Les nouvelles technologies transforment nos modes de vie et nos pratiques professionnelles. Dans le domaine de la recherche en écologie marine, les méthodes utilisées en routine (plongée, vidéo) restent cependant très largement traditionnelles, couteuses et difficiles à mettre en oeuvre. Ceci est paradoxal alors même que la protection de la biodiversité est au coeur de l'agenda politique planétaire et que les contraintes fortes d'accessibilité inhérentes à l'environnement sous-marin appellent à un saut technologique plus encore que partout ailleurs sur la planète. Les projets ANR SEAMOUNTS et CIFRE REEF 3.0 portés par notre équipe ont pour ambition d'étudier la biodiversité des monts sous-marins, des fonds meubles de lagon et des récifs coralliens de la Nouvelle-Calédonie en s'appuyant sur les dernières technologies de génétique (ADN environnemental - ADNe) et de traitement du signal numérique (deep-learning de l'image). Ces deux technologies nécessitent chacune une base de référence, ADN (1 séquence 12S par espèce) pour la première afin d'assigner les fragments d'ADNe à une espèce référencée, photo (500 par espèce) pour la seconde afin d'entrainer les algorithmes d'apprentissage profond. Au regard du nombre d'espèces présentes dans les écosystèmes tropicaux, la construction de ces bibliothèques est un verrou. L'outre-mer français, riche de sa biodiversité, est un endroit privilégié pour construire ces bibliothèques, et développer ces nouvelles technologies porteuses de connaissances et d'emplois. Par exemple, la Nouvelle-Calédonie a 2328 espèces de poissons parmi lesquelles les séquences 12S sont connues pour à peine 776 espèces. Clairement, ce taux de couverture de 33% peut et doit être amélioré.
La campagne FishCode a pour objectif principal de compléter de manière substantielle la bibliothèque de séquence 12S pour les poissons marins de Nouvelle-Calédonie. Nous avons également pour ambition de compléter notre échantillonnage vidéo et notre base de référence photo pour les espèces de fond de lagon afin de pouvoir développer la technologie de reconnaissance automatique des poissons par intelligence artificielle pour l'ensemble des habitats marins benthiques de l'archipel : les récifs coralliens, les fonds meubles de lagon, et les monts sous-marins.