Séminaire de Vincent Kather, doctorant au Naturalis Biodiversity Center, Leiden, Pays-Bas

Date : 27/04/2026
Heure : 10h30
Lieu : IC2, Salle des conseils
Intervenant : Vincent Kather
 
 

Deep Learning in Bioacoustics: From Supervised Classification to Unsupervised Novel Species Identificatio

Abstract: La bioacoustique désigne l’étude des sons produits par les organismes. Elle présente des avantages par rapport à d’autres formes de surveillance écologique en raison de sa faible intrusion dans l’environnement des sujets étudiés. Cependant, les vastes ensembles de données générés par la surveillance acoustique passive nécessitent des stratégies de traitement informatique pour gérer ces volumes importants. Comme dans de nombreux autres domaines de recherche, l’apprentissage profond influence la bioacoustique computationnelle en permettant aux chercheurs d’entraîner des modèles de classification sur de grands ensembles de données et de déduire la présence d’espèces. Ces dernières années, les modèles auto-supervisés et supervisés entraînés sur de vastes bases de données issues de la science citoyenne et consacrées aux vocalisations animales ont vu leurs performances s’améliorer régulièrement lors des tests de référence, mais ne démontrent encore qu’une généralisation limitée.
Mes recherches portent sur la manière dont l’évaluation des espaces d’embedding des modèles de deep learning en bioacoustique peut nous aider à répondre à des questions écologiques liées à la détection de nouvelles espèces. Venez assister à ma présentation pour découvrir les bases de la bioacoustique computationnelle et comprendre comment les tendances actuelles pourraient nous aider à identifier des espèces et des sons jusqu’alors inconnus.

Bio: Je m’appelle Vincent Sirius Kather. J’ai étudié l’ingénierie mécanique et acoustique à l’Université technique de Berlin. Mon intérêt pour la bioacoustique computationnelle a commencé lors de ma thèse de master, lorsque j’ai développé un classificateur basé sur l’apprentissage profond pour les baleines à bosse. Je prépare actuellement un doctorat au Naturalis Biodiversity Center, un musée d’histoire naturelle situé à Leyde, aux Pays-Bas. Dans le cadre de mes recherches, j’étudie comment les modèles d’apprentissage profond entraînés sur des données bioacoustiques peuvent être utilisés comme extracteurs de caractéristiques pour découvrir de nouvelles espèces.