“Là, c’est un panache de méthane, on voit qu’il suit le tracé d’un pipeline au Mexique” : à Paris, la société d’ingénierie environnementale Kayrros utilise des satellites combinés à l’intelligence artificielle pour détecter avec précision les fuites de méthane, un puissant gaz à effet de serre à partir de combustibles fossiles.
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Inodores et invisibles dans l’air, ces panaches gazeux apparaissent sur les cartes de l’entreprise sous forme de nuages colorés, après traitement des images satellites.
Depuis 2019, Kayrros a détecté environ 10 000 événements de concentration de méthane dans le monde, des États-Unis à l’Inde, en passant par le Turkménistan et l’Algérie, suite à de mauvaises pratiques ou à des incidents mal gérés dans les infrastructures de l’industrie fossile.
De telles fuites peuvent survenir lorsqu’« il y a des problèmes de pression dans un gazoduc » et que les vannes sont ouvertes « pour éviter les risques d’explosion », explique Alexis Groshenry, data scientist chez Kayrros.
Avec une durée de vie plus courte, mais un pouvoir réchauffant bien supérieur à celui du CO2, le méthane est responsable d’environ 30 % du réchauffement climatique depuis la révolution industrielle.
Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), environ 40 % des émissions de méthane liées à la production d’énergies fossiles (charbon, pétrole, gaz) pourraient être évitées, presque gratuitement. Encore faut-il les identifier et les quantifier correctement.
Dans ses locaux discrets, Kayrros utilise neuf satellites exploités par des agences spatiales gouvernementales ou publiques comme l’ESA et la NASA, qui envoient leurs images de la Terre à des fréquences variables – quelques fois par semaine ou toutes les 15 minutes, avec des résolutions plus ou moins grandes selon les le modèle.
“On essaie de travailler avec toutes les sources disponibles, pour vraiment essayer de densifier” la surveillance, souligne Alexis Groshenry.
L’inconvénient pour les « mathématiciens » des technologies vertes est qu’il y a « une quantité absolument gigantesque de données à traiter et que nous ne pouvons tout simplement pas regarder toutes les images », souligne-t-il.
C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle.
Super entraînement
« Pour traiter ces quantités de données, nous développons des modèles d’intelligence artificielle et de deep learning, que nous entraînerons pour qu’ils puissent réaliser cette tâche de détection » de manière automatique. Catégorie d’IA développée depuis plus longtemps que l’IA générative de type « ChatGPT », le deep learning est une méthode de super-informatique qui se concentre sur l’entraînement des réseaux de « neurones profonds ».
Le modèle de détection doit donc apprendre de « milliards de points de données » pour s’entraîner à reconnaître l’ensemble des panaches de méthane, même les plus petits ou les plus difficiles à voir, par exemple en raison d’une faible luminosité ou d’un ciel partiellement nuageux.
« Pour bien entraîner un modèle de détection, nous allons générer, à l’aide d’algorithmes de simulation, une quantité de données, fictives mais physiquement plausibles », souligne le data scientist. Le modèle est ensuite validé après avoir été testé sur des données réelles de fuite de méthane.
L’entreprise s’appuie également sur les dernières avancées en matière d’IA générative pour fournir des analyses basées sur des questions simples.
Grâce aux nombreuses informations accumulées sur les infrastructures d’hydrocarbures dans une base de données, « nous interrogerons l’IA générative pour savoir par exemple quelle entreprise a émis le plus de méthane la semaine dernière, faire des comparaisons ou attribuer telle fuite à telle infrastructure », explique Antoine Rostand. , président fondateur de Kayrros.
Kayrros fournit ses données à des organisations internationales comme l’ONU, la Commission européenne, des pays (France, Etats-Unis, Arabie Saoudite), des acteurs de l’énergie mais aussi des gestionnaires de fonds qui souhaitent évaluer le risque climatique de leurs investissements.
Fondée en 2016, l’entreprise est née d’une « reconnaissance de l’échec collectif » dans la lutte contre le changement climatique.
L’AIE, dont les estimations sur le méthane dépassent de 50% celles des Nations Unies, se félicite de pouvoir compter sur “un nombre croissant de satellites de pointe surveillant les fuites de méthane, comme MethaneSAT”, un satellite dopé à l’IA de Google lancé en mars.
Cela permettra à l’AIE de vérifier les multiples engagements récents des sociétés pétrolières et gazières de réduire leurs émissions de méthane à presque zéro.
