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Comment l’IA peut contribuer à mieux gérer nos ressources en eau

Podcast

Retrouvez cette interview en format audio dans le cadre du podcast Le ¼ d’heure du chercheur :

Entretien

Notre rôle est de développer des méthodes pour améliorer les données, des images en ce qui nous concerne, ou d’extraire de l’information à partir de ces données.

C’est-à-dire globalement des contraintes, par exemple sur les résultats qu’on va essayer d’obtenir. Pour résumer, nous faisons des maths, et utilisons la physique du système d’acquisition et des connaissances expertes sur le domaine d’application.

On peut dire que le traitement d’image est un domaine pluridisciplinaire, puisqu’au cœur de cette discipline, on trouve les mathématiques appliquées, avec en particulier, à l’heure actuelle, la science des données,mais aussi l’informatique et également des connaissances physiques sur le système d’acquisition. C’est un peu la spécificité du traiteur d’image par rapport à un traiteur de données qui va être éventuellement agnostique par rapport à la provenance des données et la façon dont elles ont été acquises. En image, nous allons avoir des connaissances sur le capteur, sur le système d’acquisition qui permet d’enregistrer les données. Puis on va essayer, autant que possible, d’intégrer des connaissances sur le type d’application pour lequel on essaie d’extraire des informations. Donc, si on fait de l’imagerie médicale, on va introduire des connaissances sur le corps humain. Si on fait de la télédétection, on va introduire des connaissances sur la cartographie, par exemple.

Il peut y avoir différents enjeux par rapport à la qualité des données… on peut améliorer des données, par exemple pour essayer de réduire le temps d’acquisition. En imagerie médicale, on peut vouloir que le patient reste le moins longtemps dans le système d’acquisition ou qu’il reçoive un faible niveau de radiations.. On va donc acquérir des données de moins bonne qualité pour préserver le patient, mais ensuite les traitements, l’intelligence qu’on va mettre dans notre système vont permettre de retrouver des données d’aussi bonne qualité.

Pour ma part, je suis plutôt spécialiste de l’imagerie de télédétection et notamment de l’imagerie radar à synthèse d’ouverture, appelée imagerie SAR. Par nature, de par la physique même qui sous-tend le système d’acquisition, les données de ce type de capteur sont forcément bruitées, c’est à dire qu’il existe une grande variabilité autour de la vraie mesure physique qui nous intéresse vraiment. Donc en traitement d’image, il y a toute une branche de restauration d’image pour faire en sorte que ces images aient moins de fluctuations, qu’il n’y ait pas d’artefacts, qu’elles ne soient pas floues… Typiquement, nous allons améliorer ces images pour qu’ensuite elles soient plus faciles à exploiter et que ce soit plus simple d’extraire l’information de ces images restaurées.

Cela peut consister à essayer de faire ce qu’on appelle de la super résolution. On a par exemple une image où les pixels sont un peu trop gros, on va essayer de mettre en œuvre des méthodes d’IA qui soient capables de retrouver de la résolution, en combinant plusieurs images ou en utilisant des exemples pour essayer de prédire qu’elle serait une image mieux résolue dans un domaine particulier. Dans ce domaine, il faut faire attention parce qu’il ne faut quand même pas créer d’information. Typiquement quand on fait de la super résolution, on va essayer d’améliorer la résolution du capteur dont on est parti.

Cela va diverger notamment dans la physique d’acquisition, on ne va pas avoir les mêmes systèmes d’acquisition si on fait de l’image médicale, cérébrale avec de l’IRM, ou, comme moi, de l’imagerie satellitaire avec des satellites radar. On n’aura pas non plus les mêmes domaines d’application puisque je vais m’intéresser à des problématiques environnementales alors qu’ils vont s’intéresser à des problématiques en santé par exemple.
Mais disons que le cœur des méthodes et les modèles mathématiques utilisés vont être les mêmes.

Pour simplifier, parlons d’imagerie satellitaire ou d’imagerie aérienne. Au départ, la télé-détection permet une acquisition de loin, à distance. Mais cela a pris un sens un petit peu plus restreint, l’imagerie aérienne, satellitaire ou l’imagerie acquise par des drones, par exemple.

Des compagnies sont maintenant capables de lancer des satellites, de faire de l’acquisition et qui vont essayer de développer des marchés. Alors qu’auparavant, c’étaient plutôt des groupes de pays qui étaient capables de lancer ces satellites, maintenant, il y a de plus en plus d’acteurs privés sur ce marché, qui vont développer d’autres types de services. Au départ, la télédétection est très liée à l’observation de la Terre, à des problématiques environnementales. Ces nouveaux acteurs vont s’intéresser à de nouvelles applications comme la prédiction d’activité…

Un autre grand domaine historique concerne l’activité de défense, avec des capteurs spécifiques et des données à accès restreint. Mais il y a aujourd’hui énormément de capteurs civils. L’Agence spatiale européenne (ESA), par exemple, a envoyé dans les dernières années plusieurs satellites équipés de capteurs imageurs. Ce sont les missions Sentinel avec des données radar, optiques, multi-spectrales, etc. Les données sont en libre accès pour tous les utilisateurs, quels qu’ils soient, grâce à la politique de diffusion des données de l’ESA.

L’imagerie radar est une imagerie spécifique qui, en même temps, est une imagerie difficile parce qu’il y a beaucoup de bruit, cette variabilité dont j’ai parlé au début, mais elle a un potentiel énorme parce qu’elle peut être utilisée sous différentes formes en fonction du nombre d’images que nous sommes capables d’acquérir. En particulier, avec ce type d’imagerie, si vous êtes capable d’acquérir deux images dans certaines conditions, en faisant de l’interférométrie, vous pouvez remonter à une information sur la hauteur des objets à la surface de la Terre et donc calculer des modèles numériques de terrain ou des modèles numériques d’élévation. SWOT est un capteur révolutionnaire puisqu’il permet de faire de l’altimétrie, donc de mesurer la hauteur des points, non seulement sur de toutes petites fauchées, mais aussi sur de beaucoup plus grandes surfaces au sol. C’est un capteur qui va être capable de faire de l’interférométrie qu’on appelle mono-passe, c’est-à-dire qu’il va prendre deux images au même moment. Alors que d’habitude, quand on fait de l’interférométrie, le capteur passe une première fois, puis à peu près au même endroit une dizaine de jours après. Dans cette mission, il y a deux antennes qui sont mises sur un très grand mât et on acquiert simultanément les deux images. En faisant interférer ces deux images, on va pouvoir mesurer la hauteur de l’eau à la surface de la Terre, dans les rivières, dans les lacs, etc.

Nous sommes impliqués dans SWOT car avons participé aux algorithmes qui extraient les surfaces d’eau, le masque des lacs et des rivières qui va être utilisé ensuite pour calculer leur hauteur.

C’est un exemple d’application des algorithmes que nous pouvons développer en tant que traiteurs d’image pour une problématique environnementale qui va être la surveillance des ressources en eau de la Terre.

Nous avons encadré deux thèses en collaboration avec le CNES sur ce sujet, où nous avons travaillé sur des données simulées sur lesquelles nous avons mis au point les méthodes d’extraction des surfaces d’eau. Celles-ci sont maintenant appliquées sur les données réelles qui sont acquises depuis le début de la mission. Les premières images réellement diffusées ont commencé à être traitées à partir de l’été.

Nous allons continuer à travailler sur ces données, mais cette fois-ci non dans la définition de la chaîne opérationnelle comme nous avons pu le faire dans le passé, mais pour essayer d’aller plus loin dans l’exploitation de ces données. Il s’agit d’une mission en collaboration entre deux agences spatiales, la NASA et le CNES. Elles ont des contraintes opérationnelles, c’est-à-dire qu’elles doivent faire des chaînes de traitement qui soient capables d’ingérer un très grand nombre de données, de calculer les masques d’eau, de calculer les hauteurs et de donner des produits aux utilisateurs finaux.

La partie développement d’algorithmes opérationnels s’est achevée pour que les traitements puissent être mis en œuvre dès l’acquisition des données par le satellite. Maintenant que nous avons à notre disposition de vraies images, nous allons effectuer des travaux plus prospectifs pour voir si nous pourrions extraire sur de plus petites zones des informations plus précises en exploitant les images qui sont acquises.

L’idée serait de faire des algorithmes peut-être être plus coûteux et plus longs à mettre en œuvre, mais plus performants et qu’on pourra utiliser sur des zones d’intérêt plus restreintes, sur lesquelles on veut étudier plus en profondeur des phénomènes.

Les traitements développés dans le cadre spécifique de SWOT n’utilisent pas d’apprentissage profond, donc ils sont sobres en termes de temps de calcul pour leur mise au point (pas d’entraînement). Sur les nouvelles approches que nous envisageons, il y a effectivement des enjeux de sobriété dans l’utilisation des données. Comme nous avons beaucoup de problématiques sans données étiquetées (sans vérité terrain) nous travaillons essentiellement sur des approches auto-supervisées ou faiblement supervisées.

Mon expertise est essentiellement sur le traitement des images SAR. Pour la mission SWOT, nous avons été impliqués dès la mise au point des algorithmes en préparation de la mission en participant à l’ADT (Algorithm Definition Team). C’est une mission que nous avons donc suivie dans le temps depuis une dizaine d’années. Mais nous travaillons sur d’autres applications comme la surveillance de la forêt. Nous travaillons actuellement sur des simulations ou des données aériennes pour la préparation de la mission BIOMASS, qui va être également un capteur radar. Plus globalement, nous travaillons sur tout type de données SAR. Et il y a au moins une dizaine de capteurs qui acquièrent ce type de données à l’heure actuelle.

que ce soit une unique image ou des combinaisons de plusieurs images dans les modes interférométrique, polarimétrique ou tomographique. Il y a en effet de nombreuses modalités différentes avec ces capteurs. Nous avons une politique de diffusion en open source des différentes avancées que nous arrivons à mettre au point. Ensuite ces algorithmes peuvent être réutilisés par des entreprises ou par les agences spatiales pour leurs propres problématiques.

Nous avons choisi de mettre les codes en open source pour qu’il puisse y avoir des benchmarks sur les différentes approches qui sont développées. Et nous savons que nos algorithmes sont réutilisés pour différentes applications, par des agences et par des entreprises.

Il y a effectivement les acteurs qui font les systèmes d’acquisition, comme les agences spatiales que ce soit le CNES ou l’ESA, qui vont essayer d’acquérir la meilleure donnée possible.

En l’occurrence pour SWOT, le domaine d’application concerné est l’hydrologie, mais cela peut être sur différentes problématiques, comme par exemple la mesure de la biomasse. Cela peut être très varié. Nous avons également des applications liées à la surveillance et au milieu urbain.

L’imagerie est un champ de développement et d’application fondamentale de l’IA. Dans le domaine spécifique de la télédétection, on commence à s’intéresser à la construction de modèles de fondation. Mais pour l’instant, cela a été testé sur des domaines restreints.

A priori, la nature même des données est un peu différente de celle qu’on peut avoir en vision par ordinateur classique où il y a énormément de photos disponibles, avec beaucoup de bases de données existantes. En télédétection, les images ont des spécificités importantes. Ce sont de très grandes images qui font souvent 40 000 par 40 000 pixels. Elles contiennent des types d’objets très nombreux et très variés. De plus, on a des connaissances de localisation sur ces objets qui sont repérés avec des latitudes et des longitudes, etc.

Par ailleurs, il existe de multiples capteurs basés sur des principes physiques très différents. Sera-t-on capable de construire des modèles de fondation suffisamment abstraits pour prendre en compte différents types d’images qui seraient acquises avec des capteurs radar, optique, de l’imagerie hyperspectrale, qui auraient des résolutions spatiales différentes au niveau des tailles d’objets qu’on peut observer, des résolutions temporelles également différentes compte tenu des temps de « revisite » des satellites ? Les travaux commencent sur ce sujet, mais à ma connaissance, nous sommes au début des tentatives pour créer des modèles de fondation en télédétection.