Utiliser l’IA visuelle pour surveiller le changement climatique et ses effets en 2025

Joyeuse Journée de la Terre ! Chaque 22 avril, les gens du monde entier prennent un moment pour célébrer notre planète et réfléchir à la manière de mieux en prendre soin. Alors que le changement climatique s’accélère, la Journée de la Terre est l’occasion idéale d’examiner ce que nous pouvons faire pour avoir un impact positif et créer un avenir plus durable.

C’est particulièrement important sachant qu’en 2024, les températures mondiales ont atteint un niveau record, accélérant la fonte des glaces et la hausse du niveau des mers. Ces changements ont des répercussions sur les écosystèmes du monde entier et se produisent rapidement.

Les méthodes traditionnelles de surveillance du climat peinent à suivre le rythme et à couvrir l’ampleur nécessaire. 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 permet de suivre et d’identifier les changements environnementaux en temps réel avec une plus grande précision et rapidité.

Dans cet article, nous allons voir pourquoi il est si important d’utiliser l’IA visuelle pour surveiller le changement climatique et comment cette technologie transforme ce processus.

Pourquoi surveiller l’environnement avec la vision par ordinateur ?#

Les conditions sur Terre évoluent 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 sont de plus en plus visibles, 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, plusieurs semaines de fortes pluies 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 obtenues à temps peuvent tout changer. Elles favorisent les alertes précoces, permettent une meilleure planification et réduisent le risque de catastrophes naturelles. Les méthodes traditionnelles, comme les relevés sur le terrain ou les capteurs isolés, peuvent fournir des informations utiles, mais elles ont souvent leurs limites.

C’est pourquoi des approches plus avancées retiennent de plus en plus l’attention. En utilisant des technologies plus intelligentes pour observer la planète, nous pouvons anticiper les changements et prendre des décisions fondées sur la situation 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 façon dont nous surveillons les changements environnementaux. Grâce à des modèles d’IA visuelle comme Ultralytics YOLO11, il est possible de suivre rapidement et précisément l’évolution de l’environnement sur de vastes zones.

Voici quelques-unes des principales façons dont la vision par ordinateur sert à surveiller le changement climatique :

• Analyse d’images à grande échelle : L’IA visuelle peut traiter de grands volumes d’images environnementales afin d’identifier des tendances concernant la végétation, les niveaux d’eau et l’utilisation des terres.
• Détecter les changements au fil du temps : en comparant des images prises à différentes périodes, les modèles d’IA visuelle peuvent révéler des changements comme le recul des glaciers, l’érosion côtière ou la déforestation.
• Alertes en temps réel : Les systèmes utilisant la vision par ordinateur peuvent détecter rapidement des phénomènes inhabituels, comme les inondations ou les 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 par la vision par ordinateur, sans dépendre d’équipes sur le terrain.

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

Les modèles d’IA visuelle comme YOLO11 ne se limitent pas au traitement des images : ils permettent d’effectuer des tâches spécialisées de vision par ordinateur, comme la détection d’objets, la classification d’images et la segmentation d’instances. Ces tâches aident à repérer des tendances et des anomalies, ainsi qu’à suivre les changements environnementaux avec davantage de précision.

Découvrons quelques tâches clés de vision par ordinateur et leur contribution à la lutte contre le changement climatique.

Détection d’objets en temps réel#

La détection d’objets est une technique de vision par ordinateur qui permet d’identifier et de localiser des objets précis dans des images ou des vidéos. Elle peut détecter des éléments comme le feu, 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, de plus en plus fréquents et étendus 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 et à intervenir plus vite pour limiter les dégâts.

En détectant les menaces tôt, les équipes d’urgence disposent de plus de temps pour agir et peuvent ainsi protéger les forêts, les habitations et la qualité de l’air.

Fig. 2. Détection des feux de forêt et de la fumée par 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 précis 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 ».

Pour la surveillance environnementale, la classification d’images est couramment utilisée pour analyser l’utilisation et la couverture des terres. Cette méthode permet de suivre les changements environnementaux à grande échelle, comme la déforestation, l’expansion urbaine ou l’évolution des étendues d’eau. En classant de vastes régions, la classification d’images fournit des informations précieuses sur les changements et les tendances environnementaux à long terme.

Segmentation d’instances : obtenir des informations détaillées#

Lors d’une situation comme une inondation imprévue due au changement climatique, nous devons savoir précisément où elle a des répercussions, 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 attribue une étiquette à l’image entière, la segmentation d’instances opère au niveau du pixel. Elle délimite des éléments individuels dans une image, comme des routes inondées, des véhicules submergés ou des littoraux qui évoluent. La segmentation peut aider à recueillir des informations détaillées pour soutenir aussi bien les interventions d’urgence rapides que les plans d’adaptation climatique à long terme.

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

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

Maintenant que nous avons vu comment utiliser les tâches de vision par ordinateur, découvrons comment les appliquer à des projets climatiques concrets pour transformer les données visuelles en informations utiles et agir plus rapidement et plus efficacement.

Surveiller les glaciers avec la vision par ordinateur#

Les chercheurs utilisent la vision par ordinateur pour surveiller les glaciers et les effets 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 au moyen de techniques de détection d’objets et de segmentation.

Fig. 4 Identification des lacs glaciaires par vision par ordinateur.

Ces systèmes automatisés peuvent fournir des mises à jour en temps réel sur le recul des glaciers et l’emplacement des nouveaux lacs. Ces données aident les autorités locales à améliorer les systèmes d’alerte précoce en cas d’inondation, en particulier dans les régions vulnérables. En outre, les informations obtenues sont essentielles à la planification à long terme de la gestion de l’eau et à la prise en compte des défis liés à la hausse du niveau des mers.

Suivre l’érosion côtière et la hausse du niveau de la mer#

Les zones côtières du monde entier sont confrontées à la hausse du niveau de la mer et à des tempêtes plus fréquentes, qui accélèrent l’érosion. Cela peut malheureusement avoir des répercussions sur les habitations, les routes et les habitats naturels.

Cependant, des drones associés à des modèles d’IA visuelle peuvent capturer des images haute résolution des littoraux au fil du temps. Ces modèles analysent les évolutions du rivage en comparant des images prises à des dates différentes.

Les données recueillies fournissent des informations précieuses aux administrations locales et les aident à repérer les zones à haut risque avant que d’autres dégâts ne surviennent. Elles soutiennent également les efforts d’adaptation climatique à plus grande échelle, par exemple en aidant à planifier la construction de digues ou la restauration de barrières naturelles comme les dunes et les zones humides.

Fig. 5 Surveillance de l’évolution du littoral avec l’IA visuelle.

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

Voici quelques-uns des principaux avantages qu’apporte l’IA visuelle à la surveillance de l’environnement et à la réponse aux changements climatiques :

• Rentable : En réduisant le besoin de vastes relevés sur le terrain et en assurant une surveillance continue et automatisée, l’IA visuelle diminue les coûts liés à la gestion et à la surveillance de l’environnement.
• Surveillance de la conformité en temps réel : l’IA visuelle 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 repérer les zones touchées par la déforestation ou l’exploitation minière illégale, afin d’accélérer les interventions.
• Aider les villes à s’adapter au climat : l’IA visuelle 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. Elle permet de repérer les zones qui ont besoin de davantage de végétation, de toits végétalisés ou de pratiques de construction durables.

Ces avantages montrent comment l’IA visuelle redéfinit les applications climatiques, mais il est également important de tenir compte des difficultés liées à l’utilisation efficace de ces systèmes.

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

• Limites liées à la qualité des images : Un mauvais éclairage, la couverture nuageuse ou des images de faible résolution peuvent réduire la précision du modèle et compliquer la détection fiable des changements environnementaux.
• Préoccupations liées à la vie privée : L’utilisation de drones et d’images satellite soulève des questions potentielles de respect de la vie privée, notamment lors de la surveillance de zones habitées. 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. Les conditions environnementales évoluent au fil du temps et, sans réentraînement ni mise à jour adéquats, les modèles peuvent perdre en efficacité.

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

La Journée de la Terre nous rappelle qu’il est important de réfléchir à l’évolution de notre planète et à 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 changements environnementaux et à prendre des décisions éclairées à partir de données en temps réel.

Par exemple, les modèles d’IA visuelle 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 tirant parti de la vision par ordinateur, nous pouvons agir plus rapidement et plus efficacement pour protéger notre planète.

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