Décryptage #3 | Rupture[s]
Automatiser la cartographie des dunes...
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Entre dunes et calottes glaciaires, Paul Bessin et Édouard Ravier vous racontent l'étude de ces terrains contraires. Écoutez le podcast !
Si le cliché du cartographe ou du géologue en train de faire des relevés manuels sur le terrain n’est pas encore révolu, les images à haute définition et l’intelligence artificielle modifient profondément leurs méthodologies de recherche et leurs pratiques.
Cartographier des dunes « à la main » ne serait-il pas un acte « subjectif », même lorsque nous y sommes aidés par notre ordinateur ? Paul Bessin, enseignant-chercheur en géosciences, répond « oui », sans détour : « C’est une réflexion qui nous revient souvent. On nous dit que nous voyons sur le terrain ce que nous voulons bien voir. En plus, l’application des techniques anciennes prend un temps fou ». L’intelligence artificielle se montrera-t-elle donc plus objective ? Une partie de la réponse sera accessible dans quelques mois, à travers les résultats des projets CALEPAB et BEDFORMAP*.
Depuis deux ans, le Laboratoire de Planétologie et Géosciences (LPG - UMR CNRS 6112) supervise une thèse portant sur l’automatisation de la cartographie des dunes, afin d’aller plus vite, de capter de plus grandes zones, avec des critères objectifs de pente, de forme, etc. » poursuit le chercheur.
Les dunes se construisent à partir de l’interaction entre un fluide qui s’écoule, en l’occurrence l’air, et la quantité de sable disponible. Les informations sont issues d’images satellites, de données topographiques à hautes résolutions (jusqu’à 1 pixel par mètre), et sont traitées via l’intelligence artificielle et le deep learning (apprentissage profond). Et si les non-initiés pensent que les dunes ne sont que des objets continus, voire indéterminés, les spécialistes parviennent bien à caractériser leur contour et leur ligne de crête.
« Nous pouvons même étudier les petites dunes placées sur les grandes dunes », détaille Paul Bessin. Par exemple, les chercheurs prévoient de retourner, équipés de drones, sur la dune du Pyla, pour étudier les plus petites dunes, appelées rides, qui ne mesurent qu’un centimètre de hauteur sur quatre centimètres de large. Ces rides leur donnent du fil à retordre. Actuellement, aucun outil ne parvient à les cartographier de manière fiable.
« Quant aux grands champs, comme dans les déserts par exemple, les dunes y sont souvent superposées et complexes. » Grâce au projet, les chercheurs veulent comprendre comment les dunes « s’organisent » entre elles, comment les petites dunes « nourrissent » (ou pas) les plus grandes et comment il est possible de les classifier les unes par rapport aux autres. S’ils parviennent à mettre en place une méthode de cartographie suffisamment robuste, ils pourront alors suivre l’évolution des champs de dunes au fil du temps.
La péninsule arabique dans la poche
Jimmy Daynac, doctorant à Le Mans Université, a d’ores et déjà cartographié les dunes de toute la péninsule arabique qui couvre environ 3 millions de km2, à différentes échelles allant de 100 mètres de large à des espacements de 2,4 ou 6 km entre les dunes. Cela aurait été impossible à réaliser manuellement.
Dans le cadre du changement climatique actuel, l’utilité d’un tel outil est évidente pour suivre de manière dynamique l’évolution des zones concernées par la désertification, grâce à la mise à jour des données, tous les mois, voire tous les jours, notamment en Afrique subsaharienne. Dans quelles directions avancent les dunes ? À quelle vitesse ? Comment évolue leur morphologie ? « Les dunes sont dynamiques et peuvent se déplacer rapidement », prévient Paul Bessin « d’où l’importance de collecter des données acquises sur des périodes courtes. »
L’autre utilisation possible de cette méthode est de permettre un positionnement correct des éoliennes et des hydroliennes implantées en mer. En effet, ces machines sont souvent placées par facilité sur des dunes sous-marines, comme dans la Manche par exemple.
« Seulement, si la dune sous-marine migre, la base de l’éolienne peut se retrouver hors sol. Les experts et les entreprises ont donc besoin de savoir où et comment évoluent ces dunes, précise Paul Bessin. Mais, dans ce domaine comme dans d’autres, l’intelligence artificielle et les automatisations ne pourront pas remplacer pleinement l’expertise humaine. « Le chemin de décision pris par la machine doit être clair et ne doit pas comporter d’erreurs dès le départ. »
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...et des calottes glaciaires.
Alors que le changement climatique nous fait vivre une déglaciation accélérée, Les nouveaux outils permettent de comprendre la cinématique de la disparition des dernières calottes glaciaires, il y a plusieurs milliers d’années.
Observons l’Amérique du Nord et remontons le temps. Quelque part autour de 20 000 ans en arrière, lors de la dernière phase glaciaire, nous voici au point culminant de l’existence de la calotte glaciaire qui recouvrait une grande partie du continent jusqu’au sud de New York, comme un immense pancake.
Ce qui intéresse l’enseignant-chercheur en géosciences Édouard Ravier, c’est le processus de déglaciation de cette calotte glaciaire. En se retirant, elle a donné aux sols leur relief actuel. « Lors du réchauffement climatique, les calottes glaciaires sont complètement déstabilisées, elles fondent par le dessus et le dessous, s’amincissent, s’écoulent de plus
en plus vite et finissent par localement se disloquer », décrypte-t-il.
L’équipe de recherche s’est donnée pour mission de comprendre ce qui s’est passé sous la glace des calottes, notamment en cartographiant les « reliques », ces dépôts sédimentaires à la morphologie particulière connus sous le terme de bedforms. Grâce à ces indices, les chercheurs peuvent reconstituer la vitesse et la durée d’écoulement du glacier, et même évaluer la quantité d’eau qui circulait à sa base. Pour mener ces recherches, le laboratoire possède un dispositif de modélisation expérimentale : « Nos maquettes utilisent d’autres matériaux que ceux de la nature afin de reconstituer les processus en accéléré. Nous utilisons par exemple de la silicone qui possède certaines caractéristiques de la glace et qui peut fluer beaucoup plus vite. En l’espace de trois heures, nous pouvons modéliser plusieurs centaines ou milliers d’années. »
Scénariser l’avenir de nos calottes
Comme pour le projet CALEPAB (voir article ci-dessus), les méthodologies ont aussi considérablement évolué au fil des années. « Auparavant, j’allais exclusivement sur le terrain, en exécutant le travail classique d’un géomorphologue et sédimentologue », commente Édouard Ravier. « Progressivement, nous avons développé d’autres outils. »
Les algorithmes d’intelligence artificielle, les modèles 3D de la surface de la Terre et les images satellites ont pris une place de choix, permettant aux chercheurs de travailler désormais à des échelles gigantesques et de traiter d’énormes quantités de données.
Bien entendu, en cette période de réchauffement climatique intense, accélérée et inquiétante, cette plongée dans un passé, finalement pas si lointain, revêt une grande importance pour éclairer l’avenir de nos deux calottes glaciaires actuelles : l’Antarctique et le Groenland.
« Les conséquences des déstabilisations des calottes sont multiples : relargage massif d’eau douce dans les océans (et donc augmentation du niveau de la mer), production accrue d’icebergs, vidanges brutales de lacs sous-glaciaires, modifications des courants océaniques… », énumère le chercheur. Toutefois, les incertitudes demeurent nombreuses et tous les modèles doivent être comparés et superposés afin de faire surgir les scénarios les plus probables. Au-delà de la rupture méthodologique que représente l’utilisation des nouveaux outils numériques, une autre s’opère, plus subtile et personnelle, dans l’esprit des chercheurs.
Étudier les glaciers ne prête pas à l’optimisme », confie Édouard Ravier. « En voyageant beaucoup, je me disais que je contribuais au phénomène que j’étais en train d’étudier. Les voyages sont aujourd’hui moins nécessaires et tant mieux. Toutefois, les doctorants notamment doivent continuer d’aller sur le terrain, car il existe un décalage parfois fort entre ce que l’on y observe et ce que les nouveaux outils nous montrent.
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Paul BESSIN, enseignant-chercheur en géosciences et porteur des projets CALEPAB (Cartographie Automatique et Lois d’Échelle Pour l’Analyse des Bedforms), BEDFORMAP
Édouard Ravier, enseignant-chercheur en géosciences et porteur du projet Ice Collapse
Laboratoire de Planétologie et Géosciences [ LPG | UMR CNRS 6112 ]
