DeepMind publie ForTy : une carte de 6 types de forêt à 10 mètres de résolution

Google DeepMind et Google Research, avec le World Resources Institute (WRI) et l'Institut international pour l'analyse des systèmes appliqués (IIASA), ont publié Forest Typology 2020, ou ForTy. Cette carte mondiale découpe les terres émergées en parcelles de 10×10 mètres et classe chacune dans l'une des six catégories de forêt et d'usage des terres. Le modèle identifie correctement le type de forêt dans 90% des cas et distingue la forêt de la non-forêt dans 95% des cas. La vérification a porté sur plus de 9000 points tirés au hasard. La carte s'accompagne d'une première série temporelle couvrant 2017–2025 : elle montre non seulement où la forêt a disparu, mais aussi ce qui l'a remplacée.

Pourquoi tout est vert vu du satellite

Les cartes de couverture forestière classiques répondent à une seule question : y a-t-il des arbres sur ce pixel ? Pour le climat et la biodiversité, c'est insuffisant. Une forêt primaire, jamais coupée, stocke nettement plus de carbone et abrite bien plus d'espèces qu'une plantation monoculturale avec un cycle de coupe de dix à vingt ans. Vu d'en haut, tout cela se fond dans une même tache verte.

Pour les régulateurs, le problème est déjà concret. Le règlement européen sur les produits sans déforestation (EUDR) interdit d'importer du café, du cacao ou de l'huile de palme issus de terres qui étaient de la forêt en 2020 avant de devenir des terres agricoles. Pour le bois, les exigences sont plus strictes : il est interdit de convertir des forêts primaires ou naturellement régénérées en plantations.

Entreprises et autorités de contrôle doivent donc savoir non pas seulement s'il y a des arbres, mais de quel type de forêt il s'agit et ce qui a poussé après la coupe. Il y a un an, les mêmes partenaires avaient publié Natural Forests of the World 2020, qui apportait une réponse binaire : forêt naturelle ou non. ForTy va plus loin et décrit précisément le type de forêt.

Six classes et 1,7 million de points annotés

Les classes reposent sur les définitions de la FAO de l'ONU : forêt primaire, forêt naturellement régénérée, forêt plantée (planted forest), forêt de plantation, cultures arborées et agroforesterie (palmier, caoutchouc, cacao, fruitiers) et « autres terres », des prairies et terres arables jusqu'aux villes et aux plans d'eau.

La difficulté tient à ce que certaines catégories se définissent par l'usage des terres, et non par leur apparence. Pour apprendre cette différence au modèle, l'équipe a réuni environ 1,7 million de points annotés, issus de relevés d'experts, de jeux de données nationaux et régionaux, ainsi que de vérifications ciblées là où le modèle se trompait. L'architecture est sur mesure, conçue pour les données de télédétection. L'entrée principale est constituée des embeddings d'AlphaEarth Foundations : des synthèses compactes d'observations satellitaires pluriannuelles pour chaque pixel de 10 mètres. À partir de ces données, le modèle repère les motifs de plantation, les cycles de croissance et le rythme des coupes.

Principaux paramètres de la publication :

• résolution : 10 mètres, couverture mondiale ;
• six classes fondées sur les définitions de la FAO ;
• échantillon d'entraînement : environ 1,7 million de localisations annotées ;
• validation : plus de 9000 points aléatoires, deux experts pour chacun ;
• précision du type de forêt : 90%, séparation forêt / non-forêt : 95% ;
• série temporelle : annuelle de 2017 à 2025 ;
• accès : Google Earth Engine, sous licence ouverte.

Des probabilités plutôt que « oui ou non »

ForTy ne fournit pas d'étiquette tranchée. Pour chaque classe, le modèle renvoie une probabilité, et l'utilisateur choisit lui-même le seuil. Une entreprise qui évalue ses risques au titre de l'EUDR peut ne retenir que les pixels à très forte confiance, afin d'éviter les griefs du régulateur. Un chercheur qui estime la superficie totale des forêts utilisera tout le spectre des probabilités et obtiendra un tableau plus complet.

La série temporelle comble une autre lacune. Quand une forêt naturelle est abattue puis replantée en plantation, le terrain reverdit vite, et les cartes de couverture standard ne voient pas le changement. ForTy repère ce type de substitution, ainsi que les processus inverses, par exemple l'enfrichement de terres abandonnées. La série n'a pour l'instant que le statut de première version : Google promet de l'améliorer avec ses partenaires et ses utilisateurs.

À qui servira concrètement cette carte

Les premiers utilisateurs sont évidents : les entreprises dont les chaînes d'approvisionnement passent par l'UE, qui doivent prouver l'origine de leurs matières premières, et les régulateurs eux-mêmes. La carte de référence de 2020 coïncide avec la date butoir de l'EUDR ; elle peut donc servir de point de départ, tandis que la série jusqu'en 2025 montrera ce qu'il est advenu de la parcelle ensuite. Pour les organisations de protection de la nature et les fonds d'investissement forestier, la carte aidera à voir où la protection fonctionne et où la forêt naturelle se transforme en plantation. Les chercheurs pourront utiliser les couches probabilistes pour estimer les superficies.

Les données peuvent être téléchargées ou connectées directement dans Earth Engine, et une application interactive permet de les consulter à la résolution de 10 mètres. Pour Google, ForTy s'ajoute à la gamme Earth AI et à l'axe AI for Nature, qui comprend déjà des cartes des facteurs de perte de forêt, une prévision du risque de déforestation et des modèles de répartition des espèces. ForTy montre comment un modèle de fondation d'observation de la Terre devient un outil de certification et de conformité.