Projet Nerthus

Quand science de l’eau et data science s’allient contre les cyanobactéries

Mise en contexte :

Face au contexte de réchauffement climatique global et de développement de l’activité humaine aux abords des points d’eau, les événements d’efflorescences de cyanobactéries, susceptibles d’entraîner une contamination de l’eau, tendent à se multiplier.

Problématique :

Puisque les cyanotoxines ont été associées à divers problèmes de santé chez les humains et les animaux, ces événements peuvent avoir de graves répercussions sur la santé publique et sur l’économie. Il est donc dans l’intérêt de tous les gestionnaires de l’eau de prévenir d’éventuels risques sanitaires liés à l’eau potable, à la baignade, à la pêche et à l’agriculture.

Solution :

Pour faire face à cette problématique, une idée révolutionnaire : Et si nous pouvions utiliser les nouvelles technologies pour prédire les efflorescences de cyanobactéries avant qu’elles se produisent?
Les avancées en matière d’intelligence artificielle et d’analyse de données massives permettent d’imaginer toutes sortes de nouvelles façons d’exploiter les données d’observation de la Terre contenues dans les images satellitaires, à condition de pouvoir les traiter.

C’est là que WaterShed Monitoring a proposé au groupe SCALIAN un partenariat innovant : combiner l’expertise de l’équipe de WaterShed Monitoring (limnologie, télédétection et climatologie) à celle des data scientists de SCALIAN pour créer ensemble un outil capable de prédire les conditions favorables à la prolifération des cyanobactéries grâce à l’analyse d’images satellitaires.

Cela dans le but d’offrir aux exploitants de plages, aux responsables de la santé publique et aux gestionnaires de lacs (dont l’eau sert à la production d’eau potable, à la pêche, à abreuver le bétail et à l’irrigation), un service prédictif accessible.

Le projet était né. Soumis au Centre national d’études spatiales (CNES) et à l’Agence spatiale européenne (ESA), il a été retenu et appuyé notamment en raison de l’expertise de l’équipe de WaterShed Monitoring et de son accès à d’importants jeux de données environnementales. Stockés et structurés dans Enki, ces jeux de données mis à disposition par des organisations partenaires constituent un prérequis essentiel à la réussite d’un tel projet de modélisation.

« À travers [Nerthus], nous allons innover pour créer via des données collectées par les technologies spatiales de nouveaux usages numériques pour mesurer, analyser et prédire nos consommations en eau et les évolutions de ses qualités intrinsèques. L’homme […] aura alors la faculté et la responsabilité d’agir pour ce bien commun si précieux. » –Yvan Chabanne, président du Groupe SCALIAN.

Concrètement, la solution développée mise sur un système d’intelligences artificielles pour extraire les informations de diverses sources de données terrestres et spatiales, notamment des images satellitaires multispectrales qui auront subi un post-traitement numérique. L’apprentissage par deep learning fournit ensuite un premier indicateur de l’éventuelle émergence d’efflorescences cyanobactériennes sur une zone géographique ciblée.
L’interface ergonomique et les capacités d’agrégation de données du logiciel Enki sont quant à elles mises à profit pour alimenter les modèles prédictifs d’intelligence artificielle et communiquer les prédictions aux utilisateurs.

Une étude de faisabilité a été réalisée en 2021 dans l’objectif d’identifier les points critiques susceptibles de freiner la réalisation, l’industrialisation et la commercialisation de la solution développée. Celle-ci a livré des résultats très prometteurs, tant en ce qui concerne l’intérêt du marché que la viabilité économique et la faisabilité technologique, en plus de permettre l’identification d’éléments de développement futur.

« En arrivant à prédire les efflorescences avant qu’elles ne surviennent, notre solution donne aux intervenants concernés le temps de mettre en œuvre leurs plans de protection et leurs mesures d’atténuation avant qu’il ne soit trop tard. C’est le seul moyen d’éviter l’exposition des humains et des animaux aux toxines cyanobactériennes et d’en prévenir les conséquences. » –Sonja Behmel, Ph. D., présidente et directrice de WaterShed Monitoring.

Résultats :

Disposant désormais d’un outil fonctionnel disponible pour des bêtatesteurs, le consortium formé par WaterShed Monitoring et Scalian entame en 2022 la phase d’industrialisation active de la solution développée, avec l’appui de l’ESA et du CNES.

Les bêtatests sont lancés avec le Regional District of North Okanagan (Canada), Agiro (Canada), le PETR du Pays de Langres (France) et le Niedersächsische Landesbetrieb für Wasserwirtschaft, Küsten- und Naturschutz (ministère de l’environnement de la Basse-Saxe, Allemagne).

En parallèle, les partenaires continuent à peaufiner les modèles prédictifs, notamment en travaillant sur l’intégration d’autres types de données satellitaires qui permettront, entre autres, la surveillance du bassin versant, de la lagune et du littoral.

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