elle montre, et les deux profils sont reliés à un seul individu. C'est aussi pourquoi nous demandons aux contributeurs de noter le côté photographié.
La technologie
Une IA qui assiste — et ne décide jamais
Comparer un aileron à des centaines de requins catalogués à l'œil nu est un travail lent et minutieux. Des chercheurs de James Cook University ont déjà montré que les réseaux de neurones profonds peuvent présélectionner des correspondances en photo-identification de requins, réduisant considérablement cet effort manuel.
Fenua FINdex applique la même philosophie au requin à pointes noires, avec une règle ferme : l'intelligence artificielle propose, l'humain dispose. Chaque correspondance suggérée par l'IA est examinée par un chercheur avant d'entrer dans le dossier d'un requin, et chaque identification porte son niveau de confiance et son statut de validation. Une correspondance incertaine n'est jamais présentée comme un fait.
01
Proposer
L'IA classe les correspondances les plus probables du catalogue pour une nouvelle photo.
02
Valider
Un chercheur confirme, rejette ou signale chaque candidat.
03
Consigner
Confiance et statut de validation sont enregistrés avec chaque correspondance.
Les archives
Une décennie de données derrière chaque correspondance
Le projet s'appuie sur les collections photographiques annuelles des juvéniles de Mo'orea constituées depuis 2016, sur des journaux de suivi de terrain remontant à 2013 et sur la cartographie des habitats de nurseries de l'île.
Ces jeux de données restent la propriété des institutions de recherche qui les ont créés. Fenua FINdex les intègre dans le cadre d'accords stricts de gouvernance des données — hébergement en France/UE, chiffrement, accès par rôles, et une règle ferme : les données du projet ne servent jamais à entraîner des modèles d'IA tiers.
Publications clés
Fenua FINdex s'appuie directement sur des travaux évalués par les pairs menés par les scientifiques du projet et leurs collaborateurs, notamment :
- Lionnet L., Debaere S., Heuls H., Mourier J., Planes S. & Rummer J.L. — « A blacktip's black tip: the reliability of using dorsal-fin patterns for photo identification of blacktip reef sharks. » Journal of Fish Biology.
- Lonati et al. — photo-identification par réseaux de neurones profonds des requins-chabots ocellés à travers les stades de vie, James Cook University.