00:03Musique
00:12Mesurer la pollution atmosphérique depuis l'espace et en faire une donnée utile est surtout lisible.
00:18C'est le défi que s'est lancé Thales en partenariat avec le Space for Climate Observatory.
00:23Le projet FLORIA combine intelligence artificielle et données satellitaires pour détecter et cartographier la pollution atmosphérique.
00:30Eric Lasser, directeur business innovation chez Thales, est avec nous aujourd'hui pour nous expliquer comment ça marche.
00:37Bonjour.
00:37Bonjour.
00:37Bienvenue sur le plateau de Smart Space.
00:39Merci de vous dire.
00:41Alors racontez-nous ce projet FLORIA, en quoi ça consiste exactement ?
00:45Alors l'idée de base c'était vraiment d'apporter une solution pour pouvoir mesurer différents types de pollution au
00:52niveau du sol.
00:52sans obligatoirement avoir des capteurs qu'on a installés.
00:56Donc effectivement certaines zones sont équipées à Paris, Air Paris bien sûr à ces capteurs.
01:02Mais il faut installer les capteurs, c'est relativement coûteux, il faut les entretenir.
01:06Donc nous notre vision c'était de dire, il y a de la donnée satellite, elle existe, elle est en
01:12plus en open data la plupart du temps.
01:14Donc pourquoi ne pas l'utiliser et essayer de voir comment on peut se débrouiller pour que cette donnée permette
01:20d'avoir une information vue de l'espace,
01:23mais au niveau du sol pour des utilisateurs et qui leur permette d'avoir ce niveau de pollution à différents
01:29types de pollution.
01:30A quelle échelle du coup vous êtes capable de mesurer ces phénomènes aujourd'hui ?
01:34Alors il y a deux échelles, il y a l'échelle temporelle, on arrive à avoir une revisite qui dépend
01:39en fonction des satellites entre 1 et 4 jours.
01:41Donc là on va mélanger les sources pour avoir cette revisite temporelle, l'échelle temporelle.
01:46Et au niveau de l'échelle géographique, on a une information qui est bien évidemment pas aussi précise qu'un
01:52capteur,
01:52mais on arrive à avoir une information sur des zones de 2 km par 2 km.
01:58Donc ça donne vraiment une information qui est intéressante, surtout qu'elle ne nécessite pas de capteur.
02:04Alors vous disiez, ça dépend des satellites qui sont présents.
02:08En fait l'idée pour vous c'est d'utiliser beaucoup de satellites, même des satellites d'autres nationalités ?
02:12Oui, en fait les satellites fournissent de la donnée et puis c'est un petit peu à nous à inventer
02:18ce qu'on va faire avec cette donnée-là.
02:20Et donc pour tout ce qui est mesure de l'atmosphère, il y a les satellites européens, il y a
02:25les satellites américains,
02:26qui sont tous scientifiques, qui sont utilisés, certains depuis plus d'une dizaine d'années.
02:32Et donc effectivement en fonction du type de polluants qu'ils détectent, en fonction de leur revisite, de leur précision,
02:39nous on va hybrider ça, on va les mélanger, on va essayer de mettre tout ça sur des formats un
02:44peu communs,
02:44et puis on utilise nos IA dessus, et puis on va hybrider avec d'autres types de données.
02:49C'est ça qui va être intéressant, c'est-à-dire qu'il faut homogénéiser toutes ces données, ça c
02:52'est peut-être un défi, évidemment.
02:55Et aussi faire fonctionner cette rencontre entre l'intelligence artificielle, la donnée météo et la donnée satellite,
03:00et c'est ça qui change la donne.
03:01C'est exactement ça qui change la donne, c'est-à-dire que l'addition de ces différents types de
03:08données
03:09crée quelque chose de nouveau et d'un peu plus grand que les données indépendamment les unes par rapport aux
03:15autres.
03:15Et donc effectivement, on a besoin d'autres choses, on ne peut pas tout faire avec du satellite,
03:19mais la donnée météo, la donnée modèle de terrain, il y a tout un tas de données comme ça.
03:24Et puis, la magie, quelque part, même si ce n'est pas magique, mais de l'IA,
03:29c'est qu'elle permet de nous aider à hybrider ces données ensemble,
03:33à les faire se rencontrer, à les faire travailler ensemble finalement,
03:36pour avoir un résultat qui, somme toute, est assez intéressant.
03:39– Vous visez des particules en particulier, vous avez le pouvoir de décider ce que vous allez mesurer
03:43dans la pollution atmosphérique ?
03:45– Alors, on a le choix en fonction de ce que regardent les différents satellites.
03:49– D'accord.
03:49– Donc, Floria, c'est vraiment quelque chose qui a été focalisé sur les PM10,
03:54donc toutes les particules, particules, alors pas totalement fines,
03:58puisque le vocable « particules fines », c'est pour tout ce qui est inférieur à 2,5 microns,
04:03mais bon, on travaille sur du 10 microns, donc c'est à peine plus gros,
04:06mais c'est de la particule, donc effectivement, c'est toute cette pollution particulière
04:10qui se déplace dans l'atmosphère, on peut arriver à la mesurer,
04:14mais on a travaillé aussi sur d'autres types de satellites, d'autres types de données,
04:17pour mesurer le SO2, on peut mesurer l'ozone, on peut…
04:22Donc après, il faut que le satellite donne une donnée suffisamment fiable, précise,
04:28pour qu'on ait une validation intéressante.
04:31Le gros enjeu, c'est la validation, c'est de montrer que nos résultats…
04:35– Qui sont fiables. – Qui sont fiables.
04:36– Si on allait mesurer avec un capteur, on aurait la même chose.
04:39– Exactement, et c'est là où on réutilise ces fameuses zones
04:42qui sont équipées de capteurs, mais pour se benchmarker,
04:45pour vérifier qu'on donne des résultats qui sont à peu près…
04:48– Et l'IA, en fait, va pouvoir aller explorer les couches,
04:51puisque vous parlez d'une grande échelle quand même,
04:53mais en fait, vous pouvez aller explorer chaque couche en fonction d'altitude.
04:56– C'est-à-dire que l'IA, on arrive à lui apprendre,
04:59donc c'est des méthodes de sur-requête-modèle,
05:01donc il existe des modèles mathématiques extrêmement précis
05:04qui permettent de recalculer les pollutions en fonction des couches
05:09et en fonction de toute la colonne qu'on va avoir,
05:11qui va être mesurée par le satellite.
05:13Ils sont très lourds, très longs à utiliser,
05:16donc nous, ce que l'on fait avec l'IGA,
05:17c'est qu'on va remplacer ces modèles par de l'apprentissage
05:20et donc être capable de retrouver,
05:22à partir de la mesure du satellite sur toute la couche
05:25jusqu'aux plus grandes hauteurs de l'atmosphère,
05:27arriver à retrouver les différents taux de pollution.
05:30Donc, en gros, à partir d'une donnée qui est globalement 2D,
05:33vue par le satellite, on recrée la troisième dimension, la 3D,
05:37pour savoir quels sont les taux de pollution altitude par altitude.
05:41– Alors, ce que je trouvais assez fantastique
05:43quand on a préparé cette émission,
05:44c'est de découvrir qu'il y avait la notion d'accès aux archives des satellites
05:48qui peuvent être une mime d'or, en fait, de données,
05:51pour vous, quand vous faites ce genre de modèle.
05:53– C'est déjà indispensable,
05:55parce qu'il y a d'y apprentissage,
05:58c'est dans notre cas,
05:59et donc pour faire l'apprentissage, il faut la donner.
06:01Et donc, effectivement, on récupère des archives météo,
06:03donc ça, c'est classique,
06:04tout le monde se doute qu'elles existent.
06:06– Bien sûr.
06:06– Mais, effectivement, on peut récupérer aussi
06:08les archives des données satellites.
06:11– Quand on sait quoi chercher, en fait,
06:13ça peut nourrir vos calculs.
06:16– C'est extrêmement…
06:17– Alors, ça fait des dizaines d'années
06:18que les scientifiques l'utilisent.
06:20Là, ce qui se passe, c'est que nous,
06:23on est là pour essayer de sortir ça des labos de recherche.
06:27– Et oui, et créer un modèle commercialisable.
06:29– Et créer un modèle qui peut être commercialisable pour aider.
06:32Alors, quand je dis sortir des domaines de recherche,
06:34on ne le fait pas tout seul,
06:35on le fait avec des chercheurs aussi,
06:36qui nous aident, parce qu'on en a besoin,
06:38ne serait-ce que pour valider,
06:39pour avoir une meilleure compréhension.
06:41Nos ingénieurs, même si ce sont des ingénieurs
06:43qui connaissent bien le domaine de l'atmosphère,
06:46ont encore besoin de tout ce qui est « today »
06:49au niveau recherche.
06:50– Évidemment. Alors, chez Thalès,
06:51c'est qu'un exemple parmi d'autres, en fait, Florian.
06:54Vous avez d'autres projets comme cela ?
06:55– On essaie, voilà, d'utiliser…
06:57En fait, on a passé énormément d'années,
06:59ça fait plus de 30 ans qu'on travaille avec le CNES,
07:01et qu'on produit de la donnée issue du satellite,
07:03donc production pour l'utiliser au sol.
07:05Et on s'est dit que, maintenant qu'on produit,
07:08on connaît très bien ces données,
07:10qu'elles soient météo, qu'elles soient images,
07:12dans l'optique, dans le radar,
07:13on les connaît par cœur, puisqu'on les génère.
07:15C'est le résultat de notre travail,
07:18c'est vraiment ces données-là.
07:19Donc, autant les utiliser,
07:20et savoir aussi nous-mêmes les utiliser.
07:21Donc, on a développé d'autres solutions,
07:23toujours avec de l'IA,
07:24toujours avec de la donnée spatiale,
07:26toujours avec de l'hybridation de données.
07:27On utilise beaucoup des données météo
07:28et des modèles de terrain.
07:30Donc, on travaille sur des cartes
07:33qui vont permettre de préparer
07:36les différents SDIS
07:39à des zones de risque de feu.
07:41Donc, on les aide à savoir
07:42où est-ce qu'ils pourraient essayer
07:43de positionner leurs équipements
07:47en prévention,
07:48à tel endroit,
07:49plutôt qu'à tel autre,
07:50parce qu'il y a plus de risque là,
07:51qu'il y a un feu, que là.
07:52Donc, pour être...
07:53Important, juste avant l'été.
07:54Moi, je viens du sud de la France
07:56et c'est un vrai sujet.
07:57Vous avez entendu que moi aussi.
07:58Bien sûr.
08:00Oui, oui, on travaille avec le département
08:03de l'Hérault, là, maintenant,
08:04depuis deux ans.
08:05Donc, ils essaient d'utiliser,
08:06de voir ce qu'on peut leur apporter.
08:07On travaille aussi avec d'autres solutions
08:10autour de la détection des risques de crues.
08:13Est-ce qu'il va y avoir une crue ?
08:14Est-ce que cette crue va amener
08:16jusqu'à une inondation ?
08:18Quelle va être la surface de cette inondation ?
08:20Comment est-ce qu'on peut s'y préparer ?
08:23Comment est-ce qu'on peut essayer
08:24de la réduire en positionnant
08:26des grosses pompes, par exemple ?
08:27Ça, c'est des choses qu'on fait aussi
08:28avec d'autres pompiers sur la France.
08:33On travaille aussi sur la détection.
08:35Donc là, c'est un petit peu différent encore.
08:37Là, c'est vraiment que la donnée
08:37de satellite est de très, très haute définition.
08:40On va essayer de repérer
08:41depuis l'espace des dépôts sauvages.
08:43Et puis, c'est de caractériser.
08:45Est-ce qu'ils sont à côté d'une source,
08:47d'une école ?
08:49Est-ce qu'ils sont à côté d'une zone
08:50qui est censée être protégée ?
08:51Pour pouvoir aller,
08:53d'y tenter, intervenir.
08:55Prévenir à minima les collectivités,
08:57les missionalités.
08:58Et c'est vrai que c'est très, très intéressant
08:59parce que ça permet de découvrir
09:01beaucoup de choses.
09:02On voit le monde autrement tout à coup.
09:03On le voit.
09:04On le voit un peu plus clair aussi.
09:05On le voit plus clair.
09:06On le voit d'en haut.
09:08On prend de la hauteur.
09:08On prend de la hauteur.
09:09Merci beaucoup, Eric Lasser.
09:11Je rappelle que vous êtes directeur
09:12business innovation chez Thales
09:13d'avoir pris le temps
09:14de venir avec nous sur ce plateau.
09:16Merci à tous de nous avoir suivis.
09:18On se retrouve le mois prochain
09:19sur Bsmart.
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