Les paramètres démographiques de populations d’animaux sauvages, suivies par la technologie d'identification par radiofréquence (RFID), peuvent désormais être déterminés automatiquement par les méthodes d'intelligence artificielle (IA). Au travers d’un réseau dense de collaborations rassemblant 8 pays, des chercheurs du CNRS et du Centre Scientifique de Monaco (CSM) ont mis au point une nouvelle application de l'apprentissage profond « RFIDeep » pour déterminer les paramètres classiques de reproduction et de survie de plus de 20 000 manchots marqués et suivis électroniquement depuis près de 25 ans. Cette étude, publiée dans « Methods in Ecology and Evolution » met en évidence le potentiel de l’IA pour suivre les changements qui s'opèrent au sein des populations animales, décuplant les avantages des suivis automatiques par marquage-recapture des populations sauvages non perturbées. Et en plus de fournir des données fondamentales précieuses sur l'écologie et les tendances des populations, le traitement automatisé et standardisé de ces données massives, et leur intégration en continu et en temps quasi réel, permettent de gérer et de sécuriser les séries temporelles biologiques à long terme, ainsi que d'optimiser leur utilisation et réutilisation, ce qui est essentiel pour répondre aux principes FAIR (données facilement accessibles, comprises, échangeables et réutilisables). Ces informations sur l’état de santé (en termes de survie et reproduction) sont capitales afin d’alerter nos gouvernements, et de mettre en œuvre rapidement des mesures de conservation efficaces.