Avec la multiplication des sources de données environnementales (images satellites, capteurs automatiques, bases de données naturalistes, applications mobiles), le concept de Big Data s’impose désormais dans l’étude de la biodiversité. Cette grande quantité d’informations offre des opportunités inédites pour mieux comprendre, suivre et préserver les écosystèmes. Mais cela soulève des questions sur les défis et les limites qu’il est important de connaître.

Qu’est-ce que le Big Data en biodiversité ?

Le Big Data désigne la collecte, le stockage et l’analyse de volumes très importants de données souvent hétérogènes, variées, et générées à haute vitesse. En écologie, cela peut inclure des images satellites, des données GPS, des observations naturalistes, des données climatiques ou physico-chimique ou des informations génétiques.

Opportunités offertes par le Big Data

Le Big Data offre de grandes possibilités grâce à sa variabilité. Il permet d'avoir surveillance fine et continue des écosystèmes grâce à un suivi en temps quasi-réel des phénomènes naturels (migration, floraison, mortalité). Il est possible d'anticiper des impacts du changement climatique ou des invasions biologiques grâce à des modélisations prédictives. Une autre opportunité est de proposer une meilleure connaissance des habitats et des corridors écologiques grâce à la superposition de couches de données diverses. La collecte de données par des naturalistes amateurs est facilitée avec la participation citoyenne. Avec une couverture spatiale et temporelle inégalée, les zones prioritaires pour la conservation peuvent être identifiées sans difficultés.

Limites et défis

Ces grands jeux de données ont aussi des limites et doivent répondre à des défis liés à leur grande diversité. L'hétérogénéité des sources, erreurs d’identification, biais d’échantillonnage et données manquantes peuvent altérer la qualité et fiabilité des données. Il faut avoir des structures informatiques puissantes et coûteuses pour le traitement et le stockage des données. Leurs interprétations peuvent être complexes ce qui nécessite des compétences spécifiques en statistiques avancées par exemple. Il faut prendre en compte la confidentialité et l'éthique pour la gestion des données sensibles (localisation d’espèces menacées) et le respect des droits des contributeurs. Il faut faire attention au risque de sur-interprétation avec d'éventuelles corrélations non-causales ou conclusions hâtives avec des données non contextualisées.

Vers une utilisation responsable du Big Data

En prenant en compte toutes les limites, il est possible d'avoir une utilisation raisonnable et raisonnée de ces grandes bases de données. Pour une utilisation à bon escient du Big Data, il faut faire une validation croisée entre données automatisées et observations de terrain avec des méthodes d'analyses transparentes. Ces observations et méthodes peuvent être obtenues grâce à des collaborations interdisciplinaires entre écologues, informaticiens, statisticiens et gestionnaires. La formation et la sensibilisation des acteurs aux outils numériques, aux limites et à la protection des données sensibles du Big Data permettent d'avoir une bonne utilisation de ces grandes bases de données.

Conclusion

Le Big Data est un outil puissant pour la conservation de la biodiversité, capable de révolutionner notre manière de comprendre la nature. Toutefois, il ne remplace pas l’expertise humaine et le travail de terrain. C’est en combinant technologies avancées et savoir-faire naturaliste que l’on peut maximiser les bénéfices tout en limitant les risques.