La technologie est aujourd’hui indispensable pour la restauration et la conservation forestière, en raison de l’urgence et des proportions énormes de dégradation forestière. Entre 1990 et 2020, l’équivalent de la moitié de l’Inde a été déforesté dans le monde. Sur les 900 millions d'hectares de forêts dégradées dans le monde, seuls 5 % de cet objectif seront restaurés au rythme actuel de reboisement. C’est pour cette raison que nous devons nous appuyer sur les meilleures technologies possibles à notre disposition.
Dans cet article, découvrez comment l’intelligence artificielle est utilisée aujourd’hui dans des projets de restauration et de conservation forestière, et les bénéfices que cette technologie pourra apporter aux écosystèmes forestiers de la planète.
Comment utiliser l'IA pour la restauration forestière ?
L’IA : un outil clé pour la conservation forestière
L'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans la restauration forestière aujourd'hui. Grâce à elle, les technologies de vision par ordinateur, utilisées depuis longtemps, comme l'imagerie satellite, sont améliorées. L’IA permet désormais de mesurer les hauteurs de la canopée à partir d’images satellites, utilisées depuis des décennies pour observer et analyser les forêts.
L’IA sera sans aucun doute un progrès révolutionnaire pour la gestion et la restauration des écosystèmes forestiers, fournissant des données précises et facilitant la prise de décisions éclairées. Les équipes de conservation et les chercheurs utilisent de plus en plus l'IA pour suivre les écosystèmes, mesurer l'impact des catastrophes naturelles et conserver les ressources naturelles. Par exemple, le World Wildlife Fund (WWF) utilise l'IA pour ses projets de conservation.
Un nouvel article explique ainsi de Triple Pundit explique comment le WWF utilise l'IA dans divers projets pour faire progresser les efforts de conservation. Après les incendies de brousse australiens de 2020, le WWF a collaboré avec Google.org et des partenaires locaux pour déployer plus de 600 pièges photographiques afin de suivre la récupération de la faune. Les images de ces pièges sont analysées à l'aide de l'IA sur la plateforme Wildlife Insights, permettant aux chercheurs de suivre la résurgence des espèces et d'impliquer un public plus large.
Comment MORFO utilise l’IA pour la restauration forestière
La même technologie est aujourd’hui mise en place dans la restauration de la végétation forestière. Chez MORFO, une entreprise de restauration forestière à grande échelle basée au Brésil et en France, nous travaillons également sur des modèles d'IA capables de suivre les espèces. MORFO est innovante dans la détection non seulement d’arbres matures, mais aussi de jeunes pousses, grâce à nos algorithmes de vision par ordinateur appliqués à nos images drone de très haute résolution. C'est un grand pas pour le marché de la restauration, car cela permettra de détecter la croissance des différents types de végétation et les taux de succès des projets à un stade précoce, facilitant ainsi des actions correctives moins coûteuses.
“Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée pour la gestion des écosystèmes naturels, notamment pour surveiller leur évolution à grande échelle. Cependant, les applications varient entre les besoins liés à la conservation et ceux liés à la restauration des écosystèmes.” - Arnaud Lienhard, CTO de MORFO
Quels sont les avantages de l'intégration de l'IA dans les projets de restauration forestière ?
Les avantages immédiats de l'intégration de l'IA dans les pratiques de restauration incluent l'analyse rapide et précise de vastes surfaces. C’est utile non seulement pour suivre le terrain après la restauration, mais surtout pour diagnostiquer la zone avant toute plantation. Analyser le terrain avant de le restaurer est absolument nécessaire pour garantir une réhabilitation efficace à long terme adaptée à chaque projet, car chaque écosystème a ses différences et ses besoins.
Des suivis précis et moins coûteux
À long terme, l'IA assurera la durabilité en offrant un suivi précis et moins coûteux. En conséquence, le suivi forestier sera effectué plus souvent et offrira des données plus précises et claires.
Le coût du suivi de l’évolution des forêts est d’ailleurs l’une des principales barrières à la restauration. Un coût trop élevé signifie une réduction du nombre d’hectares restaurés. Un coût trop faible, à l’inverse, est souvent synonyme d’un suivi trop partiel. Une étude récente, réalisée par l'ETH Zurich, révèle que, en Amérique latine, la plupart des efforts de surveillance (74,3 % pour la survie des arbres et 61,2 % pour la croissance) se concentrent sur la plantation d'arbres, avec moins d'attention portée à la récupération de la biodiversité, principalement en surveillant les oiseaux (37,5 %), les mammifères (23,2 %) et la végétation ligneuse (24,3 %).
Our results emphasize that, while a promising range of new forest restoration interventions are being implemented across Latin America, accessible and practical monitoring strategies […] are urgently needed to support successful outcomes.Forest restoration in practice across Latin America (ETH Zürich, May 2024)
Prédiction et réduction des risques environnementaux grâce à l'IA
L'IA sera extrêmement rapide et plus précise pour prédire les risques environnementaux, nous permettant d'agir plus rapidement en cas de besoin. Les risques incluent des situations comme :
- Dans les zones où la végétation est limitée ou pousse trop lentement, l'intégration de l'intelligence artificielle dans la gestion environnementale offre des solutions prometteuses. L'amélioration par l'IA des modèles de carbone et de biomasse permettra une meilleure compréhension des facteurs influant sur la croissance végétale, conduisant à des interventions plus précises telles que l'apport de nutriments spécifiques, la régulation de l'irrigation et la sélection des espèces les mieux adaptées.
- La reconnaissance d'une biodiversité insuffisante, signalant un écosystème en danger, pourra être facilitée à grande échelle grâce à la capacité des modèles d'IA à compter et à identifier individuellement les plantes et les arbres. Ces modèles peuvent analyser des données d'imagerie aérienne ou satellitaire pour cartographier précisément les espèces végétales et estimer leur nombre, permettant ainsi de suivre en temps réel l'évolution de la végétation.
Vers des jumeaux numériques d’écosystèmes forestiers
Mais ce n’est pas tout. Les innovations émergentes dans le domaine de l'IA promettent d'augmenter encore davantage l'efficacité des efforts de restauration forestière. Les jumeaux numériques en sont un exemple. Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d'un objet ou d'un système physique qui peut être utilisée pour simuler, surveiller et analyser le comportement de son homologue réel. Déjà bien établis dans le secteur du bâtiment et de l'industrie, ils commencent à être appliqués aux forêts. Ils aideront au suivi, à la gestion et à la prévention dans les projets de restauration d’écosystèmes forestiers, plus particulièrement dans :
- La simulation de la croissance de la forêt en tenant compte des paramètres environnementaux : modéliser les variations saisonnières, les types de sol et les conditions climatiques pour prévoir comment la forêt évoluera dans le futur.
- Le suivi dans le temps et en détail de l’évolution du site : mesurer et analyser les hauteurs de canopées, le stockage de carbone, la biodiversité et d’autres indicateurs écologiques pour évaluer la santé et le développement de l’écosystème forestier.
- Les visites virtuelles d’un site éloigné et difficile d’accès : utiliser des technologies de réalité virtuelle et des drones pour créer des expériences immersives, permettant ainsi aux chercheurs, aux gestionnaires de projets et à d'autres parties prenantes de visiter et d'évaluer l'état du site sans avoir à se déplacer physiquement.
Chez MORFO, nous travaillons chaque jour dans la recherche et le développement de notre technologie afin de restaurer plus efficacement et plus rapidement, tout en respectant les écosystèmes natifs. L’IA est l’une des briques nécessaires à la réussite d’une restauration des écosystèmes à grande échelle et avec qualité.
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