Comprendre le problème : les rizières, des sources méconnues de méthane
Le cœur du problème est chimique. Lorsque les rizières sont inondées de manière prolongée, les conditions anaérobiques favorisent la prolifération de bactéries méthanogènes. La solution existe : l'assèchement intermittent des champs permet de casser ce cycle et de réduire drastiquement les émissions. Elle est peu coûteuse. Mais les rizières sont en grande majorité cultivées par de petits producteurs, souvent peu conscients de l'impact de leurs pratiques — et difficiles à former et à accompagner à grande échelle.
C'est ici qu'intervient la technologie : une approche fondée sur la télédétection et l'IoT. En effet, Carbon Farm combine images satellitaires et capteurs IoT pour suivre le cycle de vie du riz et quantifier précisément l'empreinte carbone de chaque parcelle. Le projet se déroule en deux phases :
Phase 1 — Délimitation des parcelles : identifier automatiquement les champs rizicoles, leur localisation et leur fréquence de culture annuelle.
Phase 2 — Analyse des pratiques culturales : exploiter d'autres signaux issus des séries temporelles d'images satellitaires, à l'aide de modèles de type transformers, pour détecter les événements clés — traitements, irrigations, assèchements — et évaluer leur impact sur les émissions.
Jean Zay au cœur de la chaîne de traitement
L'analyse de grandes séries d'images satellitaires représente une charge de calcul considérable. Carbon Farm s'appuie sur le supercalculateur Jean Zay, hébergé et opéré par l’IDRIS, pour accélérer ses traitements et aller plus loin dans ses modèles d'intelligence artificielle appliqués au remote sensing. La puissance de Jean Zay leur permet d'entraîner des modèles de type transformers sur des données temporelles complexes — un levier essentiel pour passer à l'échelle.
L'équipe souligne la qualité de l'expérience sur Jean Zay : un service bien documenté, accessible, et jugé très positif par les utilisateurs. L'accès via le DARI (Demande d'Accès aux Ressources Informatiques) a facilité leur démarche.
Quel modèle économique ?
Plusieurs types d'investisseurs sont mobilisables :
- ONG et organisations de développement, souhaitant améliorer l'empreinte carbone des pays du Sud tout en garantissant traçabilité et vérification de l'impact ;
- Gouvernements, agissant dans le cadre de l'article 6 des Accords de Paris, pour créditer leurs engagements carbones nationaux ;
- Entreprises privées, dans le cadre des marchés volontaires du carbone, en réponse à leurs engagements de neutralité climatique.
Les revenus générés peuvent être redistribués directement aux producteurs ou investis dans des infrastructures.
Le modèle est particulièrement attractif car la réduction des émissions par assèchement intermittent est une des approches les plus économiques du marché : pas de technologie de séquestration coûteuse — juste la preuve mesurable et vérifiable d'un impact réel.
En résumé, Carbon Farm illustre comment la d’images satellitaires et d’intelligence artificielle peut transformer un problème environnemental méconnu en levier d'action concret. En s'appuyant sur Jean Zay pour affiner ses modèles, la startup tend à passer à l'échelle.
AI Factory France offrira un levier supplémentaire pour accélérer et étendre des démarches de ce type dans le secteur agricole.