Selon les lignes directrices de l'UICN pour la coexistence avec les espèces sauvages, les approches éducatives sont plus efficaces lorsqu'elles sont axées sur la promotion d'un changement de comportement à l'égard des espèces sauvages. Cet objectif peut être atteint grâce à des processus bien conçus ciblant les principaux groupes d'acteurs et portant sur des actions spécifiques - telles que l'abattage de jaguars ou de leurs proies potentielles, ou la mise en œuvre de changements dans les systèmes de production - dans un laps de temps défini.

Cette approche est fondée sur la théorie du comportement planifié, qui postule que les actions humaines sont influencées par les intentions, qui à leur tour sont façonnées par les attitudes, les normes subjectives (ou sociales) et le contrôle comportemental perçu.

Notre objectif est de développer des stratégies éducatives pour la conservation du jaguar qui se concentrent sur ces trois déterminants clés du comportement humain. De cette manière, nous visons non seulement à assurer la connectivité structurelle mais aussi fonctionnelle pour le jaguar en promouvant une culture de coexistence avec d'autres formes de vie.

Nous développons le suivi communautaire des chats sauvages et des proies potentielles avec les familles associées à Serraniagua dans leurs réserves naturelles privées en utilisant un petit ensemble de cinq caméras-pièges.

L'expansion des systèmes agricoles et la création de nouvelles zones protégées publiques et privées contribuent à l'intensification des conflits entre l'homme et le jaguar. Dans ce contexte, le développement de plans régionaux qui abordent les problèmes et les contextes spécifiques au territoire et intègrent toutes les parties prenantes concernées, permettra une gestion préventive, globale et durable des interactions homme-jaguar, améliorant ainsi la qualité de vie à la fois des personnes et des jaguars.

Les progrès des technologies embarquées et de l'intégration de l'IA offrent un grand potentiel pour améliorer encore la méthode actuelle de surveillance des crocodiliens par drone. Les améliorations apportées au matériel des drones, telles que les modèles hybrides avec des temps de vol prolongés et des résolutions de caméra améliorées, permettent une couverture plus large de l'habitat et la capture d'images plus détaillées dans des environnements complexes. L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) représente une opportunité significative de rationaliser l'analyse des images en automatisant la détection des crocodiles et l'estimation de leur taille à l'aide de modèles allométriques. Ces améliorations basées sur l'IA pourraient permettre un traitement des données en temps quasi réel, réduisant ainsi la dépendance à l'égard d'une analyse manuelle fastidieuse.

Ces améliorations sont actuellement en cours de développement. Nous avons mené une étude expérimentale au Cameroun en avril 2025 avec des étudiants et des jeunes chercheurs de l'Université de Ngaoundéré et des ONG locales, en utilisant des drones équipés de caméras thermiques et de projecteurs, et en incluant un traitement automatisé des données assisté par l'IA.

Ce bloc de construction porte sur le renforcement des capacités des parties prenantes locales, y compris les peuples autochtones et les communautés locales (IPLC), à utiliser des drones, ce qui leur permet de jouer un rôle actif dans la conservation.

Facilité d'utilisation de la méthode développée :

1. Compétences techniques minimales requises:
   Les utilisateurs n'ont besoin que d'une formation de base à l'utilisation des drones et à l'extraction de mesures à partir d'images à haute résolution. Le processus est simple :
   • Faire voler le drone en suivant le protocole de vol standardisé.
   • Marquer les crocodiliens sur les images aériennes.
   • Mesurer la longueur visible de la tête à l'aide d'outils d'analyse d'images accessibles (p. ex. ImageJ, QGIS).
   • Appliquer l'équation allométrique correspondante ou consulter des tableaux préparés à l'avance (abaques) pour l'estimation de la longueur totale.
2. Facilement adaptable:
   Le cadre utilise des tableaux faciles à lire (abaques), ce qui le rend accessible à la fois aux spécialistes et aux non-spécialistes, car les opérateurs peuvent rapidement appliquer la méthode sans avoir besoin d'une expertise scientifique avancée.
3. Équipement accessible:
   L'approche repose sur des drones grand public et des logiciels largement disponibles, ce qui la rend abordable et réduit les obstacles à son adoption.

Pourquoi c'est efficace:

La simplicité, l'évolutivité et la fiabilité du cadre le rendent idéal pour divers contextes, des zones humides éloignées aux habitats urbains adjacents. Il permet à un large éventail d'utilisateurs de générer des données scientifiquement fiables.

Le cadre allométrique est un outil non invasif conçu pour estimer la longueur totale du corps des crocodiliens sur la base de la mesure de la longueur de leur tête, capturée par des images de drone à haute résolution. En s'appuyant sur des rapports de longueur tête-corps spécifiques à chaque espèce, cette méthode élimine le besoin de capture physique ou de manipulation, réduisant ainsi les risques pour les chercheurs et la faune. Validé pour 17 des 27 espèces de crocodiliens, le cadre permet de fournir des données démographiques fiables essentielles pour le suivi des populations et la gestion de la conservation.

Le cadre utilise des tableaux faciles à lire (abaques), ce qui le rend accessible aux non-spécialistes, les opérateurs peuvent rapidement appliquer la méthode sans avoir besoin d'une expertise scientifique avancée.

La compréhension de la structure démographique est vitale pour la recherche et la conservation de la faune. Pour les crocodiliens, l'estimation précise de la longueur totale et de la classe démographique nécessite généralement une observation rapprochée ou la capture, souvent d'individus partiellement immergés, ce qui entraîne des imprécisions et des risques potentiels. La technologie des drones offre une alternative sans biais et plus sûre pour la classification. Cette étude a évalué l'efficacité des photos prises par drone combinées aux relations allométriques de la longueur de la tête pour estimer la longueur totale, et propose une méthode standardisée pour la classification démographique des crocodiliens par drone.

Ce module établit des paramètres de vol standardisés pour une surveillance efficace des crocodiliens.