Des travaux de l’École nationale supérieure d’ingénieurs de Tunis (ENSIT) sont déjà utilisés dans la recherche internationale en intelligence artificielle. Des scientifiques chinois ont exploité une base d’images de plages tunisiennes pour évaluer un système de détection de la pollution côtière. Leur étude, publiée le 16 octobre 2026 dans la revue Remote Sensing, donne une portée concrète à ce projet tunisien, présenté ce jeudi 29 octobre par l’établissement.
Plus de 10 000 images prises sur 17 plages
Développée pendant quatre ans par le laboratoire RIFTSI de l’ENSIT, la base TUN-MED-MAR-UAV-LITTER réunit 10 397 images aériennes recueillies par drone sur 17 plages tunisiennes, réparties en 58 zones d’évaluation. Les chercheurs y ont identifié et annoté 22 736 objets, classés en sept catégories principales et 19 sous-catégories.
Concrètement, ces annotations permettent à un logiciel d’apprendre à distinguer les déchets — notamment plastiques, métaux ou bois — du sable, des rochers et de la végétation. Les photographies couvrent aussi des milieux méditerranéens complexes, dont des herbiers de posidonie, où les algorithmes peuvent facilement confondre des éléments naturels avec des objets abandonnés.
L’équipe tunisienne a comparé 36 architectures d’intelligence artificielle. Les meilleurs essais annoncés atteignent 91,71 % de précision pour la classification et 87 % selon un indicateur de segmentation, c’est-à-dire de délimitation des objets dans les images.
Une étude chinoise s’appuie sur ces données
L’intérêt du projet dépasse déjà la Tunisie. Des chercheurs de l’Université maritime de Dalian et d’un organisme scientifique relevant du ministère chinois de l’Écologie et de l’Environnement ont publié une étude sur CoastalLitterNet, leur modèle de reconnaissance des déchets côtiers.
Pour vérifier si ce système fonctionnait dans des environnements différents de ceux utilisés initialement, ils l’ont évalué sur la base tunisienne, qui comprend notamment des images de la région de Mahdia.
Leur modèle obtient sur ces données un score de 89,99 % selon l’indicateur mIoU, qui mesure la correspondance moyenne entre les zones prédites et les zones réellement annotées. Le résultat atteint 81,17 % pour la seule catégorie des déchets.
Il ne s’agit pas d’une coopération bilatérale annoncée, mais d’une utilisation scientifique indépendante de données tunisiennes ouvertes.
Un outil potentiel pour protéger le littoral
À terme, l’analyse automatique d’images prises par drone pourrait aider à localiser des zones polluées, comparer leur évolution et mieux cibler les interventions de nettoyage. Elle ne remplace toutefois ni les opérations de terrain ni les contrôles environnementaux.
Les auteurs chinois soulignent eux-mêmes que leur système n’a pas encore été systématiquement éprouvé sur des drones en conditions réelles. La performance en laboratoire ne garantit donc pas un déploiement immédiat.
Le fait nouveau est ailleurs : des données produites par une école d’ingénieurs tunisienne servent déjà de référence à des chercheurs étrangers. Une contribution mesurable à la recherche internationale sur l’IA et la protection des écosystèmes côtiers.
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