Green Shield
Une couche d'intelligence décisionnelle pour mieux prévenir, anticiper et gérer les incendies de forêt.
Green Shield ne remplace pas les services de protection civile, les autorités forestières, les services météorologiques ou les agences spatiales — c'est une couche d'intelligence conçue pour s'appuyer progressivement sur les données et les moyens déjà existants.
Données réelles → Intelligence explicable → Décision humaine
Un problème opérationnel, pas seulement environnemental
La lutte contre les incendies de forêt est autant un problème d'information que d'intervention.
Les incendies de forêt représentent une menace croissante dans de nombreuses régions du monde, avec des massifs souvent difficiles d'accès et une fenêtre d'intervention réduite une fois le feu déclaré. De nombreux pays ont déjà engagé des initiatives de surveillance numérique — plateformes de suivi, drones, imagerie satellite, données météorologiques — portées par leurs agences nationales compétentes (autorités forestières, services météorologiques, agences spatiales). Green Shield est pensé pour s'appuyer sur ces sources et ces efforts existants, et pour aider à les relier, les interpréter et en tirer des enseignements — pas pour les remplacer.
Détection tardive
Un départ de feu est souvent signalé après qu'il a déjà pris de l'ampleur, réduisant la fenêtre d'intervention efficace.
Information fragmentée
Les données satellite, météo, terrain et institutionnelles (services météorologiques, autorités forestières, agences spatiales, protection civile) circulent rarement dans une vue unique et à jour.
Terrain difficile d'accès
Les massifs forestiers les plus exposés sont souvent les moins accessibles pour une surveillance humaine continue.
Conditions météo changeantes
Le vent et la sécheresse peuvent faire évoluer une situation en quelques dizaines de minutes.
Ressources limitées
Les équipes et moyens d'intervention doivent être priorisés efficacement face à plusieurs zones à risque simultanées.
Évolution difficile à anticiper
Sans modèle de propagation, il est difficile d'estimer par avance quelles zones seront exposées.
Une couche d'intelligence, pas un capteur de plus
Green Shield ne remplace aucune source de données existante — il les connecte et les transforme en intelligence exploitable.
Données → IA → Risque → Alerte → Décision → Action → Retour d'expérience
Sélectionnez une étape pour voir ce qu'elle recouvre concrètement.
Un cycle continu : chaque retour d'expérience vient enrichir à nouveau les données du cycle suivant.
Rassembler les données disponibles
Sources ouvertes dès aujourd'hui, sources institutionnelles à terme.
Imagerie satellite, observations actives, météo et historique des incendies — en s'appuyant d'abord sur des données ouvertes, puis en intégrant progressivement des sources institutionnelles (services météorologiques, autorités forestières, agences spatiales) là où des partenariats formels le permettraient.
Tableau de bord de commandement
Une vision unifiée du risque, des incidents et des ressources — présentée ici avec des données d'exemple.
62 / 100
Moyenne pondérée des zones surveillées
3
Signalements en cours de traitement
5
Régions en vigilance renforcée
84 %
Illustre un indicateur de confiance ; intégrable via un fournisseur IA / vision par ordinateur lors du déploiement, pas un résultat de modèle réel.
3 / 5
NASA FIRMS (satellite) en direct aujourd'hui — météo, historique, capteurs et drones : intégrations futures potentielles.
< 3 h
Délai type d'une observation active (donnée d'exemple)
24 km/h NE
Zone la plus exposée actuellement
1,8 ha/h
Zone la plus critique
Équipe mobilisée
1 intervention en cours
Incidents actifs — exemple
Massif de Valombre
Val-Nord
- Niveau de risque
- Critique
- Confiance (exemple)
- 91 %
- Statut
- Confirmé
Anomalie thermique satellite confirmée par un survol drone et une hausse de température au sol.
Les incidents, indices et statuts affichés sont des exemples illustratifs et ne reflètent aucune donnée gouvernementale, capteur ou incident réel. Les éléments marqués IA représentent une capacité intégrable via un fournisseur tiers, jamais le résultat d'un modèle réel.
Comprendre le score de risque, pas seulement le lire
Le risque est calculé à partir de facteurs mesurables et pondérés — jamais une valeur opaque. Cet exemple illustre la structure d'un indicateur explicable, telle qu'elle s'appliquerait à un fournisseur IA/analytique réel une fois intégré.
38 °C, au-dessus de la moyenne saisonnière
22 % d'humidité relative
26 km/h, rafales variables
Indice de combustible élevé
Pente forte, accès limité
Zone récurrente sur les 5 dernières années
Facteurs, poids et scores illustrés ici sont des exemples de démonstration — ils ne proviennent pas d'un modèle entraîné ni de données environnementales réelles. Un déploiement réel s'appuierait sur un fournisseur IA/analytique et des données réelles, choisis selon les besoins du client (voir Technologies & Intégration).
La confiance vient du recoupement, pas d'une seule source
Activez ou désactivez les sources ci-dessous pour voir comment le niveau de confiance évolue.
Démonstration illustrative du principe de recoupement — les pondérations sont simplifiées à des fins pédagogiques et ne proviennent pas d'un modèle de détection réel. Une intégration réelle s'appuierait sur un fournisseur de vision par ordinateur ou d'analyse multi-source (voir Technologies & Intégration).
De la position actuelle aux zones exposées
Représentation schématique — pas une prévision géographique réelle.
- Échéance
- T0
- Surface estimée
- ≈ 12 ha
- Zones exposées estimées
- Zone d'origine uniquement
Étape 1 sur 4
Simulation illustrative — la propagation réelle d'un feu de forêt dépend de nombreux facteurs (vent, relief, végétation) qu'un système opérationnel modéliserait avec des données réelles et un véritable moteur de simulation.
Un appui à la décision, pas un pilote automatique
Green Shield informe les décideurs — il ne remplace ni ne contrôle les équipes d'intervention.
Prioriser les incidents
Classer les incidents actifs selon leur niveau de risque et leur confiance de détection.
Identifier les zones exposées
Mettre en évidence les zones, infrastructures et populations potentiellement exposées.
Recommander des ressources
Suggérer une allocation de moyens en fonction de la sévérité et de la proximité des équipes.
Identifier les voies d'accès
Indiquer les itinéraires d'accès disponibles vers une zone difficile d'accès.
Suivre l'évolution
Fournir une vision actualisée de l'évolution d'un incident déjà engagé.
Les recommandations produites par le système soutiennent la décision humaine. La priorisation finale, l'engagement des équipes et toute action opérationnelle restent sous la responsabilité exclusive des décideurs et des services d'urgence.
Des données brutes à la décision opérationnelle
Une chaîne linéaire et traçable — chaque couche a un rôle défini.
Sources de données
Imagerie satellite, observations actives et données météo dès aujourd'hui ; drones, capteurs IoT et données terrain via de futures intégrations institutionnelles.
Ingestion des données
Collecte, normalisation et synchronisation des flux hétérogènes.
IA / Analytique
Modèles de scoring de risque, classification et détection d'anomalies.
Intelligence géospatiale
Cartographie, zonage et analyse spatiale du risque et des incidents.
Moteur de risque & incidents
Calcul des scores de risque et qualification des incidents détectés.
Tableau de bord de commandement
Vision opérationnelle unifiée pour les décideurs.
Équipes de réponse
Recommandations et informations transmises aux équipes sur le terrain.
Une architecture conçue pour intégrer des technologies réelles
Green Shield ne prétend pas exécuter son propre modèle d'IA propriétaire. La plateforme est conçue pour orchestrer des données réelles, des capacités analytiques et des technologies tierces sélectionnées selon les besoins du déploiement.
Analyse d'image par IA
Interprétation automatisée d'images satellite ou aériennes pour repérer des signaux visuels pertinents.
Vision par ordinateur
Détection et classification d'objets ou d'anomalies dans un flux d'images ou de vidéo.
Analyse d'imagerie satellite
Traitement de données d'observation de la Terre (optique, thermique, radar) pour le suivi environnemental.
Intelligence météo et vent
Intégration de données météorologiques et de vent pour enrichir l'évaluation du risque.
Analyse de la végétation
Indicateurs de sécheresse ou de densité de végétation à partir de données d'observation de la Terre.
Analytique prédictive
Modèles statistiques ou d'apprentissage automatique pour anticiper une évolution probable.
Alertes automatisées
Déclenchement et acheminement d'alertes vers les équipes concernées selon des règles définies.
OpenAI API
Modèles d'IA générative et de langage, utilisables pour l'analyse ou la synthèse d'informations.
Google Cloud Vision AI
Suite d'outils de vision par ordinateur de Google Cloud pour l'analyse d'images.
Google Cloud Vertex AI
Plateforme IA / apprentissage automatique de Google Cloud pour l'entraînement et le déploiement de modèles.
Amazon Bedrock
Plateforme AWS d'accès à des modèles de fondation pour des applications d'IA générative.
Copernicus Data Space Ecosystem
Accès ouvert aux données Sentinel de l'UE/ESA — déjà référencé dans le registre de sources de Green Shield.
Sentinel Hub
Infrastructure cloud d'accès et de traitement aux données d'observation de la Terre.
Open-Meteo
API de données météorologiques et climatiques.
Il ne s'agit pas d'une liste de partenaires ni d'intégrations actives — ces technologies sont citées à titre d'exemple pour illustrer le type de fournisseurs avec lesquels une intégration serait techniquement envisageable. Cette page n'implique aucun partenariat, parrainage ou affiliation avec les fournisseurs mentionnés. La disponibilité, les licences, les tarifs et les conditions d'usage commercial de chaque fournisseur dépendent exclusivement de leurs propres conditions et devraient être vérifiés indépendamment avant toute intégration réelle.
Cinq capacités, une seule plateforme
Green Shield est pensé comme un ensemble de modules cohérents, pas comme des outils séparés à intégrer un par un.
Intelligence de prévention
Cartographie du risque et analyse prédictive pour anticiper les périodes et zones critiques.
Détection précoce
Détection multi-source des départs de feu combinant satellite, observations actives et, à terme, drones et capteurs.
Intelligence des incidents
Vision opérationnelle unifiée de chaque incident actif.
Optimisation de la réponse
Aide à la décision pour prioriser les interventions et allouer les ressources.
Analyse & retour d'expérience
Analyse historique et enseignements post-incident pour affiner le système saison après saison.
Comment Green Shield réagit à un risque
De la détection d'un signal à la prise de décision, Green Shield transforme les données environnementales en informations exploitables.
Un signal est détecté
Un signal de feu actif est détecté dans les données disponibles.
Ce scénario est un exemple illustratif du fonctionnement opérationnel prévu — il ne reflète ni un incident réel, ni une alerte réellement envoyée, ni une intervention réellement déclenchée, ni une décision prise de manière autonome. La détection peut s'appuyer sur des sources réelles comme NASA FIRMS (voir Vue Environnementale) ; l'analyse, l'alerte et la décision illustrent une architecture évolutive, intégrable avec des fournisseurs réels selon les besoins du déploiement (voir Technologies & Intégration).
Protéger d'abord — les personnes, les forêts, les écosystèmes
La technologie et l'IA sont des moyens, pas une fin en soi.
Protection des écosystèmes
Limiter l'ampleur des incendies pour préserver des forêts qui mettent des décennies à se reconstituer.
Protection des communautés
Donner aux équipes et aux populations exposées plus de temps pour réagir, en particulier dans les zones isolées.
Décisions plus rapides et mieux informées
Remplacer l'incertitude par une vue claire du risque, pour prioriser l'action quand chaque minute compte.
Préservation du patrimoine forestier
Contribuer à la protection d'un patrimoine naturel et économique (bois, liège, écotourisme) sur le temps long.
Durabilité et scalabilité progressives
Grandir par étapes, sur des bases validées, plutôt que de viser une couverture nationale dès le premier jour.
À terme, un déploiement réel s'appuierait vraisemblablement sur un financement public, institutionnel ou associatif — à l'image de projets européens comparables — plutôt que sur un modèle commercial classique.
Une progression réaliste, pas un calendrier promis
Un chemin technique concret vers un produit opérationnel — construit par étapes sur des bases réelles, pas la promesse qu'une IA résoudra tout d'un coup. Aucune date, financement ou partenariat n'est garanti ou annoncé.
Démonstrateur
Ce qui existe aujourd'hui — la base réelle sur laquelle tout le reste se construit.
- Données réelles NASA FIRMS
- Vue Environnementale (globe Cesium)
- Détections de feu et métadonnées réelles
- Architecture initiale de la plateforme
- Distinction transparente entre capacités en direct et illustratives
Couche d'intelligence
Construire de véritables capacités analytiques au-dessus des données réelles.
- Indicateurs d'activité incendie dérivés de FIRMS
- Données météo et vent
- Données de végétation et d'environnement
- Indicateurs explicables, avec méthodologie documentée
- Fusion de données multi-sources
Plateforme opérationnelle
Transformer la couche d'intelligence en un véritable workflow opérationnel.
- Historique des données
- Fiches d'incidents
- Alertes
- Supervision continue
- Rôles utilisateurs
- Workflows de vérification
- Rapports et tableaux de bord opérationnels
Déploiement client
Adapter la plateforme à un déploiement client réel.
- Sélection des fournisseurs de données appropriés
- Sélection des fournisseurs / modèles IA appropriés
- Accords de licence et commerciaux
- Intégrations API
- Configuration spécifique au client
- Sécurité et contrôle d'accès
- Infrastructure et déploiement
- Formation et transfert opérationnel
Green Shield est un concept produit conçu et développé dans le cadre de Software Place — présenté ici comme prototype interactif, non comme un système en production.