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L’utilisation d’outils d’enregistrements acoustiques automatisés est de plus en plus fréquente dans le monde de l’ornithologie. Grâce au développement d’algorithmes de reconnaissance des sons d’oiseaux par le projet BirdNET (Kahl et al., 2021), le suivi d’espèces très discrètes ou compliquées à recenser peut être grandement amélioré. En 2024, quelques tests ont été menés par l’Association de la Grande Cariçaie au moyen d’enregistreurs pour tenter de suivre ou détecter certaines espèces rares ou discrètes (Gorgebleue à miroir blanc Luscinia scevica cyanecula, Marouette ponctuée Porzana porzana, …). Cette année, ces tentatives n’ont pas permis de détecter les espèces recherchées (indiquant leur absence dans les sites investigués). Elles ont néanmoins permis de tester cette méthode très prometteuse. L’AGC dispose maintenant d’un outil performant qui permettra de chercher efficacement ces espèces discrètes, amis aussi de réduire significativement les dérangements sur le terrain.

Une collaboration entre le bureau OekoFor et la Station ornithologique suisse a également débouché sur la mise en place d’une unité d’enregistrement autonome au sein du marais (alimentée par panneau solaire et transmettant ses résultats par le réseau mobile). Fonctionnant aussi avec les algorithmes de détection de BirdNET, cette station était active entre le 16 avril et le 14 novembre 2024, proche de Gletterens. Ce suivi en continu permet, déjà après une saison, de dévoiler de très intéressants résultats sur l’activité de chant des espèces, ces comportements pouvant être mis en relation avec le déroulement de la nidification. Ces informations pourront notamment être très utiles pour adapter au mieux les protocoles de monitoring des oiseaux dans la Grande Cariçaie.

Photo : Enregistreur Audiomoth sur le terrain dans la Grande Cariçaie
Référence : KAHL, S., C. M. WOOD, M. EIBL & H. KLINCK (2021): BirdNET: A deep learning solution for avian diversity monitoring. Ecological Informatics. Elsevier 61: 101236.