Disposer d’une photographie précise des forêts françaises était un défi. L’anthropocène l’a transformé en véritable gageure. Les menaces s’exerçant de manière croissante sur les forêts entraînent en effet déjà des évolutions rapides des massifs forestiers. Pour les identifier et les comprendre, l’IGN s’appuie sur une combinaison de données terrain et de briques technologiques, assurant ainsi un continuum spatial et temporel en matière d’information forestière.

Tout commence par le terrain. Les relevés réalisés annuellement dans le cadre de l’Inventaire forestier national offrent une vision détaillée sous la canopée, les forestiers de l’Institut analysant chaque année 13 000 à 14 000 placettes. Son protocole, basé sur une méthode dite « en continu », s’est adapté aux besoins des politiques publiques. Installée à bord des avions, la technologie LiDAR HD permet d’obtenir, quant à elle, des données 3D sous couvert forestier : topographie, hauteur des arbres, délimitation des peuplements, ou encore dessertes forestières. Un peu plus haut, les satellites étendent cette couverture avec un rythme d’acquisition plus rapide, indispensable pour suivre l’évolution des massifs.

À la clé, de nombreuses couches de données que l’intelligence artificielle (IA) va enrichir et faire communiquer entre elles. « On est toujours dans l’amélioration continue quand on utilise des modèles d’IA », souligne Magali Jover, pilote de programme Forêt de l’IGN.

La forêt de Tronçais en 3D, Allier

Depuis 2024, l’intelligence artificielle, grâce à l’apprentissage profond et aux orthophotographies aériennes, a permis la production du Masque Forêt, l’enveloppe des forêts sur l’Hexagone et La Corse. D’ici à 2027, l’IA permettra même la mise à jour de la BD Forêt®, le référentiel produit par l’IGN destiné à cartographier les essences forestières et leurs mélanges plus finement que précédemment, et son équivalent dans les territoires ultramarins.

Début 2026, l’IGN a dévoilé MAESTRO, un modèle de fondation innovant pour l’observation du territoire. Les images aériennes et satellites possèdent des caractéristiques que les modèles IA sur étagère ne parvenaient pas à exploiter pleinement. Véritable socle technologique entraîné sur de grandes quantités de données, MAESTRO est au contraire capable de se spécialiser sur n’importe quelle tâche où les données sont fortement hétérogènes… comme pour la reconnaissance des essences forestières ou des cultures agricoles. S’il est déjà mis à profit pour améliorer la précision de la BD Forêt® et en accélérer la production, d’autres domaines d’application sont envisagés pour le suivi des habitats naturels, l’Inventaire forestier national, ou encore la détection de changement (dépérissement, coupes). Fidèlement à la politique d’ouverture de l’IGN, MAESTRO est à disposition en open source.

« Entraîné sur de grandes quantités de données, MAESTRO est capable de se spécialiser sur n’importe quelle tâche où les données sont fortement hétérogènes. »

L’utilisation d’un mixte de sources et de technologies (terrain, IA, télédétection) permet d’atteindre des échelles infra-départementales et de disposer d’un Inventaire forestier territorial spécialisé pour investir des cas d’usage du jumeau numérique. Car le développement de ces technologies est avant tout conduit par les usages. Parmi ceux-ci : la connaissance de la ressource, le suivi des coupes, la prévention des incendies, l’estimation des dégâts après une tempête, ou le suivi du dépérissement, comme celui causé par le nématode, un ver qui attaque le pin maritime. Les forêts ne réagissent pas de la même manière selon les contextes géographiques et climatiques. Dans tous les cas, c’est la nécessité qui impose les moyens technologiques mis en œuvre. En Guyane, par exemple, l’évolution des 8 millions d’hectares de forêt du territoire, précieux puits de carbone, reste insuffisamment connue. Le volume, l’étendue et l’accessibilité des espaces forestiers imposent d’adapter les méthodes conduites dans l’Hexagone. Pour Magali Jover, « la donnée de terrain reste indispensable pour entraîner les modèles ». L’IGN, en partenariat avec l’ONF, a donc élaboré un protocole s’appuyant sur les spécificités locales, pour produire une information forestière combinant relevés de terrain adaptés à la densité forestière, télédétection et relevés du satellite Biomass, lancé en 2025 par l’Agence spatiale européenne.

« La donnée de terrain reste indispensable pour entraîner les modèles. »

Une politique partenariale est essentielle, car l’accélération du rythme d’observation des forêts implique d’allier les savoirs et les compétences, qu’ils proviennent des acteurs économiques, technologiques, académiques ou territoriaux. C’est ainsi qu’émerge une communauté nationale de l’information forestière, symbolisée par l’Observatoire des forêts françaises, ainsi qu’une concertation au niveau européen dans le cadre de l’association des Inventaires forestiers nationaux (ENFIN). Défi relevé !

Contributrice : Magali Jover,
Pilote du programme Forêt de l’IGN