Au lieu d'envoyer des équipes dans des zones dangereuses et reculées, Carson peut désormais estimer la classification des cours d'eau beaucoup plus rapidement et en toute sécurité, avec une précision moyenne de 75 % grâce à des données fiables.

Ces classifications sont exigées par les organismes de réglementation gouvernementaux : elles établissent des zones tampons afin d'empêcher que les équipements lourds et les projets de développement n'endommagent les cours d'eau sensibles.

Le projet d'IA mené avec Amii était essentiel pour la protection et la gestion de l'environnement, la sécurité des travailleurs et l'efficacité de l'industrie.

Carson Integrated a collaboré avec Amii pour sélectionner et définir le défi que l'apprentissage automatique pouvait le mieux aider à résoudre ; a travaillé avec Amii pour créer un nouveau modèle sur mesure ; puis a financé d'autres entreprises du secteur forestier afin qu'elles suivent le même processus stratégique pour identifier leurs meilleurs projets d'apprentissage automatique.

Au cours des 20 dernières années, Carson Integrated a sillonné les régions accidentées et reculées de l'ouest du Canada, cartographiant le terrain et fournissant des informations géographiques précieuses à ses clients dans les secteurs de la foresterie, du pétrole et du gaz, ainsi que dans d'autres industries.

Aujourd'hui, cette société de conseil en environnement basée à Edmonton explore comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (ML) peuvent contribuer à réduire la difficulté, voire le danger, du travail de mesure des cours d'eau, offrant ainsi un avantage concurrentiel précieux à ses clients.

« Nous considérons l'IA comme un outil performant dans notre arsenal », déclare Lorne Carson, fondateur et président.

Lorsque Carson a créé son entreprise en 2006, il s'agissait d'un cabinet de conseil individuel s'appuyant sur ses années d'expérience dans le domaine forestier. Depuis lors, l'entreprise s'est développée et propose désormais à ses clients une gamme variée de services dans le domaine de la gestion forestière, ainsi que des services environnementaux et écologiques.

L'un de leurs principaux domaines d'activité consiste à fournir des données issues du système d'information géographique (SIG), qui comprennent des informations sur le relief, les cours d'eau, la végétation et les caractéristiques naturelles d'une région. M. Carson explique qu'ils mènent leurs travaux dans la « zone verte » densément boisée du nord de l'Alberta, à l'aide d'images aériennes, de satellites et de mesures manuelles effectuées sur le terrain.

« C'est un travail très difficile dans certaines des régions les plus reculées de la province », explique Carson.

« Nous voulions trouver un moyen d'utiliser l'apprentissage automatique pour réduire le temps et les efforts nécessaires pour envoyer nos équipes sur le terrain dans la forêt. Nous avons donc contacté Amii pour savoir comment nous pouvions aller de l'avant. »

Données en continu

Une partie importante des données SIG que Carson propose à ses clients concerne la classification des cours d'eau. En Alberta, les cours d'eau sont classés en cinq catégories, en fonction de facteurs tels que leur largeur et leur caractère permanent ou éphémère.

Les réglementations gouvernementales protègent les zones autour des cours d'eau, notamment en établissant des zones tampons où les engins lourds ne peuvent pas circuler. Les différentes classifications de cours d'eau ont des zones tampons différentes.

Il existe des centaines de milliers de cours d'eau en Alberta, dont beaucoup se trouvent dans des régions reculées et sauvages. Et bien qu'il existe des cartes (ainsi que des modèles d'IA) qui peuvent être utilisées pour localiser les cours d'eau, M. Carson affirme qu'il n'existe aucune ressource facile à utiliser qui permette de cartographier leur classification. Traditionnellement, la meilleure façon de déterminer la classification d'un cours d'eau est aussi la plus longue et la plus laborieuse : envoyer des personnes sur le terrain pour trouver le cours d'eau, le longer et mesurer sa largeur tous les 50 mètres.

Non seulement cela représente beaucoup de travail, mais cela peut également constituer un risque pour la sécurité. Les équipes de travail doivent se rendre dans des régions éloignées et faire face à la nature sauvage canadienne, avec tous les terrains difficiles et la faune qui vont avec. Et si quelque chose tourne mal, explique M. Carson, il peut être difficile de faire sortir les gens de là.

« S'il y a un problème, si quelqu'un se blesse, le terrain est très difficile ou les zones sont très difficiles d'accès pour organiser un sauvetage », explique-t-il.

Lorsque l'entreprise a contacté Amii pour la première fois, elle ne cherchait pas spécifiquement à résoudre le problème du classement des flux. Mais elle savait qu'elle voulait explorer les avantages que l'apprentissage automatique pouvait apporter à son activité.

Exploiter les données

Les données constituent un autre atout de Carson Integrated. Beaucoup de données. Jerome Cranston est responsable des projets d'innovation au sein de l'entreprise et possède plusieurs décennies d'expérience dans l'utilisation des données géospatiales. Il explique que Carson dispose d'une bibliothèque d'informations recueillies au cours des 20 dernières années : non seulement des mesures de débit, mais aussi des données provenant de capteurs à distance, notamment des données LIDAR (détection et télémétrie par la lumière), des images satellites et des données de détection radar.

Ils ont contacté Amii pour voir si l'apprentissage automatique pouvait les aider à exploiter au mieux leurs données.

« Cette fusion d'expertises – notre expertise en matière de ressources naturelles et leur expertise en apprentissage automatique et en IA – est une synergie vraiment intéressante », explique M. Cranston.

Carson Integrated a adhéré au processus « AI Strategy Package » (Pack stratégie IA) d'Amii, qui commence par un atelier. Il s'agit d'un processus collaboratif, dans le cadre duquel l'entreprise et les experts en apprentissage automatique d'Amii travaillent ensemble pour discuter des besoins commerciaux de l'entreprise et réfléchir à des solutions possibles en matière d'apprentissage automatique. Au lieu de prendre une solution d'apprentissage automatique toute faite et d'essayer de l'adapter au problème, l'approche répond aux besoins uniques d'une organisation et se concentre sur des solutions sur mesure.

Grâce à leur collaboration avec Amii, Carson Integrated a identifié la classification des cours d'eau comme le problème le plus important auquel ils pouvaient s'attaquer.

« Il était important pour nous de travailler avec une organisation avec laquelle nous pouvions nous rencontrer en personne et suivre une formation pratique », explique Carson.

Une fois le problème identifié, Carson a tiré parti du produit unique d'Amii dédié au développement client, appelé « Advanced Technology Project », pour élaborer une solution. Ils ont travaillé en étroite collaboration avec Golnaz Mesbahi, une scientifique spécialisée dans l'apprentissage automatique chez Amii, qui a été recrutée et affectée spécifiquement à leur projet.

À partir des données collectées par Carson Integrated au cours des 20 dernières années, Mesbahi a commencé à élaborer un modèle capable de prédire la classification d'un cours d'eau. Après avoir nettoyé et traité les données, elle a commencé à tester différentes caractéristiques afin de déterminer le type d'informations qui permettrait d'obtenir les prédictions les plus précises : tout, de la température à la rugosité du terrain environnant en passant par la hauteur de la canopée dans la région.

Finalement, elle a découvert que la taille du bassin versant — le point le plus bas du terrain où la pluie et les eaux de ruissellement s'accumulent près de l'embouchure d'un cours d'eau — était un élément clé. Cette information, combinée à d'autres données, a permis à Mesbahi de construire un modèle de prédiction capable de fournir des informations qui

Carson Integrated pouvait agir. Il s'agissait d'un processus itératif, fait d'allers-retours, mené en étroite collaboration avec l'entreprise afin de s'assurer que le modèle répondait à ses besoins commerciaux.

« Ils ne veulent pas d'un résultat issu de l'apprentissage automatique. Ils veulent quelque chose qu'ils peuvent utiliser dans leur entreprise », explique Mesbahi.

Le modèle obtenu permet d'estimer la classification des cours d'eau avec une confiance moyenne équilibrée de 70 à 75 %, certaines prévisions atteignant même 90 %. C'est un début prometteur, que Carson cherche à améliorer à l'avenir en intégrant de nouvelles données et en affinant davantage le modèle.

Mais même avec la version actuelle du modèle, Carson commence à constater certains avantages concrets. Le modèle a réduit le besoin de mesures sur le terrain. Selon M. Cranston, les prévisions relatives aux cours d'eau permettent à Carson Integrated d'avertir ses clients à l'avance des types de cours d'eau qu'ils pourraient rencontrer dans une région, ce qui apporte beaucoup plus de clarté lorsqu'il s'agit de planifier des projets pétroliers et gaziers, forestiers ou de construction d'infrastructures dans des régions éloignées.

De plus, les prévisions permettent à l'entreprise de mieux utiliser ses équipes de travail, en les réservant pour les zones où les prévisions sont peu fiables. Cela signifie que les travailleurs passent moins de temps dans des zones reculées difficiles et dangereuses à mesurer manuellement les cours d'eau.

« Plus nous sommes en mesure de faire des prévisions fiables, plus notre SIG dans son ensemble gagne en puissance », explique-t-il.

Regard vers l'avenir de la foresterie

Pour Lorne Carson, son partenariat initial avec Amii est un grand pas en avant, mais ce n'est que le premier. La foresterie est un

secteur extrêmement concurrentiel, et Carson s'est forgé une réputation d'entreprise innovante qui lui permet de garder une longueur d'avance.

Il affirme que le succès du modèle de classification des cours d'eau démontre l'immense potentiel qu'offre l'apprentissage automatique dans l'industrie forestière, et que l'utilisation de l'IA n'est pas facultative pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives à l'avenir.

« Si nous voulons connaître un succès durable, nous devons proposer des solutions innovantes à nos clients afin de les aider à s'améliorer », explique-t-il.

En fait, Carson y croit tellement que l'entreprise a financé une formation et une session de brainstorming avec Amii pour certains clients de Carson Integrated à la fin de l'année 2025, afin qu'ils puissent améliorer leurs connaissances en matière d'IA.

Carson affirme que l'entreprise prévoit de tirer parti du succès de son partenariat avec Amii. En plus de continuer à affiner le modèle de prédiction de classification des flux, elle explore déjà d'autres façons d'utiliser l'apprentissage automatique dans ses activités.

Alors que la technologie de l'intelligence artificielle continue de se développer, il affirme que les entreprises qui ne disposent pas des connaissances et de l'expérience nécessaires pour l'exploiter pleinement seront laissées pour compte.

« Je dirais qu'il faut contacter Amii et nouer une relation. Ensuite, commencez à réfléchir à la manière dont cela peut être utilisé pour améliorer votre entreprise ou le secteur dans lequel vous travaillez.

Si vous avez une organisation comme Amii à vos côtés, vous réussirez », dit-il.