SmartForestFire détecte la fumée avant que les feux de forêt ne s'aggravent
Alors que les feux de forêt ravagent actuellement de nombreuses régions d'Europe et d'Amérique du Nord, le Fraunhofer IIS et le Fraunhofer IML testent un système d'alerte précoce basé sur l'intelligence artificielle dans la forêt de Tennenlohe, au sud-est d'Erlangen. SmartForestFire combine des caméras, des capteurs environnementaux, des données géographiques et la communication radio mioty® pour fournir une vue d'ensemble automatisée de la situation.
La détection précoce devient un facteur crucial
Les grands incendies qui ravagent actuellement l’Espagne, la France, l’Écosse et le Canada montrent à quelle vitesse le feu peut, dans des conditions de sécheresse et de chaleur, ravager de vastes superficies, mettre des vies en danger et mobiliser les équipes d’intervention pendant de longues périodes.
Les données européennes soulignent également l’importance de cette question : au 15 juillet 2026, 167 326 hectares avaient déjà été touchés par des feux de forêt dans l’UE. Avec 1 083 incendies enregistrés, ce chiffre était plus de deux fois supérieur à la moyenne à long terme.
C’est pourquoi SmartForestFire intervient en amont de la lutte contre les incendies proprement dite. Le système est conçu pour détecter la fumée à un stade précoce, évaluer automatiquement les dangers potentiels et transmettre les informations pertinentes directement aux centres de contrôle et aux équipes d’intervention.
L’IA distingue la fumée du brouillard et de la poussière
Des modèles d’IA à plusieurs niveaux analysent les images des caméras et sont censés distinguer de manière fiable les dégagements de fumée des facteurs perturbateurs tels que les nuages, le brouillard ou la poussière.
Des données de capteurs géoréférencées viennent compléter cette analyse. Il s’agit notamment de la température de l’air, du vent, de l’humidité du sol, de la fumée et du CO₂. La combinaison des informations issues des images, des capteurs et des données géographiques devrait permettre de réduire le nombre de fausses alertes et d’évaluer la situation avec plus de précision.
Cette approche permet également d’utiliser du matériel moins coûteux. À l’avenir, cela pourrait ainsi permettre de surveiller de manière automatisée des zones forestières plus petites, difficiles d’accès ou particulièrement menacées.
mioty® relie les capteurs et le centre de contrôle
Pour la transmission sans fil, SmartForestFire utilise la technologie LPWAN mioty® développée par le Fraunhofer IIS. Ce procédé, basé sur le « Telegram Splitting », est conçu pour assurer une communication économe en énergie et résistante aux interférences sur de longues distances.
Les données des capteurs doivent ainsi parvenir de manière stable au centre de contrôle, même à proximité d’autres systèmes radio, dans des conditions de site difficiles ou avec une infrastructure de communication limitée.
Par ailleurs, le projet étudie la localisation des capteurs à partir des différences de temps de propagation des signaux mioty®. Trois stations de base situées à Marloffstein, Tennenlohe et au sud d’Erlangen couvrent à cet effet une superficie d’environ 200 kilomètres carrés.
La position des capteurs émettant des signaux permet de délimiter géographiquement un événement. De cette manière, il est également possible de suivre une éventuelle propagation de la cause de l’alerte.
La plateforme établit un tableau de situation actualisé
Toutes les données d’images, de capteurs et géospatiales sont regroupées au sein d’une plateforme de visualisation centrale. Celle-ci met à disposition des séquences d’images et de vidéos provenant de différentes périodes et perspectives, ainsi que des informations sur la météo, l’état de la forêt, la situation et l’accessibilité.
Le centre de contrôle reçoit ainsi non seulement une alerte automatisée, mais aussi une vue d’ensemble actualisée de la situation pour l’évaluation des risques et la planification des interventions.
Pour les intégrateurs de systèmes et les fournisseurs de solutions, la combinaison de l’analyse d’images basée sur l’IA, des capteurs LPWAN, du géoréférencement et de la connexion au centre de contrôle revêt une importance particulière. SmartForestFire montre comment différentes sources de données peuvent être regroupées pour former un système d’alerte précoce cohérent.
Essai pilote en conditions réelles
Depuis septembre 2025, une première caméra est en phase de test sur une tour radio du Fraunhofer IIS, dans la forêt de Tennenlohe. Les données à caractère personnel sont anonymisées directement sur la caméra avant que les données d’image ne quittent l’appareil.
D’ici la fin de l’été 2026, trois sites de caméras ainsi que des stations de base mioty® et des capteurs supplémentaires devraient être installés. Selon l’équipe du projet, les premiers tests montrent déjà une détection fiable de la fumée dès les premiers stades de son apparition.
À l’issue de la phase de tests internes, les équipes d’intervention et le centre de contrôle intégré de Nuremberg seront automatiquement informés des risques d’incendie de forêt.
« Seule la combinaison d’une analyse d’images moderne basée sur l’IA, de capteurs adaptés, d’une communication radio robuste et de l’expérience des équipes d’intervention permet de mettre en place un système fonctionnant de manière fiable et économique dans des conditions réelles », explique Tobias Raczok, chercheur au Fraunhofer IIS et coordinateur du projet SmartForestFire.
En savoir plus et nous contacter
Pour en savoir plus sur l’approche technique et l’exploitation pilote de SmartForestFire, rendez-vous sur le site du Fraunhofer IIS : https://www.scs.fraunhofer.de/de/referenzen.html.