IA et écologie : 6 projets qui permettent de mieux protéger l’environnement

Mis à jour le | Commissariat Général au Développement Durable

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Certains outils d’IA (intelligence artificielle) générative sont pensés pour leur utilité écologique. En voici 6 qui permettent d’analyser les sols, les risques d’incendie, ou les pratiques agricoles.

Le CESE (conseil économique, social et environnemental) rappelait en septembre 2024 le potentiel des outils d’IA dans la lutte contre le réchauffement climatique, créés spécifiquement pour leur utilité écologique. En voici 6 qui consolident et accélèrent considérablement la production des données d’observation des territoires.

Connaissance et suivi de l’environnement

  • Geo-K-Phyto
    Son modèle de détection IA repère automatiquement et systématiquement les vignes et les vergers. Les données géographiques ainsi générées permettent d’étudier le lien entre cancer et expositions aux produits phytopharmaceutiques agricoles.
  • CarHab
    Grâce à un modèle de Machine Learning, il vise à produire une cartographie nationale prédictive des habitats naturels et semi-naturels d’ici à 2026.

Gestion des risques

  • Le programme LiDAR HD a pour objectif de décrire très précisément l’ensemble du territoire français en 3D. Cette cartographie faciliterait notamment la prévention du risque inondation et la connaissance de la ressource forestière.
  • Le projet GOLIAT permet de faire le lien entre des données de natures hétérogènes (météo, végétation, topologie, occupation des sols…) et les risques d’incendie. Ainsi, il facilite la cartographie et la catégorisation des risques.

Analyse des sols

  • La solution Nimbo, développée par Kermap, utilise l’IA et des images satellites afin de suivre les pratiques agricoles durables en Europe. Elle fournit des indicateurs (identification des cultures, suivi du taux de couverture des sols, de l’irrigation…) pour aider les acteurs du secteur à piloter et à valoriser des pratiques écologiques.
  • Les cartes de prédiction CoSIA distinguent les différentes zones du territoire (imperméables, agricoles, forestières…) de manière à quantifier, de qualifier leur évolution, en particulier leur artificialisation nette.
 Un jeune homme est assis sur un banc, dans un parc, son ordinateur sur les genoux. À sa droite, un parterre de fleurs ; à sa gauche, un arbuste. Dans le ciel, il est écrit : « Suivi des espaces naturels, analyse des sols, gestion des risques… L'IA permet d'accompagner la transition écologique. »
Crédits : Citizen Press, 2024
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Un jeune homme est assis sur un banc, dans un parc, son ordinateur sur les genoux. À sa droite, un parterre de fleurs ; à sa gauche, un arbuste. Dans le ciel, il est écrit : « Suivi des espaces naturels, analyse des sols, gestion des risques… L’IA permet d’accompagner la transition écologique. »

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