L’intelligence artificielle pour mieux connaître l’environnement microbiologique
Des chercheurs de l’Université de Genève ont utilisé deux technologies de pointe pour mieux caractériser des colonies microbiennes dans l’environnement. Ils se servent d’outils génomiques pour séquencer l’ADN des micro-organismes puis exploitent cette masse de données grâce à l’intelligence artificielle. Ils construisent des modèles prédictifs pour établir un diagnostic des écosystèmes à large échelle et identifier les espèces clés. Cette approche, publiée dans la revue Trends in Microbiology, permettra d’augmenter considérablement la capacité d’observation d’écosystèmes étendus.
Plusieurs espèces de micro-organismes sensibles aux changements qui affectent leur milieu servent de bioindicateurs . Leur identification nécessite beaucoup de temps et d’expertise. Mais les chercheurs de l’Université de Genève ont mis au point une approche efficace. « Il y a un an, nous avons pu établir un indice de la qualité de l’eau basé uniquement sur les séquences d’ADN d’algues unicellulaires présentes dans les prélèvements, sans qu’il soit nécessaire d’en identifier visuellement chaque espèce», explique Jan Pawlowski, professeur au Département de génétique et évolution de la Faculté des sciences de l’Unige.