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Plan serré sur une forêt de bambous

Bambou : l’allié végétal qui séquestre le carbone sous l'œil des satellites

4 nov. 2024 - 1 min

La décarbonation des activités passe aussi par la mise en œuvre de solutions pour séquestrer le CO2. Réputé pour sa croissance très rapide, le bambou fait partie des pistes étudiées. Pour valider cette méthode, Bureau Veritas Living Resources s’est rendu en Italie… et en orbite !

Sa croissance peut atteindre 1 mètre par jour ! Originaire de Chine et du Japon, le bambou Moso edulis commence à se faire une place sur les latitudes européennes, notamment en raison de ses multiples atouts : peu gourmand en eau, sans pollinisation pour contrôler son expansion, une croissance rapide et un puits de carbone ultra efficace… Carboneutre a mené plusieurs programmes de R&D pour adapter cette variété au climat européen.

« Moso edulis affiche un pouvoir de séquestration 30 fois plus important que les feuillus moyens », souligne Gaël Emmanuel Ruiz, cofondateur de Carboneutre. Cette structure vend aux entreprises des « crédits carbone » pour compenser leurs émissions résiduelles. « Avec l’entrée en vigueur de la réglementation CSRD – qui impose aux grands groupes de prouver leurs actions en matière de décarbonation – les demandes ont explosé de 500 %. Nous les accompagnons dans le financement de projets qui contribuent à cet objectif ». Mais Carboneutre doit prouver la réalité des projets et garantir la quantité de carbone capturée par chaque plantation. Pour cette mission indispensable à sa crédibilité, l’entreprise s’est tournée vers Bureau Veritas Living Resources.

Confirmer l’existence et le potentiel des puits de carbone

« Un vrai défi méthodologique, se souvient Sylvain Potier, responsable d’opérations chez Bureau Veritas Living Resources. Il fallait trouver le moyen de vérifier la présence de cultures de bambou sur une centaines de parcelles de tailles très variables, réparties sur l’ensemble du territoire italien, mais aussi d’identifier la qualité du développement du couvert végétal et le respect du protocole de culture dicté par la méthode ».  Les équipes de Bureau Veritas ont commencé par passer en revue la méthodologie et les outils de calcul. Des experts Bureau Veritas Nexta (Italie) ont aussi analysé l’ensemble de la documentation (notamment les travaux d’analyse de cycle de vie du bambou, les certificats associés et les brevets de l’outil développé par l’Institut Polytechnique de Milan) pour produire une revue critique de la méthode.

Ensuite, des visites sur site s’imposent. Les 142 parcelles du projet – de 2 à 3 hectares en moyenne – sont réparties partout en Italie, ce qui complique les audits de terrain. Bureau Veritas Living Resources a donc eu l’idée de se tourner vers Kermap. Cette jeune entreprise bretonne exploite les images des satellites pour leur donner des applications terrestres très concrètes. L’idée ici : à partir des données satellite, réaliser une cartographie détaillée des plantations. Grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning, l’algorithme peut, avec une simple image satellite, déterminer le type de plantation et sa maturité.

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Créer la confiance

Fort de cet outil, Bureau Veritas Living Resources définit une méthode d’échantillonnage, pour confronter sur place la réalité des interprétations de l’algorithme :  des auditeurs de Bureau Veritas Italie se sont donc rendus sur 13 sites avec une liste précise de vérifications à effectuer pour s’assurer du respect du protocole agronomique établi dans la méthode. S’agit-il bien de bambou, à la bonne densité, avec une méthode d’irrigation au goutte à goutte qui préserve les ressources en eau, dans un champ entouré de drains pour éviter la propagation de la plante… ? « Les auditeurs renseignent leur grille d’évaluation et joignent des photos à leur rapport, pour prouver la qualité du couvert végétal par exemple, détaille Sylvain Potier. Notre mission : fournir des informations sérieuses et solides pour permettre à Carboneutre de prendre une décision éclairée sur l’adéquation de la plantation avec le projet. »

Carboneutre a validé la solution et finance uniquement les champs de bambous qui respectent ce strict cahier des charges. « Une mission de due diligence, pour créer la confiance envers nos clients, insiste Gaël Emmanuel Ruiz. Après l’Italie où 3 000 ha sont déjà plantés par 1 000 agriculteurs partenaires, des projets similaires se développent en France, selon le même principe de validation. Nous totalisions 100 hectares l’an dernier dans l’hexagone et atteindrons les 350 ha cette année, avant de dépasser les 500 ha en 2025, aux 4 coins du territoire, pour répondre aux enjeux locaux de la séquestration du carbone ! »

 

L’œil de Kermap

Kermap s’appuie sur des images satellites pour extraire des données qui renseignent sur l’urbanisation, les forêts, les cultures ou encore les plans d’eau. L’entreprise fondée en 2017 s’appuie sur les informations recueillies par les programmes d’observation spatiale (comme Copernicus de l’ESA) et mises à disposition du tissu économique et scientifique. Sur Terre, Kermap utilise deux traitements algorithmiques dopés à l’intelligence artificielle :

  • L’un pour « nettoyer » les images, c’est-à-dire les dés-ennuager, homogénéiser les données et les rendre facilement exploitables ;
  • L’autre pour analyser et interpréter les données, c’est-à-dire identifier les parcelles et ce qui se trouve au sol.

« La précision obtenue est d’une dizaine de mètres, explique Yann Daoulas, responsable communication de Kermap. Le grand intérêt des programmes comme Sentinel se situe dans les temps de revisite très courts, de l’ordre de quelques jours. De quoi mesurer les évolutions sur des superficies immenses, ce qui serait impossible sans IA. »

Pour des données encore plus précises (de l’ordre du centimètre), Kermap s’appuie aussi sur des images aériennes, notamment pour cartographier fidèlement la végétation, sur une zone donnée ou à l’échelle d’un pays.

« Bureau Veritas a sélectionné notre solution pour sa robustesse. Selon une méthode d’échantillonnage, des auditeurs ont confirmé sur le terrain les interprétations faites par l’IA avant de généraliser l’utilisation de notre méthode. »

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