Système de détection de perruches

Le problème

La perruche à collier (Psittacula krameri) s’est installée un peu partout en région parisienne. Elle n’est pas dangereuse, mais elle est bruyante, grégaire, et elle vide les mangeoires avant que les espèces locales n’aient le temps d’y toucher. L’idée du projet : un dispositif capable de reconnaître une perruche par la vision, et de la faire fuir — sans déranger les autres oiseaux, et sans dépendre d’un cloud ou d’un humain derrière un écran.

L’équipe, et mon rôle

Projet mené en équipe de cinq à l’ESIEE Paris (mars – juin 2026). J’étais responsable de la partie intelligence artificielle : c’est moi qui ai construit le jeu de données, entraîné et évalué le modèle de reconnaissance d’image. J’ai aussi pris en charge la communication de l’équipe et le support de présentation du projet — raconter ce qu’on avait fait était presque aussi important que de l’avoir fait.

Le pipeline

1. Collecte — constitution d’un jeu de données d’images de perruches à collier (et d’autres oiseaux de mangeoire, pour que le modèle apprenne aussi à ne pas se déclencher à tort).
2. Entraînement — un modèle de reconnaissance d’image entraîné et évalué pour distinguer perruche / non-perruche sur ces images.
3. Détection embarquée — le modèle tourne sur le boîtier de vision de l’équipe ; dès qu’une perruche est identifiée, une alerte part en BLE vers les boîtiers d’actionnement.
4. Dissuasion — les boîtiers reçoivent l’alerte et déclenchent la réponse (son, mouvement) pensée par le reste de l’équipe, pendant que les autres espèces ne sont pas dérangées.

Ce que j’ai appris

Entraîner un modèle qui marche sur quelques photos de validation, c’est une chose. Le faire tourner correctement sur un vrai flux vidéo, avec de la lumière changeante et des oiseaux qui ne posent jamais bien pour la caméra, en est une autre — c’est là qu’on a le plus itéré sur le jeu de données. Et expliquer un pipeline de vision à un jury en quelques minutes m’a appris à distinguer ce qui est intéressant techniquement de ce qui est intéressant à raconter.

Résultat

Le projet a reçu le prix de la 2ᵉ meilleure vidéo de présentation de la promotion.