Projet BEPS-IA, un outil de prédiction innovant et accessible

Face au contexte de réchauffement climatique global et de développement de l’activité humaine aux abords des points d’eau, les événements d’efflorescences (prolifération de cyanobactéries susceptible d’entraîner une contamination de l’eau) tendent à se multiplier, et le risque grandit en conséquence pour une population humaine toujours plus nombreuse à consommer une ressource non renouvelable. Pour faire face à cette problématique, l’ESA apporte son soutien à un projet ambitieux de prédiction de ces événements d’efflorescence en utilisant des photographies multi-spectrales prises par satellite, sous le nom de BEPS-IA (Bloom Event Prediction by Satellite Images Analysis).

Avec le soutien du CNES, l’ESA a donc qualifié la proposition de Scalian et de WaterShed Monitoring Europe, micro-entreprise française experte de la collecte, la gestion et l’exploitation des données de qualité de l’eau, pour mener à bien ce projet. L’objectif est de fournir aux gestionnaires de réseaux d’eau potable, de plages, d’activités de pêche et d’agriculture, ainsi qu’aux collectivités, aux consommateurs, aux associations de protection des ressources et aux agences de l’eau un outil prédictif innovant et accessible.

L’approche par imagerie satellite en assurera un usage équitable, indépendamment de la localisation. Cette démarche permettra de mieux prévenir les impacts d’une possible crise sanitaire et environnementale pour l’ensemble des acteurs de l’eau et de la population.

Les deux entreprises ont uni leurs expertises dans leurs domaines respectifs pour la réalisation de ce projet. En effet, fort d’une expérience de 30 ans dans le secteur aérospatial et d’une implication de 6 ans dans les sujets traitant d’intelligence artificielle, Scalian met à disposition de ce projet une solide expertise dans l’automatisation du traitement de l’image et de l’extraction de l’information par deep learning. De son côté, WaterShed Monitoring Europe est spécialisée dans le traitement, la gestion et l’exploitation des données sur la qualité de l’eau, ainsi que dans le traitement des images spatiales. Le projet s’est tenu d’avril à décembre 2021 et s’est soldé par un succès : un marché a été clairement identifié, la viabilité scientifique de l’approche a été présentée, et les résultats de l’approche technique ont démontré que les images spatiales étaient bien porteuses, à elles seules, de suffisamment d’informations latentes pour pouvoir fournir une prédiction avec de meilleures performances que l’aléatoire. Les travaux du consortium ont été matérialisés sous la forme d’un démonstrateur applicable sur tout point du globe terrestre.​