Des chercheurs danois mettent au point un radar capable d'identifier les espèces d'abeilles et de guêpes

Identifier les espèces de pollinisateurs passe traditionnellement par une méthode dangereuse et coûteuse : on capture les insectes, on les tue, puis on les examine en détail au microscope. Cette étape est nécessaire pour une identification précise, mais elle nuit aux populations. Des chercheurs européens ont trouvé un moyen de distinguer abeilles, guêpes et autres pollinisateurs sans leur faire de mal : le radar.

Comment le radar reconnaît les insectes

Des scientifiques de la Technological University of Denmark (Université technique du Danemark) et du Trinity College Dublin ont conçu un système fondé sur des ondes radio millimétriques. Le principe est simple : chaque espèce d'insecte bat des ailes à sa manière, et ces mouvements produisent des signatures micro-Doppler uniques, c'est-à-dire des motifs spécifiques dans l'écho radar. Une sorte d'empreinte digitale, mais pour les ailes.

Pendant longtemps, le radar classique n'a servi qu'à suivre de grands essaims d'insectes migrateurs à haute altitude, comme les criquets ou les papillons en migration. Or le signal renvoyé par un seul petit insecte volant à faible hauteur au-dessus d'une fleur est extrêmement faible. Adam Narbudowicz, qui dirige l'étude à l'Université technique du Danemark, l'explique : il était impossible de détecter un signal aussi ténu en observant simplement les données d'un seul instant.

La solution est venue de l'intégration des signaux. Au lieu d'analyser un instant isolé, le système accumule et traite les données sur une durée plus longue, ce qui lui permet d'en extraire suffisamment d'informations pour identifier l'insecte. Les chercheurs se sont concentrés sur la manière dont les battements d'ailes génèrent des signatures micro-Doppler : de subtiles variations dans l'écho radar, provoquées par des mouvements microscopiques.

« Quand on regarde les signaux bruts, il est difficile de saisir tous les détails fins.

Mais le machine learning permet de les distinguer », — Adam Narbudowicz.

Tests et résultats

Les scientifiques ont entraîné un modèle de machine learning sur cinq espèces de pollinisateurs : des abeilles mellifères, des abeilles terricoles et différents types de guêpes. L'expérience s'est déroulée sur le campus du Trinity College Dublin. Chaque insecte était placé dans un petit cylindre en plastique au-dessus d'une antenne émettrice millimétrique ; les chercheurs enregistraient sa signature radar, puis le relâchaient indemne.

Le modèle a analysé plus de 70 caractéristiques différentes de l'écho radar de chaque insecte, dont la fréquence des battements d'ailes, la vitesse de variation du mouvement et l'amplitude du signal.

Les résultats sont impressionnants :

• 85% de précision pour identifier l'espèce exacte de l'insecte
• 96% de précision pour une classification plus large, distinguant le groupe des abeilles de celui des guêpes
• Analyse de 70+ caractéristiques pour chaque écho radar
• Précision en hausse, de 75% pour 0.1 seconde d'observation à 84% pour 1 seconde

Applications pratiques

Les chercheurs proposent de concevoir des dispositifs inspirés des pièges, dans lesquels les insectes entreraient naturellement : le système les analyserait en vol, puis ils ressortiraient indemnes. De nombreuses applications concrètes s'ouvrent ainsi.

Le suivi des populations de pollinisateurs est crucial pour l'agriculture : les abeilles pollinisent environ un tiers des aliments que nous consommons. Le système pourrait aussi surveiller les ravageurs des cultures et détecter les espèces invasives avant qu'elles ne se propagent.

Les ondes radio utilisées sont totalement sûres : leur puissance reste très inférieure à tout niveau potentiellement nocif. Un contraste saisissant avec les pièges traditionnels, qui recourent souvent au cyanure ou à d'autres substances toxiques.

Ce que cela signifie

Passer de la mise à mort des insectes à un suivi non invasif constitue une avancée majeure pour l'entomologie et la préservation de la biodiversité. Prochain objectif des chercheurs : développer une version portable pour le terrain et constituer une base de données mondiale des signatures radar de tous les pollinisateurs connus.

Une telle base permettrait d'identifier instantanément un insecte à partir de son vol. En y ajoutant des données environnementales, on pourrait suivre non seulement la composition des espèces, mais aussi les changements de comportement, par exemple des schémas anormaux dans la fréquence des battements d'ailes, signes de stress ou de maladie au sein d'une population.