Détection du bétail et des gers assistée par IA — Projet pilote de recensement satellitaire de l'Office national des statistiques de Mongolie

L'Office national des statistiques (NSO) de Mongolie s'appuie depuis longtemps sur un recensement porte-à-porte, un exercice coûteux dans un pays où environ un tiers de la population mène un mode de vie nomade ou semi-nomade d'éleveurs sur un territoire vaste et peu connecté. Pour explorer une alternative moins coûteuse et plus rapide, le NSO s'est associé au Partenariat en statistique pour le développement au XXIe siècle (PARIS21) afin de tester la détection du bétail et des habitations par apprentissage automatique à partir d'images satellite et de drone.

Dans la province d'Arkhangai, le NSO a entraîné des modèles d'apprentissage automatique en utilisant la méthode Spectral Angle Mapper (SAM) pour la classification d'images, en s'appuyant sur des données de "vérité terrain" générées lors du recensement agricole de 2022 pour valider les résultats des modèles par rapport aux conditions réelles. Les modèles devaient résoudre deux problèmes de détection distincts à partir d'images de télédétection : identifier le gros bétail (bovins, chevaux, chameaux) et identifier les gers traditionnels, dont la forme circulaire caractéristique en fait un indicateur utile pour localiser les ménages d'éleveurs.

Le projet pilote a rapporté un taux de précision de 81,63 % pour l'identification du gros bétail et de 98,11 % pour l'identification des gers. Le personnel du NSO a indiqué que cette approche pourrait à terme réduire la dépendance à l'égard d'images haute résolution coûteuses et d'opérations de drones spécialisées, tout en notant que la formation du personnel au traitement d'images et à l'IA reste nécessaire pour gérer la technologie de manière durable en interne. Le NSO travaille désormais avec les ministères de l'Alimentation, de l'Agriculture et de l'Industrie légère pour développer un système open source destiné à étendre le recensement par télédétection à l'échelle nationale.

À la mi-2026, il ne s'agit encore que d'un projet pilote limité à une seule province, et non d'un déploiement national, et la précision de 81,6 % pour la détection du bétail, bien que prometteuse, implique un taux d'erreur significatif qui devrait être amélioré avant que la méthode ne puisse remplacer entièrement le recensement sur le terrain. Par ailleurs, des chercheurs universitaires indépendants ont appliqué une approche similaire de détection des gers par vision par ordinateur à la cartographie de la pauvreté dans la capitale, Oulan-Bator, ce qui apporte un soutien indépendant à la viabilité de la technique sous-jacente, bien qu'il s'agisse d'une étude distincte et non intégrée au projet pilote du NSO.