exploitation par l'I.A. de la base de données BAPPET
Acronyme : SmartUrbAgri
Programme : GRAINE (Phase 2) - Production, valorisation des biomasses et préservation des écosystèmes 
Mots-clés : Sols / Agriculture / Forêt
Contexte : Dans le cadre de la mise en place de projets d’Agriculture Urbaine (AU), éviter tout risque sanitaire est un impératif. Pour cela, un diagnostic de la présence de contaminants dans les sols est réalisé et peut amener à une évaluation quantitative des risques sanitaires (EQRS). La réalisation d’une telle EQRS nécessite de connaître les concentrations en contaminants dans les végétaux cultivés. Dans le cadre de projets d’AU, ces données ne peuvent pas être mesurées directement. Une extrapolation à partir des concentrations en contaminants dans les sols peut être réalisée en utilisant des facteurs de bioconcentration (BCF). Pour améliorer la qualité des EQRS liées aux sites contaminés et/ou aux rejets des installations classées, l’Ineris a développé le logiciel MODUL’ERS permettant d’estimer les expositions et les niveaux de risques sanitaires. Pour aider au paramétrage de MODUL’ERS, l’Ineris propose, à partir de l’exploitation de la base de données BAPPET d’avril 2012, des données statistiques de BCF sur lesquelles l’évaluateur peut s’appuyer pour estimer le transfert des contaminants métalliques du sol vers les végétaux. Au regard de la finalité de l’outil MODUL’ERS, le choix a été fait d’écarter les mesures réalisées en contexte urbain utiles pour l’étude des projets d’AU. Ainsi, face aux incertitudes inhérentes au choix des BCF dans les contextes d’AU, des évaluations de type « pire cas » sont généralement réalisées, conduisant à l’abandon prématuré de nombreux projets d’AU. L’utilisation de l’IA dans le domaine du management des sols prend de l’importance depuis quelques années et permet d’affiner la détection de contaminants dans l’environnement, de prédire leurs impacts et d’optimiser les techniques de remédiation. Avec le projet NWE-REGENERATIS, IXSANE a mis au point un algorithme estimant les concentrations en zinc dans le ray-grass à partir de propriétés de sols dont la corrélation entre les concentrations estimées et les concentrations mesurées était comprise entre 91 et 112 %. Avec le projet PlantEval 2.0, une mise à jour et un enrichissement conséquent des bases de données BAPPET (polluants métalliques) et BAPPOP (polluants organiques) sera accessible dès septembre 2024, rendant légitime l’interrogation sur l’opportunité de développer une méthode adaptée aux spécificités de l’AU et basée sur l’intelligence artificielle pour prédire les transferts des contaminants dans les productions potagères.
Description : Le projet SmartUrbAgri propose le développement d’algorithmes utilisant la data et les techniques d’intelligence artificielle (IA) pour évaluer le transfert des polluants métalliques et organiques dans les plantes potagères cultivées sur des sols contaminés en contexte urbain et péri-urbain. Ce projet se décline en 3 activités techniques : 1) identifier, collecter et sélectionner les données d’entrées pertinentes au regard des enjeux d’AU, principalement à partir des bases de données BAPPET/BAPPOP mises à jour à la suite du projet PlantEval 2.0 et complétées, pour valider les modèles, par des données spécifiques à l’AU issues d’autres projets / bases de données ou produites dans le cadre de ce projet en conditions réelles, 2) développer, évaluer et sélectionner des modèles basés sur l’IA pour prédire le transfert de contaminants métalliques et organiques du sol vers les plantes potagères et 3) évaluer l’apport de ces nouveaux modèles de prédiction des concentrations dans les plantes potagères en termes de justesse et précision par rapport aux approches actuellement disponibles et étudier dans quelles mesures ce nouveau modèle peut améliorer les pratiques opérationnelles d’EQRS dans le cadre de projets d’AU.
Objectifs et résultats attendus : SmartUrbAgri ambitionne d’améliorer la méthodologie des EQRS liées à la consommation de végétaux cultivés sur sols contaminés pour favoriser le développement de projet d’AU de façon sécurisée. Il produira des algorithmes capables de définir la concentration des contaminants dans les végétaux en fonction des caractéristiques et contaminations des sols et évaluera l’apport de cette nouvelle méthode sur les résultats d’EQRS pour la mise en œuvre de méthodologies adaptées aux enjeux et conditions de projets d’AU.
Bénéficiaire : JUNIA
Localisation : Lille, Hauts-de-France, FRANCE
Début : 15/06/2025 — Durée : 36 mois
Budget total : 485724.04 € — Aide ADEME : 299920 €
Statut : Suivi du projet