Analyse d'images satellites : transformez l'observation de la Terre en décisions
L'analyse automatique d'images satellites par IA exploite des modèles de vision par ordinateur pour extraire de l'information d'images optiques, radar (SAR), multispectrales ou hyperspectrales : détection d'objets (bâtiments, véhicules, navires), classification de l'occupation des sols, suivi de cultures, détection de changements, mesure d'émissions ou de déformations du sol.
Avec les constellations publiques (Sentinel du programme Copernicus, Landsat) et commerciales, une même zone est photographiée tous les jours, voire plusieurs fois par jour. Seule l'IA permet d'analyser ces volumes à l'échelle d'un pays ou de la planète.
Pour qui ?
- Agriculture et agro-industrie : rendement, stress hydrique, suivi parcellaire, assurance récolte.
- Environnement et forêts : déforestation, biodiversité, zones humides, conformité au règlement européen sur la déforestation.
- Énergie et industrie : fuites de méthane, suivi d'actifs, emprises de pipelines et de lignes.
- Défense et renseignement : détection et suivi d'objets d'intérêt.
- Collectivités et aménagement : artificialisation des sols (ZAN), urbanisme, risques d'inondation.
- Assurance et finance : évaluation des sinistres après catastrophe, indicateurs ESG.
Comment ça fonctionne ?
- Choix des sources : résolution, revisite, type de capteur (optique, radar insensible aux nuages), données gratuites ou commerciales.
- Prétraitements : corrections atmosphériques, masquage des nuages, orthorectification, mosaïques.
- Annotation : constitution de jeux d'entraînement à partir de relevés terrain, de bases existantes ou d'annotations expertes.
- Modèles : segmentation sémantique, détection d'objets, classification de séries temporelles, modèles de fondation géospatiaux.
- Détection de changements : comparaison automatique entre deux dates ou analyse continue.
- Indicateurs et alertes : surfaces, comptages, tendances, alertes géolocalisées.
- Diffusion : tableaux de bord, SIG, API.
Expertises mobilisées
- Computer vision sur imagerie géospatiale (domaines d'application).
- Traitement du signal radar et multispectral.
- Séries temporelles pour le suivi saisonnier.
- Data engineering à grande échelle : traitement de téraoctets d'images (expertise data).
- Infrastructures cloud souveraines pour les données sensibles (déploiement IA).
Contraintes et points de vigilance
- Résolution : les images gratuites (10 m pour Sentinel-2) ne permettent pas de voir les petits objets ; la très haute résolution est payante.
- Nuages : en optique, une partie importante des images est inexploitable ; le radar est une alternative.
- Annotations coûteuses : la vérité terrain est rare et parfois difficile d'accès.
- Généralisation : un modèle entraîné sur une région ou une saison peut mal fonctionner ailleurs.
- Volumes et coûts de calcul : l'approche doit être frugale pour rester économiquement viable.
Exemple concret
La société parisienne Kayrros, fondée en 2016, analyse par deep learning les images de 9 satellites publics (ESA, NASA…) pour détecter les fuites de méthane, l'un des gaz à effet de serre les plus puissants. Elle a détecté environ 10 000 événements de concentration de méthane dans le monde depuis 2019, et compte l'ONU, la Commission européenne et plusieurs États parmi ses clients (AFP via Connaissance des Énergies, avril 2024).
Selon l'Agence de l'Union européenne pour le programme spatial, le marché aval de l'observation de la Terre représentait 3,4 Md€ en 2023 et devrait approcher 6 Md€ en 2033 (EUSPA).
Pourquoi Micelia ?
Micelia développe des modèles de vision adaptés aux spécificités de l'imagerie satellitaire et aérienne, et travaille avec les secteurs de l'environnement, de l'énergie et de la défense. Notre approche frugale limite le coût de calcul, et nos déploiements souverains répondent aux exigences des données sensibles.
Vous voulez transformer des images satellites en indicateurs métier ? Discutons de votre besoin.
FAQ
Les images satellites sont-elles gratuites ? Celles du programme européen Copernicus (Sentinel) le sont. La très haute résolution est commerciale.
Peut-on voir à travers les nuages ? Oui, avec l'imagerie radar (SAR), utilisable de jour comme de nuit.
Quelle fréquence de suivi est possible ? De quelques jours avec Sentinel à plusieurs fois par jour avec des constellations commerciales.
