{"id":94133,"date":"2025-01-23T15:49:34","date_gmt":"2025-01-23T15:49:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/cotedivoire\/politique\/un-oeil-numerique-decrypte-les-sols"},"modified":"2025-01-23T15:49:34","modified_gmt":"2025-01-23T15:49:34","slug":"un-oeil-numerique-decrypte-les-sols","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/cotedivoire\/toutes-les-actualites\/un-oeil-numerique-decrypte-les-sols","title":{"rendered":"Un \u0153il num\u00e9rique d\u00e9crypte les sols"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – C\u00f4te d’Ivoire. <\/strong><\/span>De quoi est compose\u0301 le territoire franc\u0327ais aujourd’hui ? Comment sont occupe\u0301s ses sols ? Comment ont-ils e\u0301volue\u0301 depuis 10 ans, 50 ans ou un sie\u0300cle ? Et comment se transformeront-ils demain ? Les indicateurs sont nombreux: artificialisation des sols, surface et composition des fore\u0302ts, recul des co\u0302tes, intensification agricole aussi. Mais face a\u0300 l’urgence climatique, \u00ab\u00a0nous avons besoin de nouvelles descriptions du territoire qui soient syste\u0301matiques, de\u0301taille\u0301es et fiables afin d’observer finement chaque e\u0301volution pour e\u0301clairer l’action publique\u00a0\u00bb, estime Matthieu Porte, coordinateur des activite\u0301s IA de l’Institut national de l’information ge\u0301ographique et forestie\u0300re (IGN).<\/p>\n

Depuis sa cre\u0301ation en 1940, l’IGN a toujours mise\u0301 sur l’alliance de compe\u0301tences humaines d’analyse et d’interpre\u0301tation, et de technologies. Aujourd’hui, il dispose d’une capacite\u0301 d’observation e\u0301largie gra\u0302ce au croisement d’images satellitaires, ae\u0301riennes ou de lidar haute densite\u0301. Et pour analyser toutes ces donne\u0301es en continu, l’IA joue de\u0301sormais un ro\u0302le de\u0301cisif.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Prenons un cas emble\u0301matique chez nous: le suivi de l’occupation des sols, de\u0301taille Matthieu Porte. Pour faire de l’IA un outil puissant, nous allons cre\u0301er des algorithmes capables de lire des cliche\u0301s du territoire, et donc d’en de\u0301crire la composition. Nos experts de l’analyse photographique savent faire cette description sur quelques centaines ou milliers de kilome\u0300tres carre\u0301s. Demain, les algorithmes vont permettre de l’e\u0301tendre a\u0300 la totalite\u0301 du territoire national et de le faire beaucoup plus re\u0301gulie\u0300rement. \u00a0\u00bb<\/p>\n

Deux projets majeurs illustrent cette ambition. Le premier, baptise\u0301 OCS GE (occupation du sol a\u0300 grande e\u0301chelle), a pour but de mesurer l’artificialisation du territoire avec des mises a\u0300 jour tous les trois ans. Il consiste a\u0300 de\u0301velopper un mode\u0300le d’apprentissage profond a\u0300 partir de donne\u0301es \u00ab\u00a0socles\u00a0\u00bb issues de prises de vue ae\u0301riennes en haute re\u0301solution, pour classer de manie\u0300re automatique les zones selon 16 natures de couverture diffe\u0301rentes (fore\u0302t, terre agricole, ba\u0302ti…). Une fois cette description faite, elle est croise\u0301e avec d’autres donne\u0301es, comme celles des fichiers fonciers transmis par le Centre d’e\u0301tudes et d’expertise sur les risques, l’environnement, la mobilite\u0301 et l’ame\u0301nagement (Cerema).<\/p>\n

Non seulement ce projet offre une mesure plus exhaustive de l’artificialisation des sols, mais il a e\u0301galement pour ambition de re\u0301pondre a\u0300 un autre de\u0301fi: identifier les zones dites de non-changement. Car le taux de changement sur une pe\u0301riode de trois ans est estime\u0301 a\u0300 1 % de la surface du territoire. Tout reprendre a\u0300 chaque fois n’a donc pas de sens.<\/p>\n

Le temps d’actualisation des cartes divise\u0301 par trois<\/b><\/p>\n

L’autre projet concerne la cartographie forestie\u0300re nationale que produit l’IGN. En s’appuyant toujours sur l’apprentissage profond, un \u00ab\u00a0masque fore\u0302t\u00a0\u00bb a pu e\u0302tre cre\u0301e\u0301 pour de\u0301terminer avec pre\u0301cision l’emprise de la fore\u0302t et ce qui n’en fait pas partie. Il est ope\u0301rationnel depuis mai 2024 dans le cadre du lancement de la nouvelle version de cette cartographie. \u00ab\u00a0La pre\u0301ce\u0301dente version a e\u0301te\u0301 un tre\u0300s grand chantier chez nous: il nous a fallu dix ans pour le mener a\u0300 bien ! S’appuyer sur l’intelligence artificielle va nous permettre de diviser au moins par trois ce de\u0301lai \u00ab\u00a0, souligne Matthieu Porte.<\/p>\n

Ce \u00ab\u00a0masque fore\u0302t\u00a0\u00bb n’a pas vocation a\u0300 servir aux seuls chercheurs de l’IGN, mais a\u0300 tous les professionnels de la filie\u0300re du bois comme aux acteurs de l’environnement et de l’ame\u0301nagement. C’est pourquoi la version be\u0302ta (non encore aboutie) est de\u0301ja\u0300 en acce\u0300s libre. Pour Arnaud Braun, coordinateur du projet BD Fore\u0302t v3, ce travail n’e\u0301tait qu’une \u00ab\u00a0premie\u0300re e\u0301tape importante avant de chercher a\u0300 descendre encore un peu plus bas vers le sol et a\u0300 identifier les diffe\u0301rentes essences d’arbres qui constituent les fore\u0302ts. Pour cela, l’IA inte\u0301grera des images re\u0301gulie\u0300rement mises a\u0300 jour issues des prises de vue satellitaires Sentinel-2, ce qui autorise la compre\u0301hension de la saisonnalite\u0301 qui re\u0301git le vivant, ainsi que les donne\u0301es lidar HD, qui ouvrent la compre\u0301hension par la machine de la forme des arbres. \u00a0\u00bb<\/p>\n

Reste que pour que les algorithmes soient efficaces, ils doivent e\u0302tre entrai\u0302ne\u0301s a\u0300 partir de donne\u0301es d’apprentissage adapte\u0301es. Et sur ce point, l’IGN dispose d’un atout non ne\u0301gligeable: sa capacite\u0301 a\u0300 produire des jeux de donne\u0301es massifs, diversifie\u0301s et de qualite\u0301. \u00ab\u00a0Avec 2 milliards de pixels, 980 kilome\u0300tres carre\u0301s d’images annote\u0301es pour en de\u0301crire l’occupation des sols, le jeu de donne\u0301es ouvertes Flair e\u0301tait, par exemple, a\u0300 sa publication l’un des trois plus riches du monde avec DeepGlobe (Facebook, MIT) et LoveDA (universite\u0301 de Wuhan, en Chine) \u00ab\u00a0, s’enthousiasme le coordinateur IA de l’IGN. Idem pour le jeu de donne\u0301es PureForest qui, avec 135.000 images lidar de 50 m2 couvrant 449 fore\u0302ts issues de 40 de\u0301partements, constitue le plus grand jeu de donne\u0301es lidar a\u0300 l’international sur les essences forestie\u0300res.<\/p>\n

Cet atout est indispensable pour observer l’occupation des sols et son e\u0301volution, car le mode\u0300le d’IA mis a\u0300 l’\u0153uvre doit e\u0302tre capable de fonctionner de manie\u0300re fiable sur l’ensemble du territoire national. Il doit donc e\u0302tre en mesure de diffe\u0301rencier les environnements urbains et naturels en fonction du type de toiture, des composants de la ve\u0301ge\u0301tation et me\u0302me de la saison. Le massif des Vosges n’aura pas le me\u0302me aspect en hiver qu’a\u0300 la fin du printemps par exemple, et l’IA devra pourtant le reconnai\u0302tre.<\/p>\n

Il faut donc nourrir le mode\u0300le d’apprentissage d’e\u0301chantillons tre\u0300s varie\u0301s. \u00ab\u00a0La photo-interpre\u0301tation est une expertise tre\u0300s pointue, en particulier en milieu forestier. Chez nous, on compare les spe\u0301cialistes a\u0300 des radiologues de la photo ae\u0301rienne ! Sans leur expertise de de\u0301part, il nous serait impossible de cre\u0301er des IA pertinentes \u00ab\u00a0, estime Matthieu Porte.<\/p>\n

Ultime ambition: un jumeau nume\u0301rique de la France<\/b><\/p>\n

L’IGN n’agit pas seul pour cartographier l’anthropoce\u0300ne. Il a ouvert ses jeux de donne\u0301es, ses donne\u0301es d’apprentissages et me\u0302me ses codes algorithmiques d’IA permettant de les exploiter pour lancer des projets en partenariat avec d’autres acteurs de la recherche. \u00ab\u00a0Deux sont particulie\u0300rement importants, de\u0301crit Matthieu Porte. Le premier, c’est notre partenariat avec Genci [Grand E\u0301quipement national de calcul intensif] et le CNRS, qui nous permet d’exploiter les capacite\u0301s du supercalculateur Jean-Zay [le plus puissant supercalculateur franc\u0327ais de\u0301die\u0301 a\u0300 la recherche]. Avoir acce\u0300s a\u0300 cette puissance de calcul facilite et acce\u0301le\u0300re l’entrai\u0302nement de nos mode\u0300les. Par ailleurs, CarHab est un programme tre\u0300s ambitieux mene\u0301 dans le cadre des politiques europe\u0301ennes de protection de la biodiversite\u0301, pour lequel nous travaillons en lien e\u0301troit avec les conservatoires botaniques. Cette alliance de\u0301montre l’inte\u0301re\u0302t de croiser les expertises pour cre\u0301er des IA vraiment utiles. \u00a0\u00bb CarHab vise en effet a\u0300 produire d’ici a\u0300 2026 une cartographie nationale pre\u0301dictive des habitats naturels et semi-naturels: c’est-a\u0300-dire tout milieu re\u0301unissant les conditions physiques et biologiques ne\u0301cessaires a\u0300 l’existence d’une espe\u0300ce animale ou ve\u0301ge\u0301tale.<\/p>\n

Ultime ambition: le projet de jumeau nume\u0301rique de la France et de ses territoires, lance\u0301 en mai dernier par l’IGN, le Cerema et l’Institut national de recherche en sciences et technologies du nume\u0301rique (Inria). Ici, l’IA jouera un ro\u0302le central pour exploiter les millions de donne\u0301es obtenues dans le cadre du programme lidar HD notamment.<\/p>\n

Pour ce jumeau, l’IGN a aussi l’ambition de s’appuyer sur les de\u0301veloppements rapides de l’IA ge\u0301ne\u0301rative pour permettre de fabriquer des donne\u0301es descriptives de territoire avec l’IA et be\u0301ne\u0301ficier des apports du langage naturel. \u00ab\u00a0Ce qui permettra la mode\u0301lisation du comportement du territoire selon des sce\u0301narios qu’on lui soumettra, de\u0301crypte Matthieu Porte. De quoi offrir des pre\u0301visions d’e\u0301volution selon des choix d’ame\u0301nagement diffe\u0301rents par exemple, pour mieux aiguiller la de\u0301cision publique. \u00ab\u00a0.<\/p>\n

Vers une vision 3D de chaque parcelle<\/b><\/p>\n

Fin 2020, l’IGN a lance\u0301 un immense chantier de mode\u0301lisation 3D par lidar haute densite\u0301 (HD) du territoire franc\u0327ais. Objectif: faire que d’ici a\u0300 fin 2025, les faisceaux laser apportent une vision de chaque parcelle avec une pre\u0301cision ine\u0301dite. Se\u0301quence\u0301 sur cinq ans, le programme vise la mise a\u0300 disposition de donne\u0301es 3D relatives au sol et au sursol, qui seront a\u0300 la fois homoge\u0300nes, riches, fiables, ouvertes et accessibles a\u0300 tous. Le potentiel apporte\u0301 par cette mode\u0301lisation est conside\u0301rable.<\/p>\n

Aujourd’hui, les donne\u0301es lidar sont de\u0301ja\u0300 exploite\u0301es en matie\u0300re de pre\u0301vention du risque d’inondation. En octobre 2020, les avions de l’IGN ont par exemple effectue\u0301 en urgence des releve\u0301s lidar dans les zones sinistre\u0301es par la tempe\u0302te Alex afin de mode\u0301liser pre\u0301cise\u0301ment les e\u0301volutions topographiques des valle\u0301es touche\u0301es par les intempe\u0301ries et de faciliter la mise a\u0300 jour rapide des plans de pre\u0301vention des risques. Demain, les donne\u0301es lidar HD concernant les zones de fore\u0302t permettront d’observer la structuration des peuplements et renseigneront les chercheurs sur la porosite\u0301 du couvert ve\u0301ge\u0301tal, l’un des indicateurs cle\u0301 de la sante\u0301 des fore\u0302ts et de leur capacite\u0301 a\u0300 se re\u0301ge\u0301ne\u0301rer. \u00ab\u00a0Cela contribuera a\u0300 renforcer la surveillance des fore\u0302ts afin de disposer d’une carte de leur vulne\u0301rabilite\u0301 au changement climatique \u00ab\u00a0, souligne l’IGN.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la C\u00f4te d’Ivoire<\/span>, suivez Africa-Press<\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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