La déforestation en Afrique représente une menace majeure pour la biodiversité, le climat et les communautés locales. Cet entretien avec Wentland Muhatiah, expert kényan en environnement, explore comment l’IA transforme la protection des forêts africaines, les défis à surmonter, et les collaborations nécessaires pour un impact durable.
Cette interview est subdivisée en deux parties. Dans cette première partie que nous publions, nous allons évoquer en quoi l’IA peut-il aider à protéger les forêts? Les outils utilisés par les chercheurs pour cette fin.
Comment Al peut-il aider à lutter contre la déforestation de nos jours ?
L’intégration de l’intelligence artificielle dans les technologies de télédétection a considérablement amélioré la capacité de surveiller et de détecter la déforestation en temps réel. La télédétection, en particulier l’utilisation de l’imagerie satellitaire, sert de source de données fondamentale, fournissant une vue large et continue des zones forestières, ce qui est essentiel pour une surveillance à grande échelle.
Tous les algorithmes jouent un rôle significatif dans l’analyse des changements temporels du couvert forestier capturés par ces images, permettant la détection des activités de déforestation au fur et à mesure qu’elles se produisent.
Les satellites de différentes plates-formes, tels que Landsat, Sentinel et divers satellites commerciaux, offrent une gamme de résolutions spatiales, spectrales et temporelles, chacune contribuant de manière unique à l’efficacité de la surveillance pilotée par l’IA.
La capacité d’Al à automatiser l’analyse de ces vastes ensembles de données et identifier les changements subtils au fil du temps est essentielle pour des applications en temps réel, fournissant des alertes opportunes sur les événements potentiels de déforestation.
Les modèles d’apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), sont devenus de plus en plus vitaux dans l’analyse des images complexes obtenues à partir de satellites et drones pour la déforestation.
Ces modèles excellent dans l’apprentissage de modèles spatiaux complexes et de signatures spectrales caractéristiques à la fois des forêts et des zones déboisées. En traitant des données d’images de grande dimension grâce à plusieurs couches de réseaux neuronaux, les CNN peuvent extraire automatiquement des caractéristiques pertinentes, conduisant à une identification plus précise de la déforestation par rapport aux méthodes traditionnelles qui nécessitent souvent une ingénierie manuelle des fonctionnalités.
En outre, des techniques telles que l’apprentissage par transfert peuvent être utilisées pour améliorer la précision et l’efficacité de ces modèles d’apprentissage profond, notamment dans les scénarios où les données de formation étiquetées sont limitées.
Ceci est particulièrement pertinent en Afrique, où des ensembles de données complets et étiquetés de manière cohérente pourraient être rares.
Au-delà de la classification de base des images, toutes les techniques telles que la détection d’objets et la segmentation des images fournissent une compréhension plus granulaire des changements forestiers.
Les algorithmes de détection d’objets, comme YOLO, peuvent identifier et compter les arbres individuels au sein d’une zone, offrant des évaluations détaillées de la densité forestière et des changements là-dedans. Cela permet de surveiller non seulement la perte forestière à grande échelle, mais aussi des formes de dégradation plus subtiles.
Wentland Muhatiah
Les techniques de segmentation d’images se concentrent sur la division des images en types de végétation distincts en analysant les couleurs et textures de différentes régions. Cela donne un aperçu complet de la composition forestière et de son évolution au fil du temps, permettant la détection des déforestations progressives ou l’empiètement d’autres utilisations des terres sur les zones forestières.
Ces méthodes offrent des informations précieuses au-delà des simples classifications binaires de forêt par rapport à la non-forêt, y compris des détails sur les arbres individuels et les types de végétation présents.
En plus de ces techniques de base, d’autres méthodologies d’IA émergentes contribuent à la détection et à la prévention de la déforestation en temps réel. Les analyses prédictives, par exemple, peuvent être utilisées pour prévoir les zones à haut risque de déforestation en analysant les données historiques et divers facteurs d’influence tels que l’utilisation des terres, les tendances démographiques, la densité de population et le développement des infrastructures. Cette démarche est proactive.
Cette approche permet des efforts de conservation ciblés dans les régions les plus vulnérables. De plus, l’utilisation de la surveillance acoustique, alimentée par l’IA, offre un moyen unique de détecter les activités forestières illégales en temps réel en identifiant les sons des tronçonneuses et des camions forestiers. Tous les algorithmes analysent ces données audio, capturées par des capteurs stratégiquement placés et peuvent alerter les autorités en cas de détection illégale potentielle d’opérations.
Ces diverses capacités d’IA, allant de l’analyse avancée d’images à la modélisation prédictive et à l’interprétation de données non visuelles, contribuent collectivement à une approche plus globale et plus efficace du suivi et de la lutte contre la déforestation en Afrique.
Existe-il des données pour entraîner l’IA à surveiller les forêts ?
L’efficacité des modèles IA pour détecter avec précision la déforestation en temps réel dépend fortement de la qualité et de la diversité des données utilisées pour la formation. Une variété de types de données, chacun fournissant des informations uniques sur les écosystèmes forestiers, est essentielle pour développer des systèmes IA robustes et fiables.
Wentland Muhatiah
L’imagerie satellite constitue l’épine dorsale de la surveillance forestière pilotée par l’IA, et les caractéristiques de cette imagerie, y compris ses bandes spectrales, sa résolution et sa fréquence temporelle, sont essentielles pour former des modèles efficaces.
Multispectrale, hyperspectrale et les données panchromatiques capturent différents aspects de la santé et de la composition des forêts. L’imagerie multispectrale, avec ses plusieurs bandes spectrales, permet l’analyse des indices de santé de la végétation et la discrimination entre les différentes couvertures terrestres.
L’imagerie hyperspectrale, capturant des centaines de spectres étroits et contigus, offre des informations encore plus détaillées sur les paramètres biochimiques et les propriétés biophysiques de la végétation. L’imagerie panchromatique, tout en ayant une seule bande spectrale, offre souvent la résolution spatiale la plus élevée.
Le choix entre ces types d’images, ainsi que les compromis entre la résolution spatiale (le niveau de détail), la résolution spectrale (le nombre de couleurs ou de longueurs d’onde capturées) et la fréquence temporelle (à quelle fréquence une zone est imagée), ont un impact significatif sur la capacité des modèles d’IA à détecter avec précision la déforestation.
Par exemple, une résolution spatiale plus élevée, comme les images à résolution de 3 mètres de Planet, permet la détection d’arbres individuels, ce qui est important pour un suivi détaillé. Une fréquence temporelle plus élevée permet des mises à jour plus fréquentes et en temps quasi réel de la détection des événements de déforestation au fur et à mesure de leur déroulement.
Différentes bandes spectrales peuvent également aider à faire la distinction entre la déforestation et les changements naturels dans les forêts, tels que les variations saisonnières ou les épidémies.
En complément des données satellites, l’imagerie par drone fournit des données à ultra haute résolution pour une surveillance ciblée de zones spécifiques. Avec des résolutions aussi fines que 0,3 cm par pixel, comme proposé par des outils comme Cover Drone ID de MORFO, l’imagerie par drone permet une analyse très détaillée du paysage, y compris l’identification des individus, espèces d’arbres, le suivi des semis et l’évaluation de l’ensemble de la santé de la forêt au niveau local.
Les drones offrent un moyen flexible et souvent plus rentable d’obtenir ce niveau de détail pour des zones plus petites et critiques, constituant ainsi un outil précieux pour valider les données satellitaires et pour surveiller l’impact de la conservation localisée ou des efforts de reboisement.
Alors que la télédétection fournit une vue d’ensemble générale, les images et les données au niveau du sol sont essentielles pour la formation et la validation des modèles AI développés à l’aide de ces données.
Données de vérité sur le terrain, y compris des images prises à l’intérieur de la forêt et directement les mesures des arbres (par exemple, hauteur, espèces, diamètre), aident les modèles AI à apprendre à interpréter correctement les modèles observés depuis l’espace ou l’air.
Des initiatives comme l’outil Seedling Picture ID de MORFO facilitent la collecte de ces données basées sur les équipes de terrain. Ces données sont vitales pour garantir l’exactitude de l’AI comme modèles et pour affiner leur capacité à distinguer les différents types de couverture forestière et changements.
Les données acoustiques offrent une source d’information unique et complémentaire pour la surveillance de la déforestation, notamment pour détecter les activités d’exploitation forestière illégale.
Des appareils comme les « Guardians » de Rainforest Connection, placés dans la canopée forestière, capturent des données audio qui peuvent être analysées par des algorithmes IA pour identifier les différents bruits de tronçonneuses, de camions forestiers et d’autres équipements associés à des activités illégales de déboisement.
Cette analyse peut avoir lieu en temps réel, permettant des alertes immédiates aux autorités qui peuvent alors intervenir pour prévenir de nouveaux dommages environnementaux. La surveillance acoustique est particulièrement utile pour détecter des activités qui pourraient ne pas être immédiatement visibles sur les images satellites ou les drones, fournissant une couche supplémentaire de surveillance pour la protection des forêts.
D’autres types de données de capteurs peuvent fournir un contexte environnemental précieux et aider à l’interprétation des modèles de déforestation.
Les données provenant d’appareils IoT mesurant la température, l’humidité, l’humidité du sol et d’autres paramètres environnementaux peuvent être intégrées à l’analyse d’images pour fournir une compréhension plus complète des facteurs influençant la déforestation.
Wentland Muhatiah
Par exemple, des anomalies de température dans les données, combinées à la détection de fumée dans les images satellites, pourraient indiquer des incendies de forêt, qui sont un important moteur de la déforestation. En apprenant à corréler ces différents types de données, les modèles d’IA peuvent devenir plus précis et plus fiables dans leur détection de la déforestation et des activités connexes.
Et vous pouvez nous donnés des exemples concrets d’outils d’IA déjà utilisés en Afrique ?
L’application de l’IA dans la surveillance de la déforestation en Afrique prend de l’ampleur, avec plusieurs outils et projets notables démontrant le potentiel de cette technologie. L’un des exemples les plus frappants est celui de Global Forest Watch (GFW), une plateforme développée par le World Resources Institute qui utilise les images satellites et des algorithmes d’IA pour surveiller la déforestation et les changements d’utilisation des terres à travers le monde, y compris largement en Afrique.
GFW fournit des données en temps quasi réel sur la perte de la couverture forestière, les alertes de déforestation et divers autres ensembles de données liés à l’écosystème forestier. Son accessibilité et sa couverture complète en font une précieuse ressource pour les gouvernements, les ONG, les chercheurs et le public pour suivre et lutter contre la déforestation en Afrique.
Forest Foresight, développé par le WWF-Pays-Bas, représente un autre outil alimenté par l’IA. Piloté au Gabon, ce système utilise l’apprentissage automatique pour analyser l’imagerie satellite et d’autres données environnementales pour prédire les zones à haut risque de l’exploitation forestière illégale et la déforestation jusqu’à six mois à l’avance.
Son succès au Gabon, où il a contribué à empêcher le déboisement d’importantes zones forestières, met en évidence le potentiel de l’IA prédictive dans les efforts de conservation proactifs en Afrique.
Bien que principalement axé sur la forêt amazonienne, le projet Guacamaya propose un modèle pertinent pour des initiatives potentielles en Afrique. Ce projet collaboratif regroupe des universités, des ONG, des entreprises technologiques comme Microsoft et Planet Labs, et le gouvernement colombien utilisant les satellites et l’IA en temps réel pour la surveillance de la déforestation et la protection de la biodiversité.
Le succès du projet en intégrant des images satellites haute résolution avec des modèles AI avancés pour détecter les modèles de déforestation et même surveiller la santé des forêts grâce à la bioacoustique fournit des informations précieuses pour des collaborations similaires en Afrique.
Des plateformes commerciales comme FlyPix AI font également leur apparition, offrant des analyses géospatiales pour la surveillance de l’environnement, y compris la déforestation. Ces plates-formes fournissent souvent des solutions personnalisables pour la détection d’objets, les changements de suivi et l’identification des anomalies, qui peuvent être adaptés aux besoins spécifiques des organisations et des gouvernements en Afrique travaillant sur la conservation des forêts.
Rainforest Connection (RFCX) a été le pionnier de l’utilisation de la surveillance acoustique avec AI pour lutter contre l’exploitation forestière illégale dans les forêts tropicales du monde entier, y compris dans les écosystèmes en Afrique.
Wentland Muhatiah
En déployant des appareils à énergie solaire qui capturent en temps réel l’audio et en utilisant AI pour identifier les sons d’activités illégales, RFCX fournit une méthode unique et efficace pour alerter les partenaires et les autorités locales, permettant une intervention rapide.
Les grandes entreprises technologiques comme Microsoft, à travers leur AI for Good Lab, sont également de plus en plus impliquées dans le soutien à la résilience climatique et à la durabilité des efforts en Afrique, qui comprennent des projets qui contribuent indirectement à la préservation des forêts.
Ces initiatives impliquent souvent des partenariats avec des ONG locales et les institutions de recherche doivent tirer parti de l’algorithme pour relever les défis environnementaux, tels que la gestion de l’eau et l’analyse des impacts environnementaux à long terme.
La recherche universitaire joue également un rôle crucial dans l’avancement du domaine. Par exemple, des recherches menées à l’Université de Wageningen (WUR) ont utilisé l’IA pour analyser l’utilisation des terres après la déforestation en Afrique à l’aide d’un satellite à haute résolution d’imagerie.
Ce travail fournit des informations précieuses sur les facteurs de perte de forêt et les changements ultérieurs d’affectation des terres, ce qui est essentiel pour informer efficacement les stratégies et les politiques d’atténuation par les gouvernements africains et les agences de conservation.
Une analyse de ces efforts actuels indique que, même s’il existe un intérêt croissant et une activité d’utilisation de l’IA pour la surveillance de la déforestation en Afrique, l’accent a tendance à être mis sur les régions dotées d’importantes forêts tropicales ou présentant des taux élevés de perte de forêt. Les ONG internationales et les instituts de recherche jouent souvent un rôle clé en tant qu’acteurs, aux côtés de quelques initiatives locales émergentes.
Les principales applications de l’IA dans ces projets incluent la détection de l’exploitation forestière illégale, la prévision des risques de déforestation, et la compréhension des facteurs et des modèles de perte de forêt.
Il semble nécessaire d’avoir une couverture plus large dans les différentes régions africaines et types de forêts, ainsi que de poursuivre les recherches pour adapter les solutions d’IA aux spécificités écologiques et aux contextes socio-économiques de divers environnements locaux.
Propose recueillis par Abdou Diallo
