Le rôle croissant de l’IA dans la lutte contre la déforestation

La déforestation est un problème récurrent depuis des décennies. Même si la technologie a progressé, les contrevenants ont toujours eu l'avantage, car il y avait tout simplement trop de terres à couvrir – jusqu'à présent. L'intelligence artificielle pourrait-elle être la solution pour mettre fin à la déforestation illégale ? Son potentiel et ses cas d'utilisation dans le monde réel sont prometteurs.

1. Identifier les zones de reforestation optimales

Bien que les taux de déforestation fluctuent, davantage d'arbres sont perdus chaque année. de 4% de 2021 à 2022, soit plus de 6.6 millions d’hectares de forêts perdues. Même si toutes les opérations illégales d’exploitation forestière, minière et agricole cessaient aujourd’hui, ces environnements critiques resteraient défavorisés.

Si cette tendance se poursuit sans contrôle, les températures mondiales augmenteront, la faune fuira et les écosystèmes locaux s'affaibliront. Un processus de dépérissement inéluctable se déclenchera alors, ce qui signifie que l'état des arbres en bonne santé se détériorera progressivement. Cela entraînerait un effet domino où des millions d'hectares supplémentaires de forêts disparaîtraient sans qu'aucune déforestation ne soit imputable à l'homme.

Grâce à l’IA, les militants et les gouvernements locaux peuvent accélérer la reforestation et aider les forêts à retrouver leur état d’avant l’intervention humaine. Le modèle peut identifier les zones où la replantation serait la plus efficace. Il peut également identifier les espèces d’arbres indigènes à croissance rapide, résistantes aux parasites et à la sécheresse. Une fois les jeunes arbres plantés, il peut surveiller leur croissance en temps réel.

2. Analyser les images satellites pour détecter la perte de forêt

Pendant des décennies, l'analyse des images satellites a été l'un des rares moyens d'identifier la déforestation en action, en dehors des stratégies moins efficaces de bouche-à-oreille ou de présence sur le terrain. il y a plus de 3 XNUMX milliards d'arbres Sur la planète, il y a beaucoup de terrain à couvrir. Bien qu'il soit peu pratique de parcourir manuellement ces images, les logiciels traditionnels passent à côté de détails essentiels.

La technologie de reconnaissance d’images basée sur l’IA permet de détecter les premiers indicateurs de perte de forêt, notamment les nouvelles routes, la fumée et les nouvelles clairières. Elle peut signaler tout résultat positif à un humain en temps réel, ce qui lui permet d’examiner et de signaler les faits aux forces de l’ordre locales. Les équipes peuvent même utiliser des drones alimentés par l’IA pour obtenir des vues aériennes rapprochées.

3. Faites la différence entre les opérations légales et illégales

Parfois, la déforestation est légale. Les gouvernements locaux approuvent ces opérations afin que les entreprises puissent poursuivre leurs activités. Cependant, ce qui commence comme une action autorisée ne le reste pas toujours. Il existe de nombreux cas où des individus empiètent sur un territoire protégé en sachant qu'il vaut mieux demander pardon que demander la permission.

En fait, l’expansion des terres cultivées représente près de 50 % de la déforestation La déforestation est la principale cause de déforestation dans le monde, suivie de près par le pâturage du bétail (38.5 %). Avec les seules images satellites, il est difficile de faire la différence entre la déforestation légale, semi-légale et illégale. L'IA comble les lacunes en analysant la couleur, la texture et l'étendue de la couverture forestière, éliminant ainsi les incertitudes.

4. Analyser les sons qui signalent la déforestation

À quoi ressemble le bruit de la déforestation ? Le vrombissement des tronçonneuses, la chute des troncs, le rugissement des excavatrices, la faune en détresse et les broussailles en feu. Malheureusement, le bruit des machines lourdes, des outils électriques, des camionnettes et des conversations entre les travailleurs est rapidement atténué dans les zones densément boisées, ce qui rend difficile la localisation de ces opérations.

Les systèmes de surveillance de l'Internet des objets (IoT) basés sur l'intelligence artificielle et alimentés par des panneaux solaires miniatures pour la surveillance acoustique peuvent être placés à peu près n'importe où, de sorte qu'ils peuvent capter ces signaux sonores. De plus, comme les animaux fuient, pénétrant dans des zones où ils ne se rendraient normalement pas, car les contrevenants brûlent ou coupent des arbres, ces caméras peuvent identifier une éventuelle interférence humaine avant le début de l'exploitation forestière.

5. Tracer les opérations illégales jusqu'à la source

Le Bureau of Investigative Journalism a récemment découvert que le bœuf des agriculteurs se frayait un chemin dans les chaînes d'approvisionnement mondiales, y compris celles qui fournir deux des plus grands du monde Les entreprises de transformation de viande ont été accusées de déforestation illégale et sanctionnées. Malgré les embargos, les affaires ont continué comme d'habitude. Certaines ont même continué à déforester.

La déforestation illégale est souvent le fait des scieries, des raffineries et des exploitations agricoles locales. Que les travailleurs souhaitent étendre leurs terres cultivables, vendre plus de produits ou nourrir leurs troupeaux à moindre coût, ils contribuent à une perte forestière importante. Malheureusement, il est difficile de remonter à la source de ces activités. À moins que les gens n’utilisent l’IA.

L’IA peut suivre les déplacements d’engins lourds depuis les clairières nouvellement créées jusqu’à leur station de base, ce qui aide les enquêteurs à affiner leurs recherches. Elle peut également utiliser la technologie de reconnaissance faciale pour découvrir l’identité des personnes impliquées. Cela permet aux forces de l’ordre locales d’identifier les récidivistes, réduisant ainsi l’écart entre l’attribution et l’application des sanctions.

6. Analyser les données héritées non archivées

Bien que les données sur la déforestation remontent à plusieurs décennies, une grande partie reste inaccessible à ce jour. En effet, elles ne sont accessibles que par le biais de sources physiques non archivées, comme des notes de terrain, des cassettes audio, de la correspondance écrite et des spécimens biologiques préservés. Ces preuves existent dans des silos, à l'abri des outils traditionnels qui exploitent les ressources en ligne.

Grâce à la reconnaissance d'images par l'IA, à la détection du langage et à la transcription automatique, les chercheurs peuvent enfin obtenir ces précieuses informations. Cela leur permet d'identifier les causes de la perte de forêts et de révéler les récidivistes. Les modèles avancés peuvent tenir compte du contexte et conserver leur précision même si les entités fautives changent de nom ou si les frontières des localités se déplacent.

7. Permettre une intervention proactive 

Même si la clarté des images satellite s’améliore depuis des décennies (les professionnels peuvent désormais localiser la déforestation avec une précision inégalée), cette stratégie reste réactive. La déforestation se poursuit même s’ils interviennent immédiatement après avoir reçu une alerte. Grâce à l’IA, ils peuvent enfin intervenir de manière proactive, en identifiant les zones à risque avant le début du défrichement.

L’IA peut analyser des facteurs tels que la topographie locale, la distance par rapport aux routes et le taux d’industrialisation pour déterminer les zones les plus à risque. Elle peut même prendre en compte des éléments complexes comme le climat géopolitique ou le marché mondial du bois. Un tel outil n’est plus hypothétique : une équipe de recherche conjointe l’a développé.

Des chercheurs du Fonds mondial pour la nature (WWF) ont collaboré avec des informaticiens pour développer une IA appelée Forest Foresight. Elle peut prédire la disparition des forêts jusqu'à six mois à l'avance avec une précision de plus de 80 %. Lorsqu'il détecte des opérations potentiellement illégales, il peut alerter les autorités locales, stoppant ainsi la déforestation avant qu'elle ne commence.

8. Utilisez des capteurs pour identifier les activités illégales

Que les opérations de déforestation illégales utilisent des machines lourdes pour abattre des arbres, déplacer des animaux d'élevage dans des territoires protégés ou déclencher des incendies de forêt pour défricher des terres, leurs actions produisent une certaine forme d'émission. Par exemple, une seule vache produit jusqu'à 264 livres de méthane par an — le gaz d'un troupeau entier serait perceptible.

Des capteurs IoT dotés d’IA et placés stratégiquement dans des forêts à haut risque peuvent suivre les émissions de méthane, de monoxyde de carbone et de dioxyde de carbone. Si ces émissions augmentent soudainement, les équipes peuvent enquêter plus en profondeur. Cette approche pourrait s’avérer particulièrement efficace, car le modèle peut prendre en compte le contexte, ce qui lui permet de filtrer les faux positifs et de faciliter les enquêtes.

9. Proposer une ligne d'assistance anonyme

Par le passé, les militants et les forces de l’ordre comptaient principalement sur le bouche-à-oreille pour découvrir les opérations d’exploitation forestière illégale. Bien qu’ils aient abandonné cette approche une fois que l’imagerie satellite est devenue largement disponible, elle n’en est pas moins utile. S’ils devaient exploiter des chatbots alimentés par l’IA dans les zones touchées, ils pourraient recevoir des informations anonymes et éclairantes sur la perte potentielle de forêts.

Le déploiement de l'IA dans ce cas d'utilisation est idéal, car un seul modèle peut gérer des dizaines, voire des centaines ou des milliers, de conversations à la fois. Les personnes qui interagissent avec lui n'ont pas besoin d'attendre les heures ouvrables ou d'être mises en attente, ce qui les incite à envoyer un message. Cette technologie peut également analyser la sémantique, extraire des mots-clés et résumer des rapports pour leurs homologues humains.

L’IA pourrait-elle mettre un terme à la déforestation une fois pour toutes ?

À vrai dire, l’IA n’est pas une solution miracle. Elle peut faire tout le travail de terrain, mais il existe de nombreux autres éléments à prendre en compte. Mettre fin à la déforestation nécessite l’adhésion des responsables politiques locaux, la collaboration entre les groupes d’enquête et des ressources accessibles au public. Cela dit, cette technologie pourrait tout de même changer la donne, en réduisant les taux de déforestation à des niveaux jamais vus auparavant.