09/07/2022

L'artificialisation des sols, une menace sous surveillance

 

lefigaro.fr 

INFOGRAPHIE - Grâce à l'intelligence artificielle, l'IGN cherche à observer plus finement le phénomène et ces effets désastreux.

Décrire l'occupation des sols avec une grande précision. L'Institut national de l'information géographique et forestière (IGN) s'y attache avec un nouvel outil d'intelligence artificiel. L'objectif de l'institut, à la demande du gouvernement, est de pouvoir répondre à la loi climat et résilience du 22 août 2021 en observant finement les territoires et leurs évolutions pour qu'en 2050 soit atteinte une artificialisation nette proche de zéro.

Il s'agit là d'un enjeu majeur de la transition écologique, car l'artificialisation des sols est connue pour ses effets désastreux. Elle est définie comme « l'altération durable de tout ou partie des fonctions écologiques d'un sol, en particulier de ses fonctions biologiques, hydriques et climatiques, ainsi que de son potentiel agronomique par son occupation ou son usage». L'étalement urbain, avec la bétonnisation, additionné au réchauffement climatique provoque non seulement sécheresses et inondations, mais aussi perte de potentiel agricole, diminution des ressources en eau, rétrécissement de l'habitat animal et chute de la biodiversité. En limiter l'impact est devenu une priorité.

Pour cela, différents moyens sont déjà mis en œuvre à travers l'aménagement urbain, par les collectivités et les opérateurs publics ou privés, comme la préservation d'une agriculture de proximité, la création de jardins collectifs, la réhabilitation des friches urbaines, la restructuration des zones commerciales ou industrielles, comme l'usine Kodak à Sevran, ou encore l'importance accordée à la vacance des logements. Ces outils sont nombreux, mais au préalable, il faut pouvoir localiser et quantifier les espaces en jeux.

L'IGN en collaboration avec le Cerema (Centre d'étude et d'expertise sur les risques, l'environnement, la mobilité et l'aménagement) et l'Inrae (Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement) est en train de produire un nouveau référentiel de données géographiques afin de décrire l'usage des sols. Pour se faire, l'Intelligence artificielle est appelée à la rescousse. C'est notamment la puissance des méthodes d'apprentissage profond (le deep learning) qui permet de reconnaître automatiquement les objets, tels que les bâtiments, les arbres, les routes, etc., sur des images aériennes ou spatiales. C'est elle aussi qui permet d'automatiser les chaînes de production de données initiales et contribuera à leur mise à jour régulières.

Induite par des aménagements ou certaines pratiques agricoles, l'imperméabilisation des sols se traduit par l'absence des échanges biophysiques entre les couches souterraines et aériennes (ici le centre-ville d'Auch). IGN

Le Gers est le premier département à s'être prêté à ce processus inédit d'identification automatique des surfaces. Auch, la préfecture de 25 000 habitants, traversée par le Gers affluent de la Garonne, dévoile sans surprise un centre-ville très bétonné, entre habitations et voiries. La précision des détails associée aux futures mises à jour donneront une idée de l'évolution de l'emprise des constructions et de la progression des friches. Une vue plus élargie de l'agglomération montre les zones de cultures, de terres labourées, de feuillus… qui elles aussi seront passées à la loupe.

Les enjeux liés à l'artificialisation des sols sont prégnants dans les grandes villes, ici l'agglomération d'Auch, où de nouvelles formes d'urbanisme voient le jour, notamment autour du concept de «villes éponges». IGN

La couverture de l'ensemble du territoire métropolitain et des départements et régions d'outre-mer sera réalisée d'ici à 2024. Les données seront diffusées progressivement sur le site de l'IGN. Outre le Gers, les premiers départements à être scrutés seront l'Ille-et-Vilaine, la Gironde, le Pas-de-Calais, le Rhône, le Bas-Rhin, la Sarthe, la Seine-et-Marne, la Var et l'Essonne. Toutes les données seront disponibles en open data, elles pourront être exploitées et enrichies par les utilisateurs experts en intelligence artificielle qui souhaiteront les aspirer pour réaliser leurs propres modèles cartographiques.

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