FR 3159249 A1 20250815 FR 2401256 A 20240208 L’invention concerne un procédé pour détecter la présence d'anomalies environnementales dans un environnement (10) prédéfini, ce procédé comprenant les étapes suivantes : construction d'un modèle (13) de référence dudit environnement, ce modèle de référence intégrant au moins des données cartographiques de l'environnement, et/ou des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement et/ou des métadonnées décrivant au moins une anomalie environnementale susceptible d'être présente dans ledit environnement ; acquisition d'un contenu (6) descriptif d'une zone de l'environnement, ce contenu descriptif comprenant une image, un contenu audio, un contenu textuel, et/ou un nuage de points ; détection de ladite anomalie environnementale dans le contenu descriptif en exploitant des connaissances comprises dans le modèle de référence ; localisation, dans l'environnement, de l'anomalie environnementale détectée en utilisant les données cartographiques du modèle de référence ; ajout de l'anomalie environnementale localisée à une liste (15) d'anomalies environnementales. Figure à publier avec l’abrégé : Fig 1 Procédé et système de détection d'anomalies environnementales La présente invention a trait aux procédés et systèmes de détection d'anomalies dans un environnement à surveiller. Le terme environnement désigne tout espace, région, zone, site ou lieu géographique, public ou privé tel que le territoire d'une entité territoriale (une ville, une municipalité, une commune, un village ou un quartier par exemple), une rue, une place, une plage, un parc naturel, un site/lieu destiné à recevoir un évènement (un festival, un concert, ou un évènement sportif par exemple), un centre commercial, un aéroport, une gare, un espace touristique (un centre de villégiature ou un parc d'attraction par exemple), un entrepôt, une décharge, une benne à ordures, des voies de communication (autoroutes, voies ferrées, berges d'un canal par exemple) ou, plus généralement, un espace physique délimité intérieur et/ou extérieur. On entend par anomalie dans un tel environnement la présence d'un objet ou de caractéristiques qui ne devraient pas y exister en conditions normales de celui-ci. Il s'agit de tout objet ou toutes caractéristiques ou tous états constatables par un être humain tel qu'un déchet abandonné, une ordure ménagère, un encombrant, une salissure, une pollution, un graffiti ou un désordre (un matériel cassé ou en panne ou une carence dans une culture par exemple) dans un environnement donné. Il est connu de l'état de la technique d'exploiter des caméras permettant de fournir des images de l'environnement sous surveillance à un centre de supervision en charge de détecter les anomalies et déclencher, en conséquence, les actions adéquates. Ces caméras peuvent être fixes ou embarquées dans des véhicules terrestres ou aériens ou dans des équipements utilisateur. Les images acquises sont analysées de manière manuelle (interprétation humaine) ou automatique pour y détecter des anomalies. Dans le cas d'un traitement automatique des images acquises, deux techniques sont le plus souvent, utilisées : des réseaux neuronaux de type apprentissage profond pour détecter et reconnaître des objets ou une détection d'objet par soustraction de fonds en comparant les images pour repérer l'apparition prolongée de nouveaux objets. Cependant, les techniques basées sur un apprentissage automatique exigent, pour leur conception, un très grand nombre d'images manuellement annotées (typiquement plusieurs millions par catégorie d'objet). Elles fonctionnement, en outre, pour un nombre limité de catégories avec des photos prises dans un environnement maîtrisé et présentant des similitudes avec la banque d'images de référence. Quant aux méthodes de détection d'anomalies basées sur une soustraction de fond, elles nécessitent des caméras fixes et des conditions environnementales relativement stables (angle de vue, éclairage, arrière-plan). En outre, ces méthodes sont généralement limitées à des environnements de dimensions comparables à la portée des capteurs d'images utilisés. Par conséquent, elles ne sont pas adaptées à un environnement public de grandes dimensions et exposé à des contextes divers et variés (variations dynamiques du fond ou de l'arrière-plan, mouvements de caméra, conditions d'éclairage, conditions météo, passage d'utilisateurs par exemple). Les méthodes basées sur une soustraction de fond peuvent traiter une zone locale et non globale. Un objet de la présente invention est de remédier aux inconvénients précités. A cet effet, il est proposé, en premier lieu, un procédé pour détecter la présence d'anomalies environnementales dans un environnement prédéfini, ce procédé comprenant les étapes suivantes : construction d'un modèle de référence dudit environnement, ce modèle de référence intégrant au moins des données cartographiques de l'environnement, et/ou des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement, et/ou des métadonnées décrivant au moins une anomalie environnementale susceptible d'être présente dans ledit environnement ; acquisition d'un contenu descriptif d'une zone de l'environnement, ce contenu descriptif comprenant une image, un contenu audio, un contenu textuel, et/ou un nuage de points ; détection de ladite anomalie environnementale dans le contenu descriptif en exploitant des connaissances comprises dans le modèle de référence ; localisation, dans l'environnement, de l'anomalie environnementale détectée en utilisant les données cartographiques du modèle de référence ; ajout de l'anomalie environnementale localisée à une liste d'anomalies environnementales. Diverses caractéristiques supplémentaires peuvent être prévues, seules ou en combinaison : le procédé comprend, en outre, une étape de filtrage des doublons dans la liste d'anomalies ; le procédé comprend, en outre, une étape de tri du contenu descriptif en fonction du contexte d'acquisition de ce contenu descriptif ; les données cartographiques sont initialisées par une carte tridimensionnelle préexistante enrichie au fur et à mesure de l'acquisition de contenus descriptifs de zones de l'environnement ; le procédé comprend, en outre, une étape de mise à jour des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement au moyen d'un apprentissage automatique à partir du contenu descriptif acquis ; le procédé comprend, en outre, une étape de mise à jour des métadonnées décrivant ladite anomalie environnementale au moyen d'un apprentissage automatique à partir de la liste d'anomalies environnementales. Il est proposé, en deuxième lieu, un système pour détecter la présence d'anomalies environnementales dans un environnement prédéfini, ce système comprenant : un modèle de référence dudit environnement intégrant au moins des données cartographiques de l'environnement et/ou des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement et/ou des métadonnées décrivant au moins une anomalie environnementale susceptible d'être présente dans l'environnement ; des moyens d'acquisition d'un contenu descriptif d'une zone de l'environnement, ce contenu descriptif comprenant une image, un contenu audio, un contenu textuel et/ou un nuage de points ; un module de détection configuré pour détecter ladite anomalie environnementale dans le contenu descriptif en exploitant des connaissances comprises dans le modèle de référence et pour localiser, dans l'environnement, l'anomalie environnementale détectée en utilisant les données cartographiques du modèle de référence ; une base de données tenant à jour une liste d'anomalies environnementales détectées par le module de détection. Diverses caractéristiques supplémentaires peuvent être prévues, seules ou en combinaison : le système comprend, en outre, un module de prétraitement configuré pour trier le contenu descriptif en fonction du contexte d'acquisition de ce contenu descriptif ; le module de prétraitement comprend un agent conversationnel apte à demander une information additionnelle concernant un contenu descriptif ; les moyens d'acquisition comprennent des moyens d'opportunités ou embarqués à bord de véhicules d'opportunité terrestres, marins ou aériens. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement et de manière concrète à la lecture de la description ci-après de modes de réalisation, laquelle est faite en référence aux dessins annexés dans lesquels : FIG. 1 illustre schématiquement un système de détection d'anomalies environnementales selon divers modes de réalisation; FIG. 2 illustre schématiquement des étapes d'un procédé de détection d'anomalies environnementales selon divers modes de réalisation ; FIG. 3 illustre schématiquement une architecture de mise en œuvre du système et du procédé de détection d'anomalies environnementales selon divers modes de réalisations. En se référant à la FIG. 1 , il est affiché un système 1 pour détecter la présence d'une anomalie environnementale dans un environnement 10. Aucune limitation n'est attachée à l'étendue ou à la nature de cet environnement 10 qui peut être un espace naturel, une ville, une commune, une exploitation agricole, un ensemble immobilier ou, plus généralement, un espace sous surveillance. Le système 1 comprend au moins un moyen 2-5 d'acquisition permettant l'acquisition d'un contenu 6 descriptif d'une zone de l'environnement 10. A titre d'exemples non limitatifs, le moyen 2-5 d'acquisition est un Smartphone, une caméra fixe ou embarquée, un lidar, un capteur infrarouge, un ordinateur, des lunettes connectées, un service de messagerie ou, plus généralement, tout moyen permettant de véhiculer une information ou un contenu 6 descriptif d'une zone de l'environnement 10 sous surveillance. On entend ici par zone de l'environnement 10, tout espace ou partie localisable de manière relative ou absolue dans cet environnement 10. Dans un mode de réalisation, un ou plusieurs moyens 2-5 d'acquisition sont embarqués dans des supports mobiles, notamment des véhicules terrestres, marins ou aériens (tel qu'un drone). De préférence, le système 1 emploie une diversité de moyens 2-5 d'acquisition, notamment des moyens d'opportunité tels que des Smartphones équipant des utilisateurs présents dans l'environnement 10, des caméras de surveillance déjà installées dans l'environnement 10 (par exemple, connectées à un centre de supervision ou nomades) et/ou des caméras ou des lidars embarqués à bord de véhicules d'opportunité parcourant au moins une partie de l'environnement 10 (tel qu'un véhicule de collecte de déchets, un bus, un tramway, un métro, un véhicule postal ou un taxi dans le cas d'un environnement 10 urbain), des groupes de discussion sur des réseaux sociaux (en se connectant à ces groupes, ou en utilisant des mots clefs ou des « Hashtags »), ou des applications mobiles permettant de signaler une anomalie environnementale. En fonction du moyen 2-5 d'acquisition utilisé, le contenu 6 descriptif peut comporter une image, un contenu audio, un contenu textuel, un nuage de points, ou une combinaison de ces derniers. L'acquisition (étape 21 sur la FIG. 2 ) de contenus 6 descriptifs exploite, dans un mode de réalisation, des éclairages d'opportunité aux moments opportuns tels qu'un éclairage naturel le matin ou le soir pour accentuer les contrastes, un éclairage naturel à midi pour éviter les ombres portées ou un éclairage naturel par temps nuageux pour éviter les contrastes. Un moyen 2-5 d'acquisition comprend, dans un mode de réalisation, des capteurs actifs (lumières d'éclairage, caméra thermique active) pour éclairer et révéler des détails plus facilement. L'acquisition d'un contenu 6 descriptif d'une zone de l'environnement 10 peut être systématique, planifiée (par exemple, au moyen d'un drone suivant un plan de vol prédéfini), en échantillonnage régulier (par exemple, par des caméras fixes) ou aléatoire (typiquement, par des Smartphones), en temps réel ou en temps différé (par exemple, un contenu 6 descriptif extrait d'un fil de discussion sur un réseau social), ou à la volée et de manière opportuniste en utilisant des moyens 2-5 d'acquisition équipant des utilisateurs présents dans l'environnement 10. Une pluralité de contenus 2-5 descriptifs peut aussi être acquise de manière synchrone ou asynchrone, avec un échantillonnage spatial et temporel régulier ou irrégulier, telle qu'une acquisition de contenus 6 descriptifs par drone en suivant des andains avec un certain taux de recouvrement. L'acquisition d'un contenu 6 descriptif est, dans un mode de réalisation, déclenchée de manière externe par au moins des données de contexte telles que des données de position (notamment, des coordonnées GPS) ou des données de déplacement (vitesse ou direction par exemple) du moyen 2-5 d'acquisition, ou par un capteur tel qu'un capteur de présence. Par exemple, lorsqu'un véhicule intégrant un moyen 2-5 d'acquisition approche une zone d'intérêt de l'environnement 10 (telle qu'un point de collecte de déchets), la position GPS du véhicule peut être utilisée pour démarrer l'acquisition et l'arrêter quand le véhicule s'éloigne de la zone d'intérêt. Par exemple, la détection par un capteur externe de la présence d'un véhicule ou de personnes à proximité de la zone surveillée peut déclencher l'acquisition par une caméra fixe de surveillance, que ce soit en mode vidéo, en mode photographie, ou en mode séquence de photographies selon une fréquence prédéfinie (dit, en anglais, « time lapse »). Les contenus 6 descriptifs hétérogènes (image RVB/IR, vidéo, messages textes ou vocaux, nuages de points, posts de réseaux sociaux par exemple) provenant des divers moyens 2-5 d'acquisition sont fournis en entrée d'un module 11 de prétraitement (étape 22 de prétraitement sur la FIG. 2 ) configuré pour trier ces contenus 2-5 descriptifs en fonction du contexte de leur acquisition et pour les encoder selon des formats prédéfinis. Un contexte d'acquisition d'un contenu 6 descriptif peut être déterminé à partir de métadonnées associées au contenu 6 descriptif reçu tel que le moyen 2-5 d'acquisition source de ce contenu 6 descriptif (par exemple, données provenant d'un drone, d'une caméra fixe, d'une caméra embarquée ou d'un post sur un réseau social), des données de position explicites ou pouvant être déduites à partir de métadonnées lorsque celles-ci sont disponibles (adresse IP, cellule radio à laquelle est rattaché le moyen d'acquisition par exemple). Une interprétation des données contextuelles permet, avantageusement, d'homogénéiser les contenus 6 descriptifs reçus et rendre leur assemblage par la suite plus facile. Dans un mode de réalisation, le module 11 de prétraitement comprend un agent conversationnel (ou « Chatbot » selon une terminologie anglo-saxonne) apte à demander des informations additionnelles concernant un contenu 6 descriptif reçu. Cette demande peut être adressée au moyen 2-5 d'acquisition source du contenu 6 descriptif reçu ou à un autre moyen 2-5 d'acquisition présent dans la zone dans laquelle le contenu 6 descriptif reçu a été acquis. Cette fonctionnalité présente un grand intérêt pour des contenus 6 descriptifs provenant d'une acquisition déclenchée par un humain en mode connecté qui n'a pas la possibilité de prendre une photo facilement (par exemple, des éboueurs en tournée, des chauffeurs de bus, des automobilistes ou des citadins à vélo). Une conversation peut, ainsi, être engagée pour vérifier ou compléter des informations concernant une anomalie environnementale objet d'un contenu 6 descriptif reçu. Pour analyser les contenus 6 descriptifs reçus et en déduire un contexte, le module 11 de pré-retraitement peut être pourvu d'algorithmes de traitement automatique du langage naturel pour convertir ou traduire un message vocal en texte avec des algorithmes de reconnaissance automatique de la parole (par exemple Whisper, OWSM ou CoVoST), pour encoder le texte par transformation (par exemple Word2Vec ou BERT) et/ou des algorithmes et modèles d'apprentissage automatique pour générer une description à partir d'images, avec ou sans prompt (par exemple, Google Vision API, Image GPT, Florence2, CLIP, Meta SAM) ou caractériser des objets en 3D à partir d'un nuage de points (par exemple, K-FPN) ou, plus généralement, des algorithmes d'intelligence artificielle dotée de capacité générative ou multimodale (comme, par exemple, MUM ou GPT-4). La détermination d'un contexte d'acquisition des contenus 6 descriptifs permet, avantageusement, d'atténuer les différences entre des contenus 6 descriptifs se rapportant à une même anomalie environnementale (variabilités de l'angle de prise de vue, de luminosité, du niveau de zoom, de la clarté ou des termes employés pour décrire une anomalie environnementale). Les contenus 6 descriptifs instanciés avec un identifiant unique et encodés selon des formats prédéfinis sont communiqués à un module 12 de détection d'anomalies environnementales. Ce module 12 de détection est configuré pour détecter (étape 23 de détection sur la FIG. 2 ) une anomalie environnementale dans le contenu 6 descriptif en utilisant des informations d'un modèle 13 de référence de l'environnement 10. Le modèle 13 de référence intègre des données cartographiques de l'environnement 10. Ces données cartographiques sont, dans un mode de réalisation, une carte numérique, de préférence une carte 3D, de l'environnement 10. Une carte 3D de l'environnement 10 est utile pour distinguer l'altitude de vol désirée d'un véhicule aérien embarquant un capteur d'image et la hauteur réelle entre ce véhicule aérien et le sol à l'endroit de l'image. Les données cartographiques sont, dans un mode de réalisation, initialisées par une carte tridimensionnelle préexistante enrichie au fur et à mesure de l'acquisition de contenus 6 descriptifs de zones de l'environnement 10. Le modèle 13 de référence comprend, en outre, des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement 10 (c'est-à-dire un environnement 10 sans anomalies). Ces métadonnées comprennent des caractéristiques attendues de l'environnement 10 sans anomalies environnementales, telles que des caractéristiques de forme, de couleur ou de texture. Il s'agit, par exemple, de photographies aux abords d'un point d'apport volontaire de déchets en l'absence de déchets ou une plage de couleur et une texture de sable d'une plage en l'absence de déchets. Des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement 10 sont, dans un mode de réalisation, obtenues à partir de contenus 6 descriptifs dans lesquels des anomalies sont effacées à l'aide, par exemple, de fonctions basées sur l'intelligence artificielle générative comme la " gomme magique " de l'application " Google Photos ". Plus généralement, des fonctions de retouche ou d'extraction de données basées sur l'intelligence artificielle, comme la Gomme magique ou le détourage automatique, peuvent être utilisées pour générer des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement 10 à partir de contenus 6 descriptifs (notamment, images ou vidéos) de cet environnement 10. Par ailleurs, le modèle 13 de référence comporte des métadonnées décrivant au moins une anomalie environnementale susceptible d'être présente dans l'environnement 10. Ces métadonnées décrivent le type d'anomalies attendues dans l'environnement 10 (par exemple, des débris, des ordures ménagères, des encombrants ou des cartons). Des métadonnées décrivant une anomalie environnementale couramment retrouvée dans l'environnement 10 peuvent préciser sa couleur, sa forme et/ou sa taille (en unité de longueur ou en pixel de manière relative par rapport à des repères visuels environnants). En combinaison ou en alternative, des métadonnées décrivant une anomalie environnementale peuvent comprendre une description textuelle, vocale et/ou graphique (une pluralité de photographies prises, de préférence, sous différentes conditions météo et/ou d'éclairage). Dans un mode de réalisation, des métadonnées décrivant au moins une anomalie environnementale susceptible d'être présente dans l'environnement 10 sont générées par un algorithme d'intelligence artificielle générative (par exemple, Dalle-E ou Midjourney) à partir d'un contenu descriptif (sous la forme d'un texte, d'une image, d'un signal sonore et/ou d'un nuage de points) de ladite anomalie. Avantageusement, le modèle 13 de référence mis à disposition du module 12 de détection permet de détecter et de classifier des objets d'apparence variée (type d'objet, forme, couleur, taille réelle) présents dans des contextes très différents (environnement aux alentours, conditions d'éclairage, conditions météo) à partir d'images aux caractéristiques variables en raison de variations dans la prise de vue (distance à l'objet, angle de vue) et dans la qualité des images (type de capteur, résolution, taille de l'objet dans l'image, taille de l'image, optique de la caméra). Le modèle 13 de référence rend, en effet, le système 1 plus robuste aux aléas (jour/nuit, luminosité rasante, pluie, vent) et aux variations des conditions environnementales et des conditions d'acquisition des contenus 6 descriptifs en conférant une tolérance à un bruit dans le contenu 6 descriptif (mauvaise qualité de la prise de vue), à une gigue de caméra (prise de vue instable), à un réglage du capteur d'image ou du lidar inadaptés, à une variation de luminosité ou de météo, à un mouvement dynamique dans l'arrière-plan, à un changement dans l'arrière-plan, à un camouflage d'objets perçus comme faisant partie de l'arrière-plan, ou à des objets en premier plan qui deviennent statiques. Grâce au modèle 13 de référence, le système 1 est convenable à plus de cas de capteurs, de types d'environnements et/ou de types d'anomalie. Par ailleurs, l'utilisation de l'intelligence artificielle pour interpréter les contenus 6 descriptifs et/ou les connaissances comprises dans le modèle 13 de référence permet de surmonter les limites des méthodes usuelles d'apprentissage automatique basées sur l'annotation manuelle d'un grand volume d'images. Dans un mode de réalisation, le modèle 13 de référence est construit au fur et à mesure de l'acquisition de contenus 6 descriptifs de zones de l'environnement 10. En exploitant les connaissances comprises dans le modèle 13 de référence, le module 12 de détection est conçu pour détecter (étape 23 sur la FIG. 2 ) une anomalie comprise dans un ou plusieurs contenus 6 descriptifs. Pour cela, le module 12 de détection met en œuvre, dans un mode de réalisation, des programmes d'intelligence artificielle, notamment des algorithmes de traitement automatique du langage naturel ou d'analyse sémantique, des algorithmes de traitement d'image pour une reconnaissance automatique d'objets, des algorithmes de classification supervisée ou non supervisée, ou des algorithmes de logique floue. Dans un mode de réalisation illustratif, des algorithmes à base de réseaux de neurones, notamment de type apprentissage profond, permettent, en utilisant les connaissances contenues dans le modèle 13 de référence, de détecter et localiser au sein d'une image des objets considérés, selon le modèle 13 de référence, comme étant des anomalies environnementales. A titre d'exemples non limitatifs, l'algorithme « deep learning Yolo v5 » (ou, par exemple, « VGG- 16 », « EfficientNet-B3 » et « ResNet-50 ») entraîné au préalable sur une séquence d'apprentissage contenant des images d'anomalies environnementales à détecter est capable à partir d'images acquises de détecter la présence de ces anomalies environnementales, de déterminer leur position dans l'image (segmentation) et de reconnaître le type de ces anomalies environnementales (classification). Pour ignorer la présence d'humains ou d'animaux dans les images acquises, le module 12 de détection peut utiliser des algorithmes pré-entraînés. Dans un autre mode de réalisation, le module 12 de détection utilise des algorithmes basés sur un traitement déterministe exploitant les connaissances spécifiques du modèle 13 de référence, sans phase d'apprentissage préalable de réseaux de neurones. En variante, l'étape 23 de détection d'une anomalie environnementale utilise une approche hybride combinant à la fois une approche sémantique (déterministe) et une approche statistique (des algorithmes d'intelligence artificielle à apprentissage utilisant des réseaux de neurones). L'avantage d'une telle approche est de réduire considérablement la complexité du programme et d'en améliorer les performances, en extrayant les informations utiles uniquement et en simplifiant l'approche pour les algorithmes à apprentissage profond. Dans un mode de réalisation, lorsque le contenu 6 descriptif comporte une image, le module 12 de détection recherche un ou plusieurs éléments de cette image dans le modèle 13 de référence. Lorsque l'image provient d'un drone prenant des photos à l'horizontale, une corrélation en 2D de l'image avec des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement 10 comprenant des photos en vue d'en haut permet de retrouver précisément la ou les anomalies dans la carte de l'environnement 10. Lorsque l'image provient d'une caméra fixe, une corrélation en 2D de l'image avec des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement 10 (des photos à 360 degrés de la zone réalisée lors d'une calibration en l'absence d'anomalies environnementales) permet de détecter et localiser la présence d'une anomalie. De la même manière, lorsque l'image provient d'un camion prenant des photos de manière systématique lors de sa tournée, une corrélation en 2D de l'image avec des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement 10 (comprenant des vues de la rue ou des photos de référence par exemple aux abords des points d'apport volontaires), permet de détecter et localiser précisément l'anomalie environnementale. Lorsque le contenu 6 descriptif comprend un objet présentant des similarités fortes avec une anomalie susceptible, selon le modèle 13 de référence, d'être présente dans l'environnement 10, cet objet est considéré par le système 1 comme étant une anomalie environnementale. La détection d'une anomalie environnementale dans un contenu 6 descriptif sous la forme d'une image peut également être obtenue en identifiant des zones de l'image pouvant possiblement correspondre à des anomalies, réaliser une analyse déterministe basée sur la couleur, la texture ou la forme d'objets compris dans ces zones, extraire une fenêtre autour de l'anomalie potentielle compte tenu des métadonnées décrivant les anomalies environnementales susceptibles d'être présentes dans l'environnement 10, et interroger un algorithme d'apprentissage profond (de type « Google Lens » ou « ImageGPT ») pour identifier et confirmer l'anomalie. Il convient de noter que la détection d'une anomalie environnementale dans le contenu 6 descriptif reçu peut être directe (reconnaissance d'une anomalie grâce aux métadonnées décrivant cette anomalie du modèle 13 de référence) ou indirecte à partir d'observations indiquant la présence potentielle d'une anomalie. Par exemple, la détection d'un écartement d'un flux de piétons ou de véhicules d'un itinéraire attendu pour contourner un obstacle peut susciter un doute sur la présence d'une anomalie. Dans un mode de réalisation, le module 12 de détection détermine une probabilité de présence d'une anomalie environnementale. Une anomalie détectée avec une probabilité inférieure à une valeur seuil prédéfinie peut être soumise à un opérateur humain pour confirmation ou infirmation. Les réponses fournies par l'opérateur humain sont utilisées pour entraîner progressivement l'algorithme d'intelligence artificielle du module 12 de détection pour améliorer ses performances (la confirmation/infirmation humaine servant de données d'apprentissage). Un avantage d'un tel mode semi-automatique du module 12 de détection est qu'il est opérationnel sans attendre qu'un mode automatique atteigne une fiabilité suffisante. Un mode semi-automatique du module 12 de détection permet aussi de mettre à jour le modèle 13 de référence progressivement et de manière fiable, et notamment parachever l'apprentissage des algorithmes d'intelligence artificielle. Lorsqu'une anomalie environnementale est détectée, un module 14 de localisation est configuré pour localiser (étape 24 sur la FIG. 2 ) cette anomalie dans l'environnement 10, en utilisant les données cartographiques du modèle 13 de référence. Cette localisation consiste à déterminer la position, de préférence en 3D, dans un repère lié à l'environnement 10 ou par rapport à un point de référence compris dans cet environnement 10. L'information de l'altitude peut être utile dans des environnements urbains en présence de constructions et d'immeubles. Sinon, le système de coordonnées en 3D peut être réduit à un système en 2D (en ignorant l'altitude, par exemple). Lorsque l'anomalie est de taille importante, les coordonnées de son barycentre sont retenues. Des métadonnées du contenu 6 descriptif peuvent être utilisées pour concourir à la localisation dans l'environnement 10 de l'anomalie détectée. Ces métadonnées sont, par exemple, des données de position du moyen d'acquisition (des données GPS d'un drone ou d'un téléphone portable), l'adresse IP du terminal utilisateur qui a posté le message ou le point d'accès auquel est connecté ce terminal utilisateur ou des données de position associées ou comprises dans ce message. Des données de position d'une anomalie environnementale peuvent également être déterminées à partir d'n contenu 6 descriptif sous la forme d'un message vocal ou d'un message textuel signalant de façon explicite une adresse de l'anomalie. Pour déterminer la position d'une anomalie détectée, le module 14 de localisation utilise, dans un mode de réalisation, l'orthophotographie ou l'ortho-cartographie pour corriger des imperfections des capteurs d'image et de la prise de vue (rectifications géométriques). Aussi, la photogrammétrie permet d'obtenir des images précises en 3D à partir de plusieurs vues photographiques des objets. En outre, le géoréférencement des images associées à des prises de références de haute précision (par exemple, tachéomètre, scanner 3D, GNSS avec correction satellitaire) permet d'associer des positions précises à des images. Lorsqu'un contenu 6 descriptif est une image avec des informations contextuelles de positionnement géographique, un positionnement plus précis peut être obtenu en se positionnant relativement à la base de localisation (en utilisant la position GPS de la caméra et en positionnant l'objet dans l'image relativement à la caméra). Lorsque la caméra et le récepteur GPS ne sont pas confondus ou suffisamment proches, la position de la caméra peut être déduite. Par exemple si quatre caméras sont embarquées à bord d'un véhicule et installées aux quatre extrémités du toit, et que le récepteur GPS est au centre du véhicule, la position de chaque caméra peut être calculée en fonction des dimensions du toit et de l'orientation du véhicule (information boussole). Un recalage de l'image par rapport aux données de position du véhicule et, éventuellement, par rapport à l'altitude de survol et/ou les angles de vol d'un véhicule aérien permet d'accéder à la localisation de l'anomalie dans l'environnement 10. Dans un mode de réalisation, la position des pixels de l'objet dans l'image est convertie en position absolue dans l'environnement 10 en utilisant la position GPS de la caméra et les informations de la prise de vue (angles de la caméra, hauteur, niveau de zoom, déformation géométrique de la lentille, focale, profondeur de champ par exemple). Dans un mode de réalisation, le procédé de détection d'anomalies environnementales comprend, en outre, une étape de caractérisation ou de description de chacune des anomalies environnementales détectées. En effet, au moins une classe parmi une liste de classes prédéfinies (par exemple, encombrant, emballage alimentaire, mégot ou graffiti) est attribuée à l'anomalie environnementale détectée et éventuellement des caractéristiques supplémentaires, notamment physiques (de type matériau, forme, taille, masse, volume, nombre de constituants, couleur, gravité, recyclabilité, volatilité et/ou état par exemple), lui sont attribuées. Chacune des anomalies environnementales détectées et localisées est répertoriée ou ajoutée (étape 25 sur la FIG. 2 ) à une liste 15 d'anomalies environnementales. Une étape d'horodatage permet de dater les anomalies environnementales de cette liste. Il est ainsi possible de dénombrer de manière précise l'ensemble des anomalies environnementales présentes à une date donnée dans une zone donnée de l'environnement 10 (présence dans le temps et l'espace des anomalies). Il s'agit d'une base de données d'enregistrement associant des anomalies environnementales à des positions géographiques de l'environnement 10. L'enregistrement d'une anomalie environnementale comprend, par exemple, une description de l'anomalie, sa localisation en 3D, l'horodatage et des intervalles de confiance pour chaque composante (de type « présence de bouteille plastique @ 88% ; localisation xyz ± 3m ; 25/9/2022 18h32 ± 1s »). Différentes opérations sur la liste d'anomalies environnementales peuvent être envisagées au moyen d'un module 16 de traitement telles que générer des alertes et/ou des notifications à la détection d'une anomalie de types prédéfinis ou présentes en des lieux prédéfinis, réaliser des analyses spatiales et temporelles de présence des anomalies, réaliser des diagnostics datés (bilan à une date donnée, propreté, état des lieux), définir des indicateurs objectifs de qualité, suivre l'évolution dans le temps de la situation d'une zone de l'environnement 10, générer des suggestions d'optimisation des services de gestion des anomalies environnementales (itinéraires des tournées, fréquence des tournées, emplacement des points de collecte, moyens de collectes adaptés, planification des tournées par exemple). Les anomalies environnementales répertoriées dans la liste 15 peuvent être compilées de manière statistique avec des indicateurs (par exemple indicateur objectif de propreté) pour étudier les zones à problèmes et éventuellement ajuster les prestations. Par ailleurs, un algorithme de routage ou de calcul d'itinéraires permet de générer un itinéraire passant par les positions des anomalies détectées, suivant des contraintes prédéfinies, planifier des interventions ou ajuster des tournées de collecte de déchets. Dans un mode de réalisation, le module 16 de traitement est configuré pour réaliser une étape de filtrage des doublons (une opération de dédoublonnage des anomalies) dans la liste 15 d'anomalies environnementales parce qu'une même anomalie environnementale peut être présente sur plusieurs contenus 6 descriptifs provenant d'un même moyen 2-5 d'acquisition ou signalés par plusieurs moyens 2-5 d'acquisition. Le dédoublonnage consiste à instancier les anomalies environnementales de manière unique afin d'éviter de comptabiliser deux fois (ou plus) la même anomalie. La suppression des doublons permet d'affiner la localisation des anomalies environnementales, en particulier lorsque les angles d'observation sont différents (stéréoscopie). Pour cela, chaque anomalie environnementale entrante est, dans un mode de réalisation, comparée aux anomalies présentes dans la liste 15. Afin de décider s'il s'agit d'une même anomalie, une métrique multicritère prenant en compte la description de l'anomalie et ses caractéristiques (taille, couleur, poids, localisation, date par exemple) peut être adoptée. Dans un mode de réalisation, le module 16 de traitement peut exploiter l'agent conversationnel pour interroger un moyen 2-5 d'acquisition présent dans la zone dans laquelle une anomalie environnementale est détectée et, ainsi, supprimer un éventuel doublon. Le module 16 de traitement est, dans un mode de réalisation, configuré pour filtrer la liste 15 d'anomalies en y supprimant les anomalies dont la probabilité de détection est inférieure à une valeur seuil prédéfinie, dont la position et/ou la date n'a pas pu être déterminée de manière suffisamment précise ou dont les caractéristiques sont incohérentes. Cette fonction de filtrage peut être implémentée en logique floue, avec un ou plusieurs seuils de décision. Une optimisation de la gestion de l'environnement 10 à l'aide du module 16 de traitement peut être envisagée tel qu'une maximisation d'un ratio entre un objectif de propreté (absence d'anomalies) et un coût des moyens déployés pour enlever ces anomalies. Pour cela, une analyse de la liste des anomalies détectées permet de générer des suggestions concernant les méthodes et moyens d'action pour enlever ou réduire ces anomalies (itinéraires et fréquences des tournées de nettoyage des anomalies, dimensionnement des moyens de collecte, ajout ou redistribution des points de collecte par exemple). Plus généralement, les anomalies environnementales enregistrées peuvent faire l'objet d'analyses dans le domaine spatial et/ou temporel afin de dégager des tendances et prendre des décisions avisées sur le moyen-terme et sur le long-terme concernant la gestion des anomalies environnementales dans l'environnement 10. Des statistiques peuvent être calculées sur l'environnement 10 ou par zone de celui-ci (nombre d'anomalies, nombre d'anomalies par type, nombre moyen d'anomalies, nombre moyen d'anomalies par type, nombre d'anomalie par jour de la semaine et par zone, nombre maximal d'anomalies hebdomadaires sur un an et par zone par exemple). Des bilans et des comparaisons avant/après peuvent, ainsi, être dressés par le module 16 de traitement. Une interface homme-machine permet d'interagir avec le module 16 de traitement pour, notamment, visualiser une superposition des anomalies environnementales sur les données cartographiques de l'environnement 10. Cette visualisation permet, dans un mode de réalisation, de filtrer la liste des anomalies environnementales (par type d'anomalie, par lieu géographique, par date) ou de les regrouper par amas ou « cluster ». Afin d'améliorer la pertinence du modèle 13 de référence, le procédé de détection d'anomalies comprend, dans un mode de réalisation, une étape de mise à jour des métadonnées décrivant les anomalies environnementales susceptibles d'être présentes dans l'environnement 10 au moyen d'un apprentissage automatique à partir de la liste 15 d'anomalies environnementales. Cette étape de mise à jour est, de préférence, périodique. Avantageusement, le procédé de détection d'anomalies environnementales comprend, en outre, une étape de mise à jour des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement 10 au moyen d'un apprentissage automatique à partir des contenus 6 descriptifs acquis. Une telle mise à jour permet d'affiner les connaissances sur l'état normal de l'environnement 10 (par exemple apprentissage plus précis du fond, installation d'une structure, construction d'un bâtiment) et d'affiner les connaissances sur les anomalies présentes dans l'environnement 10. Le modèle 13 de référence est, par conséquent, évolutif de sorte que le système 1 peut être opérationnel rapidement, sans attendre la fin d'un effort démesuré d'apprentissage. Dans une mise en œuvre illustrative, le système 1 et le procédé de détection d'anomalies environnementales présentés ci-dessus peuvent être utilisés pour la détection de déchets sur une plage destinée à recevoir un évènement. Les données cartographiques du modèle 13 de référence peuvent, dans ce cas, être initialisées par une carte préexistante contenant des vues aériennes de la plage (par exemple, issues de « GoogleMaps » ou de « Géoportail »). Ces données cartographiques peuvent être affinées avec un survol du site avant l'événement pour obtenir une meilleure résolution d'images. Une mise en correspondance des images sur la carte préexistante peut être réalisée par géoréférencement. Ce vol peut être effectué avant que l'installation des structures de l'événement soient réalisée et/ou lorsque les structures sont installées (dans ce cas, les structures font partie de la carte de référence). De manière préférentielle, des repères visuels dont on connait la taille exacte sont repérés. Il peut s'agir d'objets spécifiquement déployés lors de la reconnaissance, ou d'objets connus restant lors de l'événement. Des métadonnées décrivant un état normal de la plage portent sur une plage sans déchets (par exemple, une couleur, une forme et/ou une texture de sable) et des structures installées sur cette plage. Un déchet susceptible d'être présent dans cet environnement est, par exemple, un mégot. À la suite d’une acquisition d'images avant, pendant et après ledit événement, le module 12 de détection peut détecter un mégot dans une image acquise à partir d'analyses portant sur la couleur, la texture et/ou la forme d'objets compris dans ces images. Pour cela, le module 12 de détection peut repérer les pixels approchant la couleur typique d'un mégot (distance simple), ou un groupe de pixels voisins approchant la texture typique (corrélation). Une détection de contour est ensuite réalisée. La longueur de l'objet est vérifiée et comparée à la longueur type d'un mégot pour valider ou non la détection. Dans une autre mode de réalisation, le module 12 de détection peut découper des fenêtres de pixel correspondant à la taille d'un mégot. Pour chaque fenêtre, une analyse de couleur et/ou de texture peut être réalisée ; si le seuil est dépassé (par exemple 90% des pixels correspondent à un mégot), un mégot est détecté. La localisation précise du mégot est obtenue pour la fenêtre maximisant le dépassement du seuil (maximum local). Il en résulte une détection, une localisation et une reconnaissance de l'anomalie « mégot ». Dans une autre mise en œuvre illustrative, les systèmes et procédés décrits ci-dessus peuvent être utilisés pour une détection de déchets dans un environnement urbain par des caméras embarquées sur un véhicule de collecte de déchets. Les données cartographiques peuvent comprendre une carte préexistante enrichie de photographies de la rue associées à des adresses ou des positions géographiques (par exemple, issues de « Google Street View »). Il est également possible de décrire l'environnement urbain avec des caractéristiques de texture, de couleur et de forme (par exemple, trottoir, mobilier urbain, bacs de collecte) et d'utiliser des algorithmes préexistants et entraînés pour ignorer la présence d'humains ou d'animaux. Les caractéristiques des anomalies décrivent le type d'anomalies attendu lors de la collecte des ordures : débris, ordures ménagères, encombrants, ou cartons par exemple. Comme ci-dessus la description peut consister à préciser la couleur, la forme et la taille de ces anomalies environnementales. Il peut également s'agir d'un ensemble de photographies représentant les anomalies couramment retrouvées sur la zone. Des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement urbain peuvent comprendre des photographies aux abords des points d'apport volontaire en l'absence de déchets. Tel qu'il est décrit ci-dessus, le déploiement du système 1 permet d'améliorer la gestion des déchets et la propreté des environnements urbains. En se reportant à la FIG. 3 , une architecture de mise en œuvre du système 1 comprend une pluralité de moyens 2-5 d'acquisition tels qu'un drone équipé d'un capteur d'image, un Smartphone, un lidar, un groupe de discussion sur un réseau social et/ou une caméra fixe ou mobile. Chacun de ces moyens 2-5 est connecté via une première interface 7 de communication appropriée (telle qu'une interface de communication mobile de type 4G, 5G ou équivalent, une interface de communication satellitaire, une interface de communication filaire, ou une interface de communication WIMAX ou Wi-Fi) à un serveur 31 de prétraitement intégrant le module 11 de prétraitement. Le serveur 31 de prétraitement est pourvu de ressources de calcul et de mémoire centralisées ou distribuées (par exemple dans un Cloud selon une terminologie anglo-saxonne). Le module 11 de prétraitement est, dans un mode de réalisation, un produit programme d'ordinateur implanté sur un support mémoire du serveur 31 de prétraitement et susceptible d'être mis en œuvre au sein d'une unité de traitement informatique du serveur 31 de prétraitement pour provoquer un prétraitement 22, tel qu'il est décrit ci-dessus, des contenus 6 descriptifs reçus via la première interface 7 de communication. Les contenus 6 descriptifs prétraités par le serveur 31 de prétraitement sont communiqués à un serveur 32 de détection hébergeant le module 12 détection. Ce serveur 32 de détection est pourvu de ressources de calcul et de mémoire centralisées ou distribuées (par exemple dans un Cloud selon une terminologie anglo-saxonne). Le module 12 de détection est, dans un mode de réalisation, un produit programme d'ordinateur implanté sur un support mémoire du serveur 32 de détection et susceptible d'être mis en œuvre au sein d'une unité de traitement informatique du serveur 32 de détection pour provoquer la mise en œuvre d'une étape de détection 23, telle qu'elle est décrite ci-dessus, d'une anomalie environnementale dans les contenus 6 descriptifs en exploitant des connaissances comprises dans le modèle 13 de référence. Dans un mode de réalisation, le modèle 13 de référence est stocké dans une première base de données 33 distante ou locale au serveur 32 de détection. Un serveur 34 de localisation intégrant le module 14 de localisation est programmé pour localiser dans l'environnement 10 une anomalie détectée par le serveur 32 de détection, en utilisant les données cartographiques du modèle 13 de référence. Pour cela, le module 14 de localisation est, dans un mode de réalisation, un produit programme d'ordinateur implanté sur un support mémoire du serveur 34 de localisation et susceptible d'être mis en œuvre au sein d'une unité de traitement informatique du serveur 34 de localisation pour provoquer la mise en œuvre d'une étape de localisation telle que l'étape 24 décrite ci-dessus ainsi qu'une étape 25 d'ajout de toute anomalie environnementale localisée à une base de données 35. Un serveur 36 d'application comprenant le module 16 de traitement permet de réaliser divers opérations de post-traitement sur la liste 15 d'anomalies environnementales mémorisées dans la deuxième base de données 35. Le module 16 de traitement est, dans un mode de réalisation, un produit programme d'ordinateur implanté sur un support mémoire du serveur 36 d'application et susceptible d'être mis en œuvre au sein d'une unité de traitement informatique du serveur 36 d'application. Dans un mode de réalisation, les serveurs 31, 32 et 34 et les bases de données 33, 35 font partie d'un système informatique, distribué ou non, accessible au server 36 d'application via une deuxième interface 8 de communication filaire ou sans fil. En d'autres termes, lesdits serveurs 31, 32 et 34 peuvent constituer, seuls ou en combinaison, une seule ou plusieurs entités physiques et informatiques. Le serveur 36 d'application peut, également, être intégré dans un même système informatique que les serveurs 31, 32 et 34. Dans un autre mode de réalisation, une ou plusieurs des fonctionnalités des serveurs précités sont intégrées aux moyens 2-5 d'acquisition tels qu'un Smartphone, un drone ou une caméra nomade intégrant un processeur et une mémoire pour la mise en œuvre d'une ou plusieurs étapes du procédé de détection d'anomalies environnementales selon l'un quelconque des modes de réalisation présentés ci-dessus. Procédé pour détecter la présence d'anomalies environnementales dans un environnement (10) prédéfini, ce procédé comprenant les étapes suivantes : construction d'un modèle de référence dudit environnement (10), ce modèle de référence intégrant au moins des données cartographiques de l'environnement (10) et/ou des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement (10) et/ou des métadonnées décrivant au moins une anomalie environnementale susceptible d'être présente dans ledit environnement ; acquisition (21), par un moyen (2-5) d'acquisition, d'un contenu (6) descriptif d'une zone de l'environnement (10), ce contenu (6) descriptif comprenant une image, un contenu audio, un contenu textuel, et/ou un nuage de points ; détection (23), par un serveur (32) de détection, de ladite anomalie environnementale dans le contenu (6) descriptif en exploitant des connaissances comprises dans le modèle (13) de référence ; localisation (24), dans l'environnement (10), par un serveur (34) de localisation de l'anomalie environnementale détectée en utilisant les données cartographiques du modèle (13) de référence ; ajout (25) de l'anomalie environnementale localisée à une base de données (35) tenant à jour une liste (15) d'anomalies environnementales. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend, en outre, une étape de filtrage, par un serveur (36) d'application, des doublons dans la liste (15) d'anomalies. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comprend, en outre, une étape de tri, par un serveur (31) de prétraitement, du contenu (6) descriptif en fonction du contexte d'acquisition de ce contenu (6) descriptif. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données cartographiques sont initialisées par une carte tridimensionnelle préexistante enrichie au fur et à mesure de l'acquisition de contenus (6) descriptifs de zones de l'environnement (10). Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend, en outre, une étape de mise à jour des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement (10) au moyen d'un apprentissage automatique à partir du contenu descriptif acquis. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend, en outre, une étape de mise à jour des métadonnées décrivant ladite anomalie environnementale au moyen d'un apprentissage automatique à partir de la liste d'anomalies environnementales. Système (1) pour détecter la présence d'anomalies environnementales dans un environnement (10) prédéfini, ce système (1) comprenant : une première base de données (33) comprenant un modèle (13) de référence dudit environnement (10) intégrant au moins des données cartographiques de l'environnement (10) et/ou des métadonnées décrivant un état normal de l'environnement (10) et/ou des métadonnées décrivant au moins une anomalie environnementale susceptible d'être présente dans l'environnement (10) ; des moyens (2-5) d'acquisition d'un contenu (6) descriptif d'une zone de l'environnement (10), ce contenu (6) descriptif comprenant une image, un contenu audio, un contenu textuel et/ou un nuage de points ; un serveur (32) de détection auquel sont connectés les moyens (2-5) d'acquisition, ce serveur (32) comprenant un module (12) de détection configuré pour détecter ladite anomalie environnementale dans le contenu (6) descriptif en exploitant des connaissances comprises dans le modèle (13) de référence et pour localiser, dans l'environnement (10), l'anomalie environnementale détectée en utilisant les données cartographiques du modèle (13) de référence ; une deuxième base de données (35) tenant à jour une liste (15) d'anomalies environnementales détectées par le module (12) de détection. Système (1) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend, en outre, un serveur (31) de prétraitement intégrant un module (11) de prétraitement configuré pour trier le contenu (6) descriptif en fonction du contexte d'acquisition de ce contenu (6) descriptif. Système (1) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le module (11) de prétraitement comprend un agent conversationnel apte à demander une information additionnelle concernant un contenu (6) descriptif. Système (1) selon l'une quelconque des revendications 7 à 9, caractérisé en ce que les moyens (2-5) d'acquisition comprennent des moyens d'opportunités ou embarqués à bord de véhicules d'opportunité terrestres, marins ou aériens.