# Google et la NASA détectent 50 % de panaches en plus > Google et la NASA JPL présentent MAPL-EMIT, un modèle qui détecte les panaches de méthane depuis l’espace avec 84 % de rappel. Type : Actualité IA · Catégorie : Secteur · Publié le 2026-09-10 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : Industrie Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/google-et-la-nasa-reperent-le-methane-depuis-lespace Tags : méthane, satellite, deep learning, climat, google --- ## En résumé - Google et la NASA JPL ont développé MAPL-EMIT pour cartographier les panaches de méthane. - Le modèle a obtenu un rappel de 84 % sur des panaches annotés par des experts. - Les données, le modèle entraîné et les panaches synthétiques sont accessibles sur plusieurs plateformes. **Le signal :** MAPL-EMIT a capturé 84 % des panaches annotés par des experts et environ 50 % de panaches plausibles supplémentaires. **Google et la NASA JPL** présentent MAPL-EMIT, un modèle d’[apprentissage profond](/signal-ia/actu/google-et-la-nasa-traquent-le-methane-depuis-lespace) destiné à détecter les panaches de méthane depuis l’espace. Leur étude, publiée le 1er septembre 2026, décrit une méthode qui transforme les données brutes du satellite en estimations de sources d’émissions. Le modèle obtient un rappel de 84 % sur des panaches annotés par des experts. Il identifie aussi environ 50 % de panaches plausibles supplémentaires sur près de 1 100 acquisitions EMIT. Cette approche vise les émissions localisées dans les secteurs des déchets, de l’agriculture et de l’énergie. Elle fournit trois résultats associés à chaque panache détecté : quantité, contour et localisation de la source. **Le méthane reste prioritaire** dans les politiques climatiques présentées par [Google](/signal-ia/actu/google-teste-levitement-des-trainees-de-condensation) Research. Sur cent ans, son potentiel de réchauffement est estimé à trente fois celui du dioxyde de carbone. Le gaz aurait contribué à environ 25 % du réchauffement d’origine humaine depuis le début de l’ère industrielle. Sa durée de vie atmosphérique relativement courte rend les réductions rapides particulièrement importantes. Le Global Methane Pledge réunit plus de 125 pays autour d’un objectif de baisse de 30 % d’ici 2030. Le suivi des sources ponctuelles doit donc couvrir des installations de quelques dizaines de mètres. Les infrastructures pétrolières et gazières, les exploitations agricoles et les décharges figurent parmi les cibles citées. ## Google exploite les données EMIT **EMIT observe les signatures** chimiques du méthane grâce à son capteur hyperspectral installé sur la Station spatiale internationale. Conçu initialement par la NASA pour cartographier les minéraux des régions arides, l’instrument enregistre des centaines de bandes lumineuses par pixel. Il couvre une largeur de champ de 80 kilomètres et atteint une résolution spatiale de 60 mètres. À titre de comparaison, TROPOMI offre une fauchée d’environ 2 600 kilomètres, mais une résolution spatiale plus grossière, autour de 5,5 kilomètres sur 3,5 kilomètres. MAPL-EMIT exploite ensuite le contexte spatial complet de chaque scène. Cette méthode vise à distinguer un panache dispersé par le vent d’un sol présentant une signature similaire. **Le modèle Swin-S** traite simultanément trois tâches dans les scènes complexes. Il mesure la concentration de méthane dans chaque pixel d’un panache. Il segmente aussi sa forme et ses limites, y compris lorsque plusieurs panaches se chevauchent. Enfin, il remonte la dispersion du gaz pour estimer l’emplacement de la source. Google Research a entraîné ce système avec 3,6 millions de panaches synthétiques. Ces panaches ont été injectés dans de véritables scènes hyperspectrales EMIT. Des modèles physiques de bouffées lagrangiennes ont reproduit différentes émissions, turbulences, atmosphères et topographies. Cette stratégie a fourni des exemples d’émissions massives, faibles et intermittentes. ## MAPL-EMIT élargit la détection **Les essais réels** montrent une détection sur 24 des 25 plus grandes décharges mondiales. MAPL-EMIT capture également des émissions plus faibles que certaines limites de détection existantes. Le modèle améliore son signal par rapport aux méthodes d’enrichissement fondées sur des filtres adaptés. Toutefois, les faux positifs restent possibles, notamment dans les terrains complexes. Chaque résultat est donc associé à des scores de confiance fondés sur l’ajustement spectral et la répétition des détections. Les utilisateurs peuvent filtrer les panaches selon deux niveaux de confiance, inférieur ou supérieur. Cette présentation permet de choisir entre une couverture plus large et un risque accru de détections erronées. **Les ressources ouvertes** 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), ainsi qu’une application de visualisation interactive. Google Research met également le modèle entraîné à disposition sur [Kaggle](https://www.kaggle.com/models/vishalbatchu/emit-methane-plume-detection-and-quantification/), avec un jeu de données de panaches synthétiques. Les résultats scientifiques sont détaillés dans l’article publié par les chercheurs dans [PNAS](https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2612145123). Selon Google Research, ces outils doivent aider les chercheurs, les autorités locales et les industriels à repérer plus rapidement les émissions. La prochaine génération de spectromètres d’imagerie de la NASA devrait augmenter la couverture d’un facteur de 30 à 50.