Utiliser l’IA de vision pour surveiller le changement climatique et son impact en 2025

Bonne Journée de la Terre ! Chaque 22 avril, des personnes du monde entier prennent un moment pour célébrer notre planète et réfléchir à la manière dont nous pouvons mieux en prendre soin. Alors que le changement climatique s’accélère, la Journée de la Terre est une excellente occasion d’explorer ce que nous pouvons faire pour avoir un impact positif et créer un avenir plus durable.

C’est particulièrement important si l’on considère qu’en 2024, les températures mondiales ont atteint un record, entraînant une fonte plus rapide des glaces et une hausse du niveau des mers. Ces changements ont un impact sur les écosystèmes du monde entier et se produisent rapidement.

Les méthodes traditionnelles de surveillance du climat peinent à suivre le rythme et l’ampleur nécessaires. C’est là que les technologies d’IA comme la vision par ordinateur, qui analyse les images et les vidéos, peuvent faire la différence.

Par exemple, les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 prennent en charge des tâches comme la détection d’objets et la segmentation d’instances, ce qui aide à suivre et à identifier les changements environnementaux en temps réel avec davantage de précision et de rapidité.

Dans cet article, nous allons voir pourquoi l’utilisation de l’IA vision pour surveiller le changement climatique est si importante et comment elle transforme le processus. Commençons !

La nécessité de surveiller l’environnement avec la vision par ordinateur#

Les conditions sur Terre changent constamment. Mais ces dernières années, le rythme et l’ampleur de ces changements sont devenus plus difficiles à ignorer. L’évolution des régimes météorologiques, la hausse des températures et la transformation des paysages deviennent de plus en plus évidentes, ce qui souligne la nécessité de disposer de meilleurs systèmes de surveillance et d’intervention.

Fig. 1. Évolution de la hausse des températures au fil des ans.

Par exemple, dans le sud du Brésil en 2024, des semaines de fortes précipitations inattendues ont fait monter dangereusement le niveau de l’eau dans plusieurs régions. Cependant, grâce aux systèmes de surveillance précoce, les communautés des zones touchées ont pu se préparer et réagir à temps.

Des événements comme celui-ci montrent à quel point des informations disponibles au bon moment peuvent faire toute la différence. Elles permettent d’émettre des alertes précoces, d’améliorer la planification et de réduire le risque de catastrophes naturelles. Même si les méthodes traditionnelles, comme les relevés de terrain ou les capteurs isolés, peuvent fournir des informations utiles, elles montrent souvent leurs limites.

C’est pourquoi les approches plus avancées suscitent de plus en plus d’intérêt. En utilisant des technologies plus intelligentes pour observer la planète, nous pouvons anticiper les changements et prendre des décisions fondées sur ce qui se passe en temps réel.

Utiliser la vision par ordinateur pour surveiller le changement climatique#

La vision par ordinateur joue un rôle de plus en plus important dans la manière dont nous surveillons les changements environnementaux. Avec des modèles d’IA vision comme Ultralytics YOLO11, il est possible de suivre rapidement et précisément les évolutions de l’environnement sur de vastes zones.

Voici quelques-unes des principales façons dont la vision par ordinateur est utilisée pour surveiller le changement climatique :

• Analyse d’images à grande échelle : l’IA vision peut être utilisée pour traiter de grands volumes d’images environnementales afin d’identifier des tendances dans la végétation, le niveau de l’eau et l’utilisation des sols.
• Détection des changements au fil du temps : en comparant des images prises à différentes périodes, les modèles d’IA vision peuvent fournir des informations sur des changements comme le recul des glaciers, l’érosion côtière ou la déforestation.
• Alertes en temps réel : les systèmes dotés de capacités de vision peuvent détecter rapidement des activités inhabituelles, comme des inondations ou des incendies, afin d’aider les équipes d’intervention à agir vite et à réduire les risques.
• Surveillance à distance : les régions isolées ou difficiles d’accès peuvent être surveillées en continu grâce à la vision par ordinateur, sans dépendre d’équipes au sol.

Principales tâches d’IA vision pour surveiller le changement climatique#

Les modèles d’IA vision comme YOLO11 vont au-delà du simple traitement des images ; ils permettent d’effectuer des tâches spécialisées de vision par ordinateur comme le suivi d’objets, la classification d’images et l’estimation de la pose. Ces tâches aident à identifier des tendances, à détecter des anomalies et à suivre les changements environnementaux avec davantage de précision.

Explorons quelques tâches clés de vision par ordinateur et voyons comment elles contribuent à relever les défis du changement climatique.

Détection d’objets en temps réel#

La détection d’objets est une technique de vision par ordinateur qui peut être utilisée pour identifier et localiser des objets spécifiques dans des images ou des vidéos. Elle peut détecter des éléments comme du feu, de la fumée, des véhicules, des animaux ou des débris, qui peuvent signaler une menace ou un changement environnemental.

Cette technologie est particulièrement utile pour les systèmes d’alerte précoce. Par exemple, les feux de forêt, qui deviennent plus fréquents et s’étendent davantage en raison de conditions plus chaudes et plus sèches, peuvent être détectés rapidement grâce à des signes comme la fumée ou les flammes. La détection d’objets aide les systèmes d’IA à reconnaître rapidement ces signes, ce qui permet d’intervenir plus vite afin de limiter les dégâts.

En détectant les menaces rapidement, les équipes d’urgence disposent de plus de temps pour agir, ce qui contribue à protéger les forêts, les habitations et la qualité de l’air.

Fig. 2. Détection des feux de forêt et de la fumée à l’aide de la détection d’objets (source : researchgate.net).

Classification d’images : observer les changements au fil du temps#

Alors que la détection d’objets identifie des objets spécifiques dans une image, la classification d’images attribue une seule étiquette à l’image entière en fonction de sa caractéristique dominante, comme « forêt », « neige », « eau » ou « zone urbaine ».

Dans le cadre de la surveillance environnementale, la classification d’images est couramment utilisée pour analyser l’utilisation et la couverture des sols. Cette méthode aide à suivre les changements environnementaux à grande échelle, comme la déforestation, l’expansion urbaine ou les changements touchant les étendues d’eau. En classifiant de vastes régions, la classification d’images fournit des informations précieuses sur les évolutions et les tendances environnementales à long terme.

Segmentation d’instances : fournir des informations détaillées#

Dans des situations comme une inondation inattendue causée par le changement climatique, nous devons savoir exactement où l’inondation a un impact, quels dégâts elle provoque et ce qui est touché. C’est là que la segmentation d’instances devient essentielle.

Contrairement à la classification d’images, qui étiquette l’image entière, la segmentation d’instances fonctionne au niveau du pixel. Elle délimite les éléments individuels d’une image, comme les routes inondées, les véhicules submergés ou les côtes qui se déplacent. La segmentation peut fournir des informations détaillées utiles à la fois pour les interventions d’urgence rapides et pour les plans d’adaptation climatique à long terme.

Fig. 3. Détection des inondations et estimation du niveau de l’eau à l’aide de la segmentation d’instances.

Exemples d’utilisation de l’IA vision pour surveiller le changement climatique#

Maintenant que nous avons vu comment les tâches de vision par ordinateur peuvent être utilisées, explorons leur application dans des projets climatiques concrets, en transformant les données visuelles en informations utiles pour agir plus rapidement et plus intelligemment.

Surveillance des glaciers avec la vision par ordinateur#

Les chercheurs utilisent la vision par ordinateur pour surveiller les glaciers et l’impact du changement climatique. En analysant des images satellite, les modèles de vision par ordinateur peuvent identifier les zones d’eau et de glace, et cartographier la forme et la taille des lacs glaciaires grâce à des techniques de détection d’objets et de segmentation.

Fig. 4. Identification des lacs glaciaires à l’aide de la vision par ordinateur.

Ces systèmes automatisés peuvent fournir des mises à jour en temps réel sur le recul des glaciers et l’apparition de nouveaux lacs. Ces données aident les autorités locales à améliorer les systèmes d’alerte précoce en cas d’inondations potentielles, en particulier dans les régions vulnérables. De plus, les informations recueillies sont essentielles à la planification à long terme de la gestion de l’eau et à la résolution des problèmes liés à la hausse du niveau des mers.

Suivi de l’érosion côtière et de la hausse du niveau des mers#

Les zones côtières du monde entier sont confrontées à une hausse du niveau des mers et à des tempêtes plus fréquentes, ce qui accélère l’érosion. Malheureusement, cela peut toucher les habitations, les routes et les habitats naturels.

Cependant, les drones intégrés à des modèles d’IA vision peuvent être utilisés pour capturer au fil du temps des images haute résolution des côtes. Ces modèles analysent les déplacements du littoral en comparant des images prises à différentes dates.

Les données recueillies fournissent des informations précieuses aux collectivités locales, en les aidant à identifier les zones à haut risque avant que d’autres dégâts ne surviennent. Elles soutiennent également les efforts d’adaptation climatique à plus grande échelle, comme la planification de l’emplacement des digues ou la restauration de barrières naturelles telles que les dunes et les zones humides.

Fig. 5. Surveillance des changements du littoral à l’aide de l’IA vision.

Avantages et inconvénients de l’IA vision pour la surveillance du climat#

Voici quelques-uns des principaux avantages que l’IA vision apporte à la surveillance environnementale et à la lutte contre les effets du changement climatique :

• Rentable : en réduisant le besoin de vastes relevés de terrain et en assurant une surveillance continue et automatisée, l’IA vision diminue les coûts associés à la gestion et à la surveillance de l’environnement.
• Surveillance de la conformité en temps réel : l’IA vision peut suivre en temps réel le respect des réglementations environnementales. Elle peut par exemple surveiller l’exploitation forestière illégale, détecter les niveaux de pollution et identifier les zones touchées par la déforestation ou l’exploitation minière illégale, ce qui permet d’intervenir plus rapidement.
• Soutien à l’adaptation climatique des zones urbaines : l’IA vision peut analyser les îlots de chaleur urbains, la qualité de l’air et les espaces verts, afin d’aider les villes à concevoir des infrastructures plus résilientes face au climat en identifiant les zones qui ont besoin de davantage de végétation, de toits végétalisés ou de pratiques de construction durables.

Même si ces avantages montrent comment l’IA vision redéfinit les applications climatiques, il est également important de prendre en compte les difficultés liées à l’utilisation efficace de ces systèmes.

Voici quelques-unes des principales limites de l’utilisation de la vision par ordinateur pour la surveillance du climat :

• Contraintes liées à la qualité des images : un mauvais éclairage, la couverture nuageuse ou des images basse résolution peuvent réduire la précision du modèle et compliquer la détection fiable des changements environnementaux.
• Préoccupations en matière de vie privée : l’utilisation de drones et d’images satellite soulève des problèmes potentiels de vie privée, en particulier lors de la surveillance de zones peuplées. Il est essentiel de trouver un équilibre entre la collecte de données et la protection de la vie privée.
• Maintenance des modèles : les modèles d’IA nécessitent une maintenance continue et des mises à jour périodiques pour garantir leur précision et leur pertinence. Au fil du temps, les conditions environnementales évoluent et, sans réentraînement ni mise à jour appropriés, les modèles peuvent devenir moins efficaces.

Des informations de l’IA vision à l’action#

La Journée de la Terre est un excellent rappel de l’évolution de notre planète et de ce que nous pouvons faire pour la préserver. Avec des outils comme Ultralytics YOLO11, les solutions de vision par ordinateur nous aident à suivre les évolutions environnementales et à prendre des décisions éclairées à partir de données en temps réel.

Par exemple, les modèles d’IA vision peuvent analyser de très grandes quantités d’images et fournir des informations sur les changements qui se produisent dans les forêts, les océans et les villes. En exploitant la vision par ordinateur, nous pouvons agir plus rapidement et plus efficacement pour protéger notre planète.

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