Titre en français

Projet IABD : La géomatique au service des brûlages dirigés

Titre dans une autre langue

IABD Project: Geomatics in the service of controlled burns

Auteur

Dumont, Alban

Directeur de recherche

Bal, Marie-Claude

Date de soutenance

12 septembre 2025

Établissement

Université Toulouse-Jean Jaurès

UFR ou composante

Département Géographie-Aménagement-Environnement

Diplôme

M2 Géomatique (SIGMA)

Sujet

Intelligence artificielle

Mots-clés en français

Brûlage dirigé

Pyrénées Orientales

GEODE

Recherche

Portail cartograhique

Base de données

QGIS

Webmapping

Lizmap

uMap

Intelligence Artificiel

Python

Télédétecton

enrichissement de données

Mots-clés dans une autre langue

Controlled burning

Pyrénées Orientales

GEODE

Research

Cartographic portal

Database

QGIS

Webmapping

Lizmap

uMap

Artificial Intelligence

Python

Remote sensing

Data enrichment

Résumé en français

Ce stage de six mois, réalisé dans le cadre du Master 2 Sciences Géomatiques en Environnement et Aménagement (SIGMA) à l’Université Toulouse Jean Jaurès, s’inscrit dans le projet de recherche Intelligence Artificielle dans l’Aide à la Décision pour les Brûlages Dirigés (IABD). Porté par Marie-Claude Bal du laboratoire GEODE en collaboration avec les laboratoires IRIT et LISST, ce projet vise à développer des outils d’intelligence artificielle (IA) pour améliorer l’aide à la prise de décision des gestionnaires réalisant des brûlages dirigés (BD) dans les Pyrénées-Orientales, une pratique courante permettant de prévenir les incendies de végétation et de préserver les écosystèmes pastoraux.
Mon rôle au sein de ce projet s’est articulé autour de deux principales missions. La première consistait à concevoir et développer un nouveau portail web cartographique pour la Cellule de Brûlage Dirigé 66 (CBD66) afin de remplacer un système obsolescent, coûteux et peu évolutif. La seconde mission était d’appuyer le volet IA du projet en consolidant les données géospatiales nécessaires à l’entraînement des modèles prédictifs chargés d’identifier les facteurs clés dans la réussite d’un brûlage dirigé. Cela impliquait l’évaluation de la qualité de la base de données historiques de la CBD66, l’enrichissement de ces données avec des sources externes (météo, télédétection, topographie), et la collaboration avec Júlia Rebollo Asens, stagiaire à l’IRIT.
La méthodologie adoptée a combiné diagnostic technique, recueil des besoins auprès des acteurs de terrain et évaluation comparative de solutions logicielles. Pour le portail cartographique, après une analyse approfondie des limites de l’ancien système, j’ai proposé et réalisé un prototype basé sur une solution Lizmap, un outil open source intégré à l’environnement QGIS, offrant autonomie, faible coût et facilité de maintenance. Pour le volet IA, j’ai travaillé à l’enrichissement de la base de données en intégrant des données météorologiques (Météo-France), des indices de brûlage calculés à partir d’images satellitaires (Sentinel-2, Landsat), et des caractéristiques topographiques (pente, altitude, orientation).
Les résultats obtenus sont concrets et opérationnels. Le portail Lizmap, bien que sa mise en production ait été temporairement retardée par des contraintes techniques, répond aux critères d’autonomie, de coût réduit, et d’évolutivité. Les données consolidées, quant à elles, ont permis d’alimenter les modèles prédictifs de l’IRIT, ouvrant la voie à des recherches plus approfondies. Bien que la base de données de la CBD66, riche de 40 ans d’archives, soit une ressource précieuse, son enrichissement par des données complémentaires et des partenariats pourrait affiner l’évaluation des parcelles de brûlage dirigé, en clarifiant les critères de réussite et en optimisant la planification des chantiers.
Ce travail a été effectué dans une perspective plus large, visant à préparer le dépôt d’un projet ambitieux en vue d’un financement par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) permettant une application sur d’autres départements du massif pyrénéen.

Résumé dans une autre langue

This six-month internship, conducted as part of the Master 2 in Geomatics Sciences for Environment and Planning (SIGMA) at the Université Toulouse Jean Jaurès, is embedded within the Artificial Intelligence for Decision Support in Prescribed Burning (IABD) research project. Led by Marie-Claude Bal from the GEODE laboratory in collaboration with the IRIT and LISST laboratories, this project aims to develop artificial intelligence (AI) tools to enhance decision-making for managers conducting prescribed burns (BD) in the Pyrénées-Orientales. This practice is essential for preventing vegetation fires and preserving pastoral ecosystems.
My role within this project focused on two main tasks. The first involved designing and developing a new web mapping portal for the Cellule de Brûlage Dirigé 66 (CBD66) to replace an outdated, costly, and inflexible system. The second task was to support the AI component of the project by consolidating the geospatial data required to train predictive models, which aim to identify key factors in the success of prescribed burns. This involved assessing the quality of the CBD66’s historical database, enriching it with external sources (weather data, remote sensing, topography), and collaborating with Júlia Rebollo Asens, an intern at IRIT.
The methodology combined technical diagnostics, field stakeholder needs assessment, and comparative evaluation of software solutions. For the mapping portal, after a thorough analysis of the limitations of the old system, I proposed and developed a prototype based on Lizmap, an open-source tool integrated with QGIS, offering autonomy, low cost, and ease of maintenance. For the AI component, I enriched the database by integrating meteorological data (Météo-France), burn indices derived from satellite imagery (Sentinel-2, Landsat), and topographic features (slope, elevation, aspect).
The results achieved are both concrete and operational. While the deployment of the Lizmap portal was temporarily delayed due to technical constraints, it meets the criteria of autonomy, cost-effectiveness, and scalability. The consolidated data, meanwhile, have fueled IRIT’s predictive models, paving the way for further research. Although the CBD66 database, with its 40 years of archives, is a valuable resource, its enrichment with additional data and partnerships could refine the evaluation of prescribed burn plots, clarify success criteria, and optimize planning.
This work was carried out with a broader perspective, aiming to prepare the submission of an ambitious project for funding by the French National Research Agency (ANR), with potential applications in other departments of the Pyrenean massif.

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