L’un des objectifs de cette invention est de fournir un outil objectif et reproductible pour évaluer la pertinence de réaliser de nouvelles constructions sur une zone géographique prédéterminée de la Terre. Pour cela, les inventeurs proposent d’entrainer un modèle d’apprentissage machine, à partir de données d’historique pour prédire un paramètre de variation de score qui correspond à une variation d’au moins un score de pression environnementale. En pratique, le paramètre de variation de score est représentatif de l’impact environnemental d’une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre. Figure à publier avec l’abrégé : figure 1 SYSTÈME ET PROCÉDÉ POUR PRÉDIRE L’IMPACT ENVIRONNEMENTAL D’AU MOINS UNE STRUCTURE À CONSTRUIRE SUR AU MOINS UNE ZONE GÉOGRAPHIQUE PRÉDÉTERMINÉE DE LA TERRE L’invention concerne le domaine de la quantification environnementale. En particulier, elle concerne un système et un procédé pour prédire l’impact environnemental d’au moins une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre. Elle concerne également un système et un procédé pour l’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire un paramètre de variation de score qui correspond à une variation d’au moins un score de pression environnementale. L’accroissement de l’urbanisation et du tourisme sont une caractéristique essentielle des sociétés industrielles. Or, leurs effets négatifs sur l’environnement sont très proches notamment lorsque l’on considère la typologie d’activités humaines et leur incidence sur l’artificialisation des sols et la biodiversité, les infrastructures routières et moyens de transport et leur incidence sur la qualité de l’air ou encore la sur-fréquentation de lieux et leur incidence sur le stress hydrique. Ainsi, l’urbanisation et le tourisme portent une responsabilité majeure et commune dans la dégradation de l’environnement. La prise de conscience de cette problématique rend nécessaire une meilleure connaissance de leur impact sur l’environnement. En particulier, on peut souhaiter disposer d’outils objectifs et reproductibles pour évaluer la pertinence de réaliser de nouvelles constructions sur une zone géographique prédéterminée de la Terre, au vu de leurs impacts futurs sur l’environnement. Ainsi, il existe un besoin pour quantifier l’impact environnemental lié à la pertinence de réaliser de nouvelles constructions sur une zone géographique prédéterminée de la Terre. L’invention vise à résoudre, au moins partiellement, ce besoin. L’invention vise un procédé de prédiction de l’impact environnemental d’au moins une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre. En particulier, le procédé de prédiction comprend : - une première étape d’obtention d’une pluralité de données géoréférencées qui est représentative de la surface au sol occupée par la structure à construire, - une étape d’extraction de contours, à partir de la pluralité de données géoréférencées, d’un contour extérieur géoréférencé de la structure à construire, - une deuxième étape d’obtention d’au moins un paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, - une étape de formation d’un vecteur qui comprend le contour extérieur géoréférencé de la structure à construire et le paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, et - une étape de prédiction, à partir du vecteur et d’au moins un modèle d’apprentissage machine qui est entrainé, dit modèle entrainé, pour prédire au moins un paramètre de variation de score qui correspond à une variation d’au moins un score de pression environnementale, le paramètre de variation de score étant représentatif de l’impact environnemental de la structure à construire sur la zone géographique prédéterminée de la Terre. Dans un premier mode de réalisation, le procédé de prédiction comprend en outre : - une étape de détermination ou de sélection d’au moins une typologie de structure à construire qui est choisie parmi une pluralité de typologies prédéterminées de structure à construire et de toutes combinaisons de celles-ci, et - une première étape de recherche, à partir de la typologie de structure à construire, d’au moins une entrée d’une première table de sélection qui associe une typologie de structure à construire à au moins un modèle entrainé pour prédire le score de pression environnementale, et dans lequel, l’étape de prédiction comprend l’utilisation du ou des modèles entrainés pour prédire le score de pression environnementale qui sont associés à la ou les entrées de la première table de sélection. Dans un deuxième mode de réalisation, le procédé de prédiction comprend en outre : - une deuxième étape de recherche, à partir du paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, d’au moins une entrée d’une deuxième table de sélection qui associe un paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire à au moins un modèle entrainé pour prédire le score de pression environnementale, et dans lequel, l’étape de prédiction comprend l’utilisation du ou des modèles entrainés pour prédire le score de pression environnementale qui sont associés à la ou les entrées de la deuxième table de sélection. Dans un troisième mode de réalisation, le procédé de prédiction comprend en outre : - une troisième étape d’obtention d’au moins un premier score de pression environnementale associé à la zone géographique prédéterminée de la Terre, et - une étape de calcul d’au moins un deuxième score de pression environnementale à partir du premier score de pression environnementale et de paramètre de variation de score. Dans une première mise en œuvre particulière, la zone géographique prédéterminée de la Terre présente un rayon dont une origine coïncide avec le barycentre des données géoréférencées qui définissent le contour extérieur géoréférencé de la structure à construire. Dans une deuxième mise en œuvre particulière, le paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire décrit une propriété qui est choisie parmi : une surface, un effectif, une consommation, une production, une émission et toutes combinaisons de ceux-ci. L’invention vise aussi un système pour prédire l’impact environnemental d’au moins une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre. En particulier, le système comprend : - au moins un dispositif de stockage de données configuré pour stocker des instructions pour prédire l’impact environnemental d’au moins une structure à construire, et - au moins un processeur configuré pour exécuter les instructions pour mettre en œuvre un procédé de prédiction selon l’invention. L’invention vise aussi un procédé d’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire un paramètre de variation de score qui correspond à une variation d’au moins un score de pression environnementale, le paramètre de variation de score étant représentatif de l’impact environnemental d’une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre, la zone géographique prédéterminée de la Terre comprenant une pluralité de positions géographiques. En particulier, le procédé d’entrainement comprend : - une première étape d’obtention d’un historique de données géoréférencées qui couvrent tout ou partie de la zone géographique prédéterminée de la Terre, respectivement obtenues à des premières périodes d’historique, - une étape de recherche, à partir de l’historique de données géoréférencées, de la première donnée géoréférencée à laquelle apparait pour la première fois au moins une structure construite, dite donnée géoréférencée de référence, - une étape d’extraction de contours, à partir de la donnée géoréférencée de référence, d’un contour extérieur géoréférencé de la structure à construire, - une deuxième étape d’obtention d’au moins un paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, - une troisième étape d’obtention, pour tout ou partie de la pluralité de positions géographiques, d’un premier historique de valeurs antérieures de paramètres environnementaux respectivement obtenues à au moins une deuxième période d’historique inférieure ou égale à la première période d’historique associée à la donnée géoréférencée de référence, - une quatrième étape de calcul, pour tout ou partie de la deuxième période d’historique, d’au moins un premier score de pression environnementale à partir de tout ou partie de l’historique de valeurs antérieures de paramètres environnementaux, - une quatrième étape d’obtention, pour tout ou partie de la pluralité de positions géographiques, d’un deuxième historique de valeurs antérieures de paramètres environnementaux respectivement obtenues à au moins une troisième période d’historique supérieure ou égale à la première période d’historique associée à la donnée géoréférencée de référence, - une troisième étape de calcul, pour tout ou partie de la troisième période d’historique, d’au moins un deuxième score de pression environnementale à partir de tout ou partie de l’historique de valeurs antérieures de paramètres environnementaux, - une cinquième étape de calcul, d’au moins paramètre de variation de score qui correspond à une variation entre le premier score de pression environnementale et le deuxième score de pression environnementale, - une première étape de formation d’un premier vecteur qui comprend le contour extérieur géoréférencé de la structure à construire et le paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, - une deuxième étape de formation d’un deuxième vecteur qui comprend le paramètre de variation de score, et - une étape d’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine via un apprentissage automatique qui comprend une entrée et une sortie, l’entrée étant configurée pour recevoir le premier vecteur et la sortie étant configurée pour recevoir le deuxième vecteur. Dans un premier mode de réalisation, le procédé d’entrainement comprend en outre : - une étape de détermination ou de sélection d’au moins une typologie de structure à construire qui est choisie parmi une pluralité de typologies prédéterminées de structure à construire et de toutes combinaisons de celles-ci, et - une première étape d’insertion de la typologie de structure à construire dans une première table de sélection qui associe une typologie de structure à construire à au moins un modèle d’apprentissage machine qui est entrainé pour prédire le score de pression environnementale. Dans un deuxième mode de réalisation, le procédé d’entrainement comprend en outre : - une deuxième étape d’insertion du paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire dans une deuxième table de sélection qui associe un paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire à au moins un modèle d’apprentissage machine qui est entrainé pour prédire le score de pression environnementale. Dans un troisième mode de réalisation, le procédé d’entrainement comprend en outre une étape de dérivation de l’historique de données géoréférencées à partir d’une pluralité d’éléments choisis parmi : un capteur in situ, une image aérienne, une image satellite, des plans ou des schémas directeurs de la structure à construire, et toutes combinaisons de ceux-ci. Dans une première mise en œuvre particulière, le paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire décrit une propriété qui est choisie parmi : une surface, un effectif, une consommation, une production, une émission et toutes combinaisons de ceux-ci. Dans une deuxième mise en œuvre particulière, les paramètres environnementaux sont choisis parmi : l’air, l’eau, l’urbanisation, la biodiversité et toutes combinaisons de ceux-ci. Dans une troisième mise en œuvre particulière, l’apprentissage automatique comprend un algorithme d’entrainement qui est choisi parmi : une régression des moindres carrés partiels, une régression linéaire, un réseau neuronal, un arbre de décision, un algorithme génétique, une programmation génétique, une méthode des k plus proches voisins, un réseau à fonctions de base radiales, une fonction aléatoire, une forêt, une machine à vecteurs de support et un apprentissage profond. L’invention vise aussi un système pour l’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire un paramètre de variation de score qui correspond à une variation d’au moins un score de pression environnementale, le paramètre de variation de score étant représentatif de l’impact environnemental d’une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre, la zone géographique prédéterminée de la Terre comprenant une pluralité de positions géographiques. En particulier, le système comprend : - au moins un dispositif de stockage de données configuré pour stocker des instructions pour l’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine ; et - au moins un processeur configuré pour exécuter les instructions pour mettre en œuvre un procédé d’entrainement selon l’invention. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatif. La représente un mode de réalisation d’un procédé de prédiction selon l’invention. La représente un mode de réalisation d’un système pour la mise en œuvre du procédé de la . La représente un mode de réalisation d’un procédé d’entrainement selon l’invention. La représente un mode de réalisation d’un système pour la mise en œuvre du procédé de la . Les figures ne respectent pas nécessairement les échelles, notamment en épaisseur, et ce à des fins d’illustration. Sur les différentes figures, les traits et flèches en pointillés indiquent des éléments, des étapes et des enchainements facultatifs ou optionnels. Procédé de prédiction (100) de l’impact environnemental d’au moins une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre, le procédé de prédiction (100) comprenant : - une première étape d’obtention (110) d’une pluralité de données géoréférencées qui est représentative de la surface au sol occupée par la structure à construire, - une étape d’extraction de contours (120), à partir de la pluralité de données géoréférencées, d’un contour extérieur géoréférencé de la structure à construire, - une deuxième étape d’obtention (130) d’au moins un paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, - une étape de formation (140) d’un vecteur qui comprend le contour extérieur géoréférencé de la structure à construire et le paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, et - une étape de prédiction (150), à partir du vecteur et d’au moins un modèle d’apprentissage machine qui est entrainé, dit modèle entrainé, pour prédire au moins un paramètre de variation de score qui correspond à une variation d’au moins un score de pression environnementale, le paramètre de variation de score étant représentatif de l’impact environnemental de la structure à construire sur la zone géographique prédéterminée de la Terre. Procédé de prédiction (100) selon la revendication 1 comprenant en outre : - une étape de détermination ou de sélection (160) d’au moins une typologie de structure à construire qui est choisie parmi une pluralité de typologies prédéterminées de structure à construire et de toutes combinaisons de celles-ci, et - une première étape de recherche (170), à partir de la typologie de structure à construire, d’au moins une entrée d’une première table de sélection qui associe une typologie de structure à construire à au moins un modèle entrainé pour prédire le score de pression environnementale, et dans lequel, l’étape de prédiction (150) comprend l’utilisation du ou des modèles entrainés pour prédire le score de pression environnementale qui sont associés à la ou les entrées de la première table de sélection. Procédé de prédiction (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 2 comprenant en outre : - une deuxième étape de recherche (180), à partir du paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, d’au moins une entrée d’une deuxième table de sélection qui associe un paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire à au moins un modèle entrainé pour prédire le score de pression environnementale, et dans lequel, l’étape de prédiction (150) comprend l’utilisation du ou des modèles entrainés pour prédire le score de pression environnementale qui sont associés à la ou les entrées de la deuxième table de sélection. Procédé de prédiction (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, comprenant en outre : - une troisième étape d’obtention (190) d’au moins un premier score de pression environnementale associé à la zone géographique prédéterminée de la Terre, et - une étape de calcul (191) d’au moins un deuxième score de pression environnementale à partir du premier score de pression environnementale et de paramètre de variation de score. Procédé de prédiction (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la zone géographique prédéterminée de la Terre présente un rayon dont une origine coïncide avec le barycentre des données géoréférencées qui définissent le contour extérieur géoréférencé de la structure à construire. Procédé de prédiction (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire décrit une propriété qui est choisie parmi : une surface, un effectif, une consommation, une production, une émission et toutes combinaisons de ceux-ci. Système (200) pour prédire l’impact environnemental d’au moins une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre, le système (200) comprenant : - au moins un dispositif de stockage de données (210) configuré pour stocker des instructions pour prédire l’impact environnemental d’au moins une structure à construire, et - au moins un processeur (220) configuré pour exécuter les instructions pour mettre en œuvre un procédé de prédiction (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Procédé d’entrainement (300) d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire un paramètre de variation de score qui correspond à une variation d’au moins un score de pression environnementale, le paramètre de variation de score étant représentatif de l’impact environnemental d’une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre, la zone géographique prédéterminée de la Terre comprenant une pluralité de positions géographiques, le procédé d’entrainement (300) comprenant : - une première étape d’obtention (310) d’un historique de données géoréférencées qui couvrent tout ou partie de la zone géographique prédéterminée de la Terre, respectivement obtenues à des premières périodes d’historique, - une étape de recherche (320), à partir de l’historique de données géoréférencées, de la première donnée géoréférencée à laquelle apparait pour la première fois au moins une structure construite, dite donnée géoréférencée de référence, - une étape d’extraction de contours (321), à partir de la donnée géoréférencée de référence, d’un contour extérieur géoréférencé de la structure à construire, - une deuxième étape d’obtention (322) d’au moins un paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, - une troisième étape d’obtention (330), pour tout ou partie de la pluralité de positions géographiques, d’un premier historique de valeurs antérieures de paramètres environnementaux respectivement obtenues à au moins une deuxième période d’historique inférieure ou égale à la première période d’historique associée à la donnée géoréférencée de référence, - une quatrième étape de calcul (331), pour tout ou partie de la deuxième période d’historique, d’au moins un premier score de pression environnementale à partir de tout ou partie de l’historique de valeurs antérieures de paramètres environnementaux, - une quatrième étape d’obtention (340), pour tout ou partie de la pluralité de positions géographiques, d’un deuxième historique de valeurs antérieures de paramètres environnementaux respectivement obtenues à au moins une troisième période d’historique supérieure ou égale à la première période d’historique associée à la donnée géoréférencée de référence, - une troisième étape de calcul (341), pour tout ou partie de la troisième période d’historique, d’au moins un deuxième score de pression environnementale à partir de tout ou partie de l’historique de valeurs antérieures de paramètres environnementaux, - une cinquième étape de calcul (350), d’au moins paramètre de variation de score qui correspond à une variation entre le premier score de pression environnementale et le deuxième score de pression environnementale, - une première étape de formation (360) d’un premier vecteur qui comprend le contour extérieur géoréférencé de la structure à construire et le paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire, - une deuxième étape de formation (361) d’un deuxième vecteur qui comprend le paramètre de variation de score, et - une étape d’entrainement (370) d’un modèle d’apprentissage machine via un apprentissage automatique qui comprend une entrée et une sortie, l’entrée étant configurée pour recevoir le premier vecteur et la sortie étant configurée pour recevoir le deuxième vecteur. Procédé d’entrainement (300) selon la revendication 8, comprenant en outre : - une étape de détermination ou de sélection (380) d’au moins une typologie de structure à construire qui est choisie parmi une pluralité de typologies prédéterminées de structure à construire et de toutes combinaisons de celles-ci, et - une première étape d’insertion (381) de la typologie de structure à construire dans une première table de sélection qui associe une typologie de structure à construire à au moins un modèle d’apprentissage machine qui est entrainé pour prédire le score de pression environnementale. Procédé d’entrainement (300) selon l’une quelconque des revendications 8 à 9, comprenant en outre : - une deuxième étape d’insertion (390) du paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire dans une deuxième table de sélection qui associe un paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire à au moins un modèle d’apprentissage machine qui est entrainé pour prédire le score de pression environnementale. Procédé d’entrainement (300) selon l’une quelconque des revendications 8 à 10 comprenant en outre une étape de dérivation (391) de l’historique de données géoréférencées à partir d’une pluralité d’éléments choisis parmi : un capteur in situ, une image aérienne, une image satellite, des plans ou des schémas directeurs de la structure à construire, et toutes combinaisons de ceux-ci. Procédé d’entrainement (300) selon l’une quelconque des revendications 8 à 11, dans lequel le paramètre connu et/ou mesurable qui est associé à la structure à construire décrit une propriété qui est choisie parmi : une surface, un effectif, une consommation, une production, une émission et toutes combinaisons de ceux-ci. Procédé d’entrainement (300) selon l’une quelconque des revendications 8 à 12, dans lequel les paramètres environnementaux sont choisis parmi : l’air, l’eau, l’urbanisation, la biodiversité et toutes combinaisons de ceux-ci. Procédé d’entrainement (300) selon l’une quelconque des revendications 8 à 13 dans lequel l’apprentissage automatique comprend un algorithme d’entrainement qui est choisi parmi : une régression des moindres carrés partiels, une régression linéaire, un réseau neuronal, un arbre de décision, un algorithme génétique, une programmation génétique, une méthode des k plus proches voisins, un réseau à fonctions de base radiales, une fonction aléatoire, une forêt, une machine à vecteurs de support et un apprentissage profond. Système (400) pour l’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire un paramètre de variation de score qui correspond à une variation d’au moins un score de pression environnementale, le paramètre de variation de score étant représentatif de l’impact environnemental d’une structure à construire sur au moins une zone géographique prédéterminée de la Terre, la zone géographique prédéterminée de la Terre comprenant une pluralité de positions géographiques, le système (400) comprenant : - au moins un dispositif de stockage de données (410) configuré pour stocker des instructions pour l’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine ; et - au moins un processeur (420) configuré pour exécuter les instructions pour mettre en œuvre un procédé d’entrainement (300) selon l’une quelconque des revendications 8 à 14.