# Google et la NASA automatisent la détection du méthane > Google et la NASA présentent MAPL-EMIT, un modèle qui détecte et localise des panaches de méthane dans les données satellitaires EMIT. Type : Actualité IA · Catégorie : Tendances · Publié le 2026-10-16 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : Industrie Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/google-et-la-nasa-cartographient-le-methane-depuis-lespace Tags : méthane, satellites, apprentissage profond, climat, inference --- ## En résumé - Google et la NASA ont développé MAPL-EMIT pour cartographier les émissions de méthane. - Le modèle atteint 84 % de rappel sur des panaches annotés par des experts. - Les chercheurs publient une base mondiale, un modèle entraîné et une bibliothèque d’inférence. **Le signal :** MAPL-EMIT atteint 84 % de rappel sur les panaches annotés par des experts et en détecte environ 50 % de plausibles supplémentaires. **Google et la NASA** ont présenté MAPL-EMIT le 1er septembre 2026 pour automatiser la détection des panaches de méthane. Le modèle analyse les données hyperspectrales du [satellite](/signal-ia/actu/google-detecte-84-pourcent-des-panaches-de-methane-par-satellite) EMIT, installé sur la Station spatiale internationale. Il détecte les panaches, mesure leur intensité et estime leur source. Le méthane possède un potentiel de réchauffement 30 fois supérieur à celui du dioxyde de carbone sur 100 ans. Il aurait contribué à environ 25 % du réchauffement lié aux activités humaines depuis le début de l’ère industrielle. Plus de 125 pays ont rejoint le Global Methane Pledge. Cet engagement vise une réduction de 30 % des émissions d’ici 2030. **Les données spatiales** doivent arbitrer entre couverture, résolution spatiale et résolution spectrale. TROPOMI couvre une bande d’environ 2 600 kilomètres, avec une résolution de 5,5 kilomètres sur 3,5 kilomètres. EMIT observe une bande de 80 kilomètres, avec une résolution spatiale de 60 mètres. Son échantillonnage spectral atteint 7,4 nanomètres. Cette configuration favorise l’observation d’émissions à l’échelle d’une installation. Les chercheurs ciblent notamment les infrastructures pétrolières et gazières, les sites agricoles et les décharges. Les matériaux présents au sol peuvent toutefois imiter la signature du [méthane](/signal-ia/actu/google-et-la-nasa-traquent-le-methane-depuis-lespace). Les petites sources diffuses restent donc difficiles à distinguer. ## MAPL-EMIT analyse les panaches **Le modèle de Google** repose sur une architecture de transformeur visuel Swin-S. Contrairement à une analyse pixel par pixel, MAPL-EMIT traite le spectre lumineux complet et le contexte spatial environnant. Cette approche exploite la dispersion du gaz dans le paysage. Elle distingue ainsi un panache porté par le vent d’une surface présentant une signature spectrale similaire. Le système réalise simultanément trois tâches. Il quantifie la concentration de méthane dans chaque pixel. Il délimite la forme et les frontières de chaque panache. Il localise enfin la source en remontant la dispersion du gaz. Cette analyse traite aussi les panaches superposés dans les zones industrielles denses. **La simulation physique** a fourni les données d’entraînement nécessaires au transformeur. Les chercheurs ont créé 3,6 millions de panaches synthétiques. Ils les ont injectés dans de véritables scènes hyperspectrales enregistrées par EMIT. Des modèles de bouffées lagrangiennes ont reproduit le déplacement et la dispersion turbulente des particules. Les simulations couvraient différents débits d’émission, terrains et conditions atmosphériques. Elles représentaient aussi des émissions massives, faibles ou intermittentes. Cette méthode permettait d’entraîner le système à estimer des sources et à séparer plusieurs panaches. Les chercheurs ont ainsi compensé l’absence d’une base mondiale réunissant des millions de panaches réels annotés. ## Le rappel atteint 84 % **Les essais sur le terrain** ont comparé MAPL-EMIT au jeu de panaches L2B de la NASA. Le modèle a retrouvé 84 % des panaches annotés par des experts. Il a aussi identifié environ 50 % de panaches plausibles supplémentaires sur près de 1 100 scènes EMIT. Les résultats montrent une capacité accrue à repérer des émissions plus faibles. MAPL-EMIT a cartographié des panaches dans 24 des 25 décharges les plus émettrices au monde. Des faux positifs persistent toutefois, surtout dans les terrains complexes. Chaque panache reçoit donc des scores de confiance fondés sur son ajustement spectral et sur plusieurs détections répétées. **Les ressources publiées** comprennent une base mondiale de panaches sur [Earth Engine](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_nature-trace_assets_ghg_emit_mapl_emit_plumes_v1_0). Google propose aussi une [application de visualisation](https://nature-trace.projects.earthengine.app/view/mapl-emit), le modèle entraîné et les panaches synthétiques sur [Kaggle](https://www.kaggle.com/models/vishalbatchu/emit-methane-plume-detection-and-quantification/). Une bibliothèque d’[inférence](/signal-ia/actu/ai2-presente-olmoearth-lia-qui-cartographie-les-continents) accompagne ces ressources sur GitHub. La publication scientifique est parue dans les Proceedings of the National Academy of Sciences. Google et la NASA JPL présentent MAPL-EMIT comme un outil destiné aux chercheurs, décideurs, acteurs locaux et industriels. La prochaine génération de spectromètres d’imagerie doit multiplier la couverture par 30 à 50.