[PODCAST] Effigis Géo-Solutions améliore la prédiction de la texture des sols grâce à l’expertise du CRIM

Forte de plus de 25 ans d’expérience en matière de traitement des données géo-spatiales au Canada et dans le monde, l’entreprise de services Effigis Géo-Solutions propose des outils innovants pour aider les secteurs industriels à se moderniser. Elle s’est ainsi dernièrement lancée dans la conception d’un système de prédiction de la texture des sols à partir d’images satellites : ScanSol. Elle a fait appel au CRIM pour son expertise en télédétection et en apprentissage machine afin d’améliorer sa plateforme déjà en fonctionnement. Les équipes du CRIM sont en effet expertes dans la collaboration avec les entreprises en matière de recherche et développement des systèmes informatiques reposant sur les technologies de l’intelligence artificielle.

Le système ScanSol permet de prédire la texture des sols à partir de données extraites d’images satellites. Ces prédictions ont l’avantage de donner aux agriculteurs des informations utiles pour leurs activités : le sol le plus propice pour une variété de plantes, la quantité d’eau à prévoir pour l’irrigation d’une parcelle, la qualité de la terre pour la mise en culture, etc. « Effigis s’est investi dans le domaine de l’agriculture », rappelle Claire Gosselin. Les cartes utilisées jusqu’alors pour la compréhension de la texture des sols posent problème parce qu’elles ne sont pas assez fines pour permettre une mise en culture précise et efficace. L’objectif de ScanSol est de pallier ce manque.

En plus de s’appuyer sur une base de données satellites disponibles gratuitement, le projet ScanSol se fonde sur l’analyse des cartes de 60 000 points rendues accessibles par l’Agence spatiale canadienne via Agriculture Canada et l’IRDA. « Le CRIM a travaillé en analysant les données qui viennent des points qui ont été capturés. Chaque point représente une texture de sol. Nous avons mis en commun toutes ces données pour prédire la texture des sols », explique Cyril Pecoraro. La mission du CRIM était de permettre à un système existant et opérationnel de s’améliorer grâce à l’augmentation, au tri et à l’analyse de sa base de données.

La tâche n’a pas été sans poser des défis. Il a d’abord fallu s’assurer que les images satellites représentent bien toujours les mêmes informations. « Comme les images satellites sont prises à divers moments de l’année, voire même à différentes années, il peut arriver que sur certaines images, on se retrouve avec des nuages ou des zones d’ombre. Il y avait parfois même des champs recouverts d’un textile plastique », explique Cyril Pecoraro. Si l’information est différente d’une image à l’autre, il est du coup difficile de les comparer, et donc de parvenir à des conclusions probantes.

Cyril Pecoraro (CRIM). Photo : Octas.

Un deuxième défi a été de déterminer avec précision le pourcentage des différents constituants des sols, et ce en fonction de la profondeur. « Il y a trois composantes pour la texture du sol : le sable, le limon et l’argile, essentiellement. Et il y a une quatrième classe, qu’on appelle la classe organique, quand le sol est recouvert de végétation. Ce qu’on cherche à estimer, c’est le pourcentage de chacune de ces composantes », précise Samuel Foucher. La conclusion du CRIM sur le sujet est qu’il y a de l’information à extraire, mais qu’il faudrait davantage de données afin d’obtenir des résultats véritablement fiables.

Ce que Claire Gosselin retient de la collaboration avec le CRIM pour l’amélioration de ScanSol, c’est le gain de temps certain grâce à son niveau d’expertise. « Nous avons demandé au CRIM de nous donner un coup de main, parce qu’on sait qu’ils sont des experts en la matière. Ça nous a permis d’avoir une meilleure cartographie des sols par rapport à ce à quoi on avait accès auparavant », affirme Claire Gosselin. La plateforme ScanSol est déjà commercialisée, mais grâce à ces récentes améliorations, Effigis Géo-Solutions sera en mesure de séduire davantage de clients du secteur agricole québécois et canadien.

Samuel Foucher (CRIM). Photo : CRIM.