Les meilleurs outils de vision par ordinateur pour la surveillance environnementale

À première vue, de petits changements dans les images satellite, comme un lac qui rétrécit peu à peu ou un couvert arboré qui s’éclaircit lentement, peuvent sembler insignifiants. Pourtant, au fil du temps, ces changements subtils peuvent révéler une histoire bien plus vaste sur l’évolution de l’environnement.

Le suivi de ces changements est l’objectif de la surveillance environnementale, mais le faire à grande échelle n’est pas facile. Surveiller de vastes zones isolées peut générer d’énormes quantités de données visuelles, et les méthodes d’analyse traditionnelles peinent souvent à suivre le volume, la fréquence et la complexité de ces informations.

Les progrès récents de l’IA contribuent à combler cet écart. En particulier, la vision par ordinateur, une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’interpréter des images et des vidéos en temps réel, fait la différence.

En analysant les données visuelles provenant de satellites, de drones et de systèmes de caméras, la vision par ordinateur peut permettre de nombreux cas d’usage de surveillance, du suivi de la déforestation et de la qualité de l’eau à l’observation de la faune. Cette capacité à détecter rapidement les changements fournit des informations plus claires et favorise une prise de décision mieux éclairée en matière d’atténuation.

Les modèles d’IA visuelle comme Ultralytics YOLO26 prennent en charge des tâches fondamentales de vision par ordinateur, comme la détection d’objets et la segmentation d’instances. Ces capacités facilitent l’identification des caractéristiques environnementales, le suivi de leur évolution au fil du temps et le déploiement d’analyses à grande échelle dans des régions vastes et diversifiées.

Fig. 1. Utilisation d’Ultralytics YOLO26 pour détecter et segmenter les mauvaises herbes (Source)

Dans cet article, nous allons découvrir quelques-uns des principaux outils de vision par ordinateur utilisés pour la surveillance environnementale dans le monde réel.

L’importance de la surveillance environnementale#

La surveillance environnementale suit l’évolution des systèmes naturels au fil du temps et l’impact de l’activité humaine sur ces derniers. Alors que les pressions exercées sur les écosystèmes ne cessent de s’intensifier, disposer d’une vision claire et à jour de la situation sur le terrain est essentiel pour agir et favoriser la durabilité à long terme.

Voici quelques exemples d’utilisation de la surveillance environnementale pour obtenir des informations précieuses :

• Surveillance de l’utilisation des terres : les changements dans les forêts, les terres agricoles et les zones urbaines sont suivis afin de repérer la déforestation, les activités minières et les aménagements non planifiés.
• Surveillance de la biodiversité et des habitats : les écosystèmes peuvent être observés pour évaluer la santé des habitats et repérer les espèces susceptibles d’être menacées.
• Surveillance de la qualité de l’eau : les rivières, les lacs et les zones côtières peuvent être surveillés afin de détecter la pollution et de protéger les écosystèmes aquatiques.
• Suivi du changement climatique et de l’évolution des écosystèmes : les changements à long terme de la végétation, de la couverture de glace et de l’état des terres sont observés afin de mieux comprendre les effets liés au climat.

Les défis de la surveillance environnementale#

Cependant, déployer des solutions de surveillance environnementale à grande échelle n’est pas facile. Les méthodes traditionnelles reposent largement sur des relevés manuels et une couverture limitée, ce qui rend difficile le suivi rapide des changements.

Dans le même temps, les méthodes modernes de surveillance en temps réel produisent d’énormes quantités de données visuelles provenant de satellites, de drones et de caméras, ce qui complique leur examen manuel. Face à ces défis, les scientifiques de l’environnement se tournent vers les technologies d’IA visuelle pour analyser les données visuelles avec précision, cohérence et à grande échelle.

La surveillance environnementale grâce à l’IA visuelle#

Les systèmes de vision par ordinateur jouent un rôle clé dans la surveillance environnementale en permettant d’analyser efficacement de grandes quantités de données visuelles. Ils utilisent des modèles d’IA visuelle entraînés à interpréter les images et les vidéos en apprenant des motifs visuels, un peu comme les humains reconnaissent les objets à la vue.

Des modèles comme Ultralytics YOLO26 sont entraînés sur de vastes ensembles d’images annotées et apprennent à reconnaître les caractéristiques environnementales grâce à des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d’objets. Grâce à la détection d’objets, un modèle peut repérer et étiqueter des objets individuels dans une image, comme des arbres, des étendues d’eau, des bâtiments ou des animaux.

Par exemple, dans les systèmes de surveillance forestière, un modèle peut détecter des arbres individuels sur une image satellite ou prise par drone et les compter automatiquement. Lorsque des images d’une même zone sont collectées au fil du temps, ces détections peuvent être comparées pour mesurer les changements.

Cela facilite le suivi de facteurs comme la déforestation, la diminution de la superficie des plans d’eau ou l’expansion des infrastructures urbaines. En appliquant systématiquement la même logique de détection, la vision par ordinateur permet de surveiller de manière fiable l’évolution de l’environnement, même dans de vastes régions isolées.

Les tâches courantes de vision par ordinateur utilisées pour la surveillance environnementale#

Voici un aperçu d’autres tâches de vision par ordinateur essentielles couramment utilisées pour la surveillance environnementale :

• Suivi d’objets : Cette tâche suit les objets détectés au fil du temps, par exemple le déplacement d’animaux, de véhicules ou de débris flottants dans une séquence d’images ou d’images vidéo.
• Segmentation d’instances : Elle permet d’identifier des objets individuels et de délimiter leurs contours au niveau du pixel, facilitant la cartographie précise d’éléments comme les forêts, les littoraux, les récifs coralliens et les étendues d’eau.
• Classification d’images : Cette technique attribue une seule étiquette de catégorie à une image entière en fonction de son contenu visuel global, permettant l’analyse à grande échelle de la couverture terrestre, par exemple en classant les zones forestières, urbaines, agricoles ou dégradées.
• Estimation de pose : elle identifie et suit les points clés d’un objet pour estimer sa posture et ses mouvements. Dans le cadre de la surveillance de la faune et des milieux marins, elle peut être appliquée à des animaux dans des données vidéo afin d’étudier leurs mouvements et leurs comportements.

Fig. 2. Exemple de segmentation de différents types de coraux avec Ultralytics YOLO26 (Source)

Les meilleurs outils d’IA visuelle pour la surveillance environnementale#

Aujourd’hui, de nombreux outils d’IA visuelle contribuent à la surveillance environnementale. Certains sont conçus pour analyser de grandes images satellite, tandis que d’autres se concentrent sur les données en temps réel provenant de drones ou de caméras au sol.

Nous allons maintenant découvrir quelques-uns des meilleurs outils de vision par ordinateur et voir comment ils servent à analyser les données environnementales.

1. Modèles Ultralytics YOLO#

Les modèles Ultralytics YOLO forment une famille de modèles de vision par ordinateur en temps réel utilisés pour des tâches comme la détection d’objets, la segmentation d’instances, la classification d’images et l’estimation de pose. YOLO signifie « You Only Look Once », c’est-à-dire « tu ne regardes qu’une seule fois » : le modèle analyse une image entière en un seul passage, ce qui lui permet de fonctionner rapidement.

Les derniers modèles YOLO26 intègrent des améliorations qui les rendent plus légers, plus rapides et plus faciles à déployer. Ils sont proposés en différentes tailles, ce qui permet aux équipes environnementales de trouver un équilibre entre vitesse, précision et ressources disponibles.

Les modèles Ultralytics YOLO26 sont préentraînés sur de grands jeux de données de référence comme COCO, ce qui les aide à reconnaître des objets courants, comme les chats et les chiens, dès leur utilisation. Ils peuvent ensuite être ajustés à l’aide de jeux de données environnementales propres à un domaine pour améliorer leur précision sur des tâches spécifiques, comme l’identification de la végétation, des étendues d’eau ou des infrastructures.

Une fois entraînés et validés, les modèles Ultralytics YOLO26 peuvent être exportés vers différents formats et exécutés sur divers matériels. Ils peuvent ainsi être utilisés dans des systèmes plus vastes qui traitent les données visuelles provenant de satellites, de drones ou de réseaux de caméras.

2. FlyPix AI#

FlyPix AI est une plateforme d’analyse géospatiale qui permet d’exploiter des images aériennes haute résolution prises par des drones et des satellites. Elle transforme de grands volumes d’images en informations exploitables pour assurer une surveillance environnementale continue.

Cet outil utilise une analyse basée sur l’IA pour détecter automatiquement des objets, suivre les changements au fil du temps et signaler les tendances inhabituelles ou les anomalies dans les données. Ces capacités facilitent l’analyse des tendances progressives comme des changements soudains ou inattendus visibles sur les images.

Les utilisateurs peuvent ainsi surveiller les conditions environnementales et repérer des problèmes comme l’accumulation de déchets, les marées noires, la déforestation et les changements dans les zones terrestres ou côtières. Les résultats peuvent être intégrés aux flux de travail standard des systèmes d’information géographique (GIS), ce qui favorise une surveillance et une documentation cohérentes sur de vastes zones géographiques.

3. Ocean Vision AI#

Ocean Vision AI est une plateforme de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique qui intègre des outils, des services et la participation de la communauté pour soutenir l’analyse à grande échelle des images sous-marines. Autrement dit, elle rassemble des données visuelles provenant de différentes sources océaniques et fait appel à l’IA pour prendre en charge les tâches complexes de tri et d’analyse des données.

La plateforme est conçue pour les chercheurs qui collectent et exploitent de grandes quantités de données sous-marines. Elle prend en charge l’organisation des données, la création d’annotations de haute qualité et le développement de modèles réutilisables et partageables au sein de la communauté de recherche.

Ocean Vision AI intègre également des initiatives de participation du public par le biais d’un système d’annotation sous forme de jeu, qui permet aux non-spécialistes de contribuer à l’étiquetage des images sous-marines. Ces contributions servent à enrichir les jeux de données annotées et à améliorer les performances des modèles au fil du temps.

Fig. 3. Détection d’espèces marines à partir d’annotations publiques d’images (Source)

4. Raster Vision#

Raster Vision est une bibliothèque open source dédiée au traitement des images satellites et aériennes, qui associe la gestion des données géospatiales à la vision par ordinateur fondée sur l’apprentissage profond. Elle intègre le traitement des données adapté aux SIG aux workflows d’apprentissage automatique afin de prendre en charge l’analyse à grande échelle d’images géographiques.

Raster Vision comprend un pipeline de vision flexible qui prend en charge des tâches telles que la classification de puces d’image, la segmentation sémantique et la détection d’objets. Comme les images satellites et aériennes sont généralement très volumineuses, la bibliothèque est conçue pour s’adapter à de grands jeux de données et est souvent utilisée pour des problèmes tels que la cartographie de la couverture des sols, la détection de la déforestation et l’analyse de la croissance urbaine.

Pour permettre un traitement efficace, Raster Vision divise les grandes images en unités plus petites appelées puces, qui servent à l’entraînement et à l’inférence des modèles. La bibliothèque prend également en charge l’ensemble du workflow de vision par ordinateur, notamment la préparation des données, l’entraînement des modèles, l’évaluation et le déploiement par lots pour l’analyse récurrente ou à grande échelle d’images.

5. Detectron2#

Detectron2 est une bibliothèque open source de vision par ordinateur développée par Facebook AI Research. Elle propose des implémentations d’algorithmes de pointe pour des tâches telles que la détection d’objets, la segmentation d’instances et la segmentation panoptique, notamment des modèles comme Mask R-CNN. Detectron2 est largement utilisé dans la recherche et les projets appliqués de vision par ordinateur grâce à sa conception modulaire et à ses excellentes performances aux benchmarks.

En particulier, pour la surveillance environnementale, Detectron2 sert souvent à analyser des images satellites et des prises de vue par drone. Il peut être entraîné à détecter les feux de forêt, la déforestation, la faune et les changements de couverture des sols. Sa flexibilité et ses performances en font une bonne option pour créer des solutions de surveillance pratiques dans différents écosystèmes.

Fig. 4. Segmentation de feux de forêt par Detectron2 (Source)

Choisir un outil de vision par ordinateur pour la gestion environnementale#

Lorsque tu explores différents outils de vision par ordinateur pour la surveillance environnementale, tu peux te demander comment choisir celui qui convient à ton projet ou à ton système d’IA.

Voici les principaux facteurs à prendre en compte pour choisir un outil de vision par ordinateur destiné à la surveillance environnementale :

• Types de données pris en charge : l’outil doit être compatible avec les données visuelles pertinentes pour le cas d’usage, comme les images satellites, les séquences vidéo prises par drone, les relevés aériens ou les images sous-marines.
• Évolutivité : la surveillance environnementale couvre souvent de vastes zones géographiques et de longues périodes. L’outil doit traiter et gérer efficacement de grands jeux de données sans goulots d’étranglement.
• Fonctionnalités essentielles de vision : l’outil doit prendre en charge les fonctions essentielles de vision par ordinateur, notamment la détection d’objets, la classification, la segmentation et l’analyse des changements, afin d’identifier les tendances et d’évaluer l’évolution de l’environnement au fil du temps.
• Entraînement et personnalisation des modèles : les conditions environnementales varient selon les régions ; l’outil doit donc permettre d’entraîner ou d’ajuster les modèles à l’aide de jeux de données propres au domaine.
• Intégration aux flux de travail : L’intégration avec les plateformes SIG et les pipelines de données environnementales est essentielle pour que les résultats puissent être facilement utilisés pour la cartographie, l’analyse et la création de rapports.

Points clés à retenir#

La surveillance environnementale consiste souvent à suivre l’évolution de vastes zones sur de longues périodes. La vision par ordinateur permet d’analyser les données visuelles de manière cohérente et évolutive. Associées aux données et aux workflows appropriés, ces approches simplifient la surveillance rapide des milieux terrestres, marins et atmosphériques et aident à transformer de grandes quantités d’images en informations utiles.

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