| Summary: | Les technologies pertinentes à l'étude et à la conservation de la faune sauvage ont connu des progrès fulgurants dans les dernières décennies. Les dispositifs tels que les systèmes de positionnement global, les satellites ou encore les pièges photographiques permettent d'étudier l'écologie animale à des échelles jusqu'alors inespérées, et facilitent la transformation des connaissances en des mesures concrètes de conservation. Les méthodes d'analyse et de modélisation utilisées dans ces contextes n'ont toutefois pas évolué au même rythme que les données ont pu gagner en complexité et en granularité. Ce mémoire s'intéresse à l'exploration du potentiel applicatif de l'apprentissage automatique pour répondre à cet enjeu, notamment dans les domaines de l'écologie des populations, de l'écologie du mouvement et de l'écologie du comportement. Dans un premier lieu, un pipeline à base d'apprentissage automatique combinant apprentissage profond, approximation de fonctions, algorithmes de regroupement et connaissances d'experts est proposé afin d'inférer, à partir d'une seule image satellite, la population d'oies des neiges, de harfangs des neiges et de lemmings de l'île Bylot (Nunavut). Par la suite, des protocoles novateurs permettant d'évaluer et de calibrer des modèles de mouvement animal, incluant ceux basés sur des algorithmes d'apprentissage automatique, sont introduits. Ces derniers reposent sur de nouvelles métriques basées sur la théorie du transport optimal, une branche des mathématiques appliquées. La pertinence des protocoles introduits est notamment révélée à travers une étude à large échelle comparant divers modèles de mouvement du renard arctique. Enfin, une méthodologie en mesure d'identifier automatiquement des comportements clés de l'éléphant d'Afrique est présentée. Cette méthodologie, combinant l'apprentissage automatique à la science des réseaux, tire profit des patrons géométriques associés aux comportements d'intérêt afin d'être en mesure d'apprendre à partir de peu de données, et de pouvoir être ...
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