Cartes
Avec Cosia, l’IA analyse la couverture des sols

Bien que ses lourdes conséquences sur l’environnement et sur la biodiversité soient désormais bien connues, l’artificialisation des sols continue de progresser en France. Pour l’enrayer, la loi climat et résilience d’août 2021 a inscrit l’objectif zéro artificialisation nette (ZAN) à l’horizon 2050. Dans ce contexte, l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) a été chargé de produire le référentiel d’occupation du sol à grande échelle OCS GE, qui vise à faciliter les calculs de consommation d’espace. Parallèlement, l’institut a lancé dès août 2023 le prototype d’un démonstrateur en ligne permettant de découvrir les cartes de couverture du sol Cosia, obtenues directement par intelligence artificielle (IA). Les collectivités territoriales sont invitées à s’emparer de ces données ouvertes pour développer des applications au service de la gestion des sols, de l’urbanisme et de l’environnement.

Dans la stratégie open data de l’IGN
La construction du référentiel OCS GE s’appuie sur l’IA pour automatiser la télédétection d’objets à partir des prises de vues aériennes de la BD Ortho et des modèles numériques de terrain (MNT) et de surface (MNS) de l’IGN. Les données font ensuite l’objet de croisements avec d’autres bases de données (BD Topo, BD Forêt et RPG) et de corrections manuelles par photo-interprétation pour produire les données socles réglementaires destinées à la décision publique, détaillant l’occupation du territoire à la fois en termes de couverture du sol (bâti, eau, type de végétation...) et d’usage (agriculture, activités d’extraction, domaine routier, voies navigables...). Le projet Cosia va permettre de valoriser les cartes brutes produites par IA, qui constituent un produit intermédiaire lors de la fabrication de ce référentiel. «Ce projet s’inscrit dans la stratégie de l’IGN de diffuser des données en open data», souligne Boris Wattrelos, chef de projet numérique innovant à l’IGN. «Il ne s’agit pas du même type de carte, ni de la même utilisation finale, ajoute-t-il. Alors que la donnée OCS GE se suffit à elle-même, la donnée Cosia, qui est issue directement du traitement par IA, comporte encore pas mal de bruit et d’incertitudes et doit être consolidée avec d’autres informations.» Générées de manière 100% automatique, les cartes Cosia ont un coût de production peu élevé. Ce n’est d’ailleurs pas leur seul avantage. «Elles détectent tous les objets d’une taille supérieure à 1m2 et présentent une haute résolution spatiale de 20cm par pixel», souligne Boris Wattrelos. Ces cartes sont obtenues à partir d’un modèle numérique qui estime statistiquement l’appartenance de chaque pixel à une classe: il s’agit donc de cartes de prédiction, comportant des marges d’erreurs.