EPFL: l'IA pour mieux détecter les déchets plastiques en mer

L'accumulation de déchets en mer est certes visible sur les images satellites Sentinel 2 de l'Agence spatiale européenne (ESA). Mais comme il s'agit de téraoctets de données, celles-ci doivent être analysées automatiquement à l'aide de modèles d'intelligence artificielle (IA), a indiqué jeudi l'Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) dans un communiqué.

Les scientifiques ont mis au point un nouveau détecteur basé sur l'IA qui estime la probabilité de présence de débris marins pour chaque pixel des images satellite Sentinel-2. Le détecteur reste précis même dans des conditions difficiles, par exemple lorsque la couverture nuageuse et la brume empêchent les modèles existants d'identifier précisément les déchets.

Deux sources

Outre une prédiction plus précise des agrégations de débris marins, le modèle de détection permet également de repérer les débris dans les images de PlanetScope, provenant de nanosatellites, accessibles quotidiennement. La combinaison des acquisitions hebdomadaires de Sentinel-2 et des acquisitions quotidiennes de PlanetScope peut combler le fossé vers une surveillance quotidienne continue, selon les auteurs.

PlanetScope et Sentinel-2 capturent parfois la même zone de débris marins le même jour, à quelques minutes d'intervalle. Cette double vue du même objet à deux endroits révèle la direction de la dérive due au vent et aux courants océaniques. Cette information peut être utilisée pour améliorer les modèles d'estimation de la dérive des débris marins.

L'Université de Wageningen va poursuivre ces explorations en collaboration avec des partenaires aux Pays-Bas, tels qu'Ocean Cleanup, qui collectent les plastiques en haute mer à l'aide de navires spécialisés.

Cette recherche est issue des travaux du projet ADOPT (AI for Detection of Plastics with Tracking) mené en collaboration avec le Swiss Data Science Center, une joint venture entre l'EPFZ et l'EPFL. Ces travaux sont publiés dans la revue Cell iScience.