Introduction

La qualité de l’air est un enjeu majeur de santé publique. Des polluants invisibles comme les particules fines (PM2.5), l’ozone (O₃) et le dioxyde d’azote (NO₂) peuvent affecter les poumons, le cœur et le système nerveux. Pour protéger la population, les scientifiques mesurent ces polluants en continu grâce à des stations et des capteurs.

Ces instruments produisent une grande quantité de données, souvent à une fréquence d’une mesure par minute ou par heure. À l’échelle d’une ville ou d’un pays, cela représente des millions de mesures par année. Le défi principal n’est donc pas seulement de mesurer la pollution, mais de comprendre ces données. C’est ici que le traitement de données massives et l’intelligence artificielle deviennent essentiels.

Les données massives de la qualité de l’air

Le terme « données massives » (Big Data) désigne des ensembles de données trop volumineux pour être analysés efficacement par des méthodes manuelles traditionnelles.

Dans le contexte de la qualité de l’air, chaque mesure contient plusieurs informations : la concentration d’un polluant, la date et l’heure, la localisation, et souvent des variables météorologiques comme la température ou l’humidité. Lorsqu’une station enregistre une mesure chaque minute, elle produit plus de 500 000 mesures par année. Un réseau de 100 stations produit donc plus de 50 millions de mesures annuellement.

Ces données sont aussi complexes, car elles varient selon plusieurs facteurs. La pollution peut augmenter pendant les heures de pointe en raison du trafic automobile, diminuer pendant la nuit, ou augmenter lors d’événements particuliers comme des feux de forêt. Les conditions météorologiques influencent aussi fortement la dispersion des polluants.

Analyser ces données permet de répondre à des questions importantes :

• Quand la pollution est-elle la plus élevée ?
• Quelles zones sont les plus affectées ?
• Observe-t-on une amélioration ou une détérioration au fil des années ?

Le rôle de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est particulièrement utile lorsque les données sont nombreuses, complexes et évoluent dans le temps.

Contrairement à une analyse traditionnelle, où un humain examine les données directement, l’IA utilise des algorithmes capables d’apprendre automatiquement à partir des données. Ces algorithmes peuvent détecter des relations complexes entre les variables.

Par exemple, l’IA peut apprendre que certaines conditions météorologiques favorisent l’accumulation de pollution, ou que certains schémas quotidiens se répètent. Elle peut aussi identifier des événements inhabituels, comme une augmentation soudaine de la pollution.

L’IA est également utilisée pour faire des prédictions. En utilisant les données passées et les conditions actuelles, elle peut estimer la qualité de l’air dans les heures ou les jours à venir.

Exemple réel : le système canadien de prévision de la qualité de l’air

Au Canada, Environnement et Changement climatique Canada utilise un système appelé RAQDPS (Regional Air Quality Deterministic Prediction System).

Ce système est un modèle numérique avancé qui simule le transport et la transformation des polluants dans l’atmosphère. Il utilise des données provenant de nombreuses sources, notamment les émissions industrielles, les conditions météorologiques et les observations atmosphériques.

RAQDPS permet de produire des prévisions de qualité de l’air jusqu’à 72 heures à l’avance. Ces prévisions sont utilisées pour informer la population et les autorités.

Il est important de noter que ce système repose principalement sur des modèles physiques et mathématiques de l’atmosphère. Ces modèles utilisent les lois de la physique et de la chimie pour simuler le comportement des polluants.

Bien que ces modèles ne soient pas nécessairement des systèmes d’intelligence artificielle au sens strict, les données qu’ils produisent peuvent être analysées avec des techniques d’IA pour améliorer les prévisions ou détecter des anomalies.

L’indice de qualité de l’air (AQHI) utilise-t-il l’intelligence artificielle ?

L’indice AQHI (Air Quality Health Index) est largement utilisé au Canada pour communiquer le niveau de risque lié à la qualité de l’air.

L’AQHI est calculé à partir des concentrations mesurées de trois polluants principaux : l’ozone, les particules fines (PM2.5) et le dioxyde d’azote (NO2). Ces concentrations sont combinées à l’aide d’une formule mathématique qui estime le risque pour la santé.

Il est important de comprendre que le calcul de l’AQHI lui-même n’utilise pas l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une formule déterministe basée sur des études épidémiologiques.

Cependant, l’intelligence artificielle peut être utilisée autour de l’AQHI, par exemple pour :

• prévoir les concentrations futures des polluants
• analyser les tendances à long terme
• détecter des anomalies dans les mesures
• améliorer la qualité des données

L’IA complète donc les méthodes scientifiques traditionnelles, mais ne remplace pas le calcul de base de l’indice.

Comment l’intelligence artificielle analyse ces données

L’analyse des données de qualité de l’air avec l’intelligence artificielle suit généralement plusieurs étapes.

La première étape consiste à collecter les données provenant des capteurs ou des stations. Ces données sont ensuite nettoyées pour corriger les erreurs ou supprimer les valeurs invalides.

Ensuite, l’IA peut être utilisée pour analyser les données. Elle peut détecter des tendances, comme une augmentation progressive de la pollution dans un quartier, ou des événements inhabituels.

L’IA peut aussi comparer les données actuelles aux données historiques pour déterminer si une situation est normale ou inhabituelle. Elle peut également utiliser les conditions météorologiques pour améliorer les prédictions.

Ces analyses permettent aux scientifiques de mieux comprendre les causes de la pollution et de prendre des décisions éclairées.

Introduction à l’exercice pratique : analyser des données de PM2.5 avec Python

Dans un prochain article, nous verrons comment utiliser Python et l’intelligence artificielle pour analyser un ensemble de données de qualité de l’air.

L’objectif sera de détecter automatiquement des anomalies dans les données de particules fines. Ce type d’analyse est utilisé en pratique pour identifier des épisodes de pollution ou des problèmes de capteurs.

Cet exercice permettra de comprendre concrètement comment les techniques d’intelligence artificielle peuvent être appliquées à des données environnementales réelles.

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Conclusion

La surveillance de la qualité de l’air génère des quantités importantes de données. Ces données sont essentielles pour comprendre la pollution et protéger la santé publique.

L’intelligence artificielle permet d’analyser ces données plus efficacement, de détecter des tendances et de faire des prédictions. Elle complète les méthodes scientifiques traditionnelles et permet aux chercheurs de mieux comprendre l’environnement.

Grâce à ces technologies, il est possible de surveiller la qualité de l’air avec une précision et une rapidité sans précédent.

Références et ressources pertinentes

Environnement et Changement climatique Canada – AQHI
https://weather.gc.ca/airquality/pages/index_f.html

GeoMet API – données ouvertes officielles
https://api.weather.gc.ca

Documentation AQHI technique
https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/aqhi/readme_aqhi_en/

Documentation RAQDPS
https://eccc-msc.github.io/open-data/msc-data/nwp_raqdps/readme_raqdps-datamart_en/

Données ouvertes Québec – qualité de l’air
https://www.donneesquebec.ca

Ministère de l’Environnement du Québec – réseau de surveillance
https://www.environnement.gouv.qc.ca/air/reseau-surveillance/