SCO FrichesAgricoles
D’octobre 2022 à mars 2024, la Safer Occitanie, associée au CNES et à la Fédération Nationale des Safer (FN Safer) a mené le SCO Friches Agricoles, projet innovant s’appuyant sur la valorisation de l’imagerie satellitaire et de l’Intelligence Artificielle, ayant permis un pré repérage automatisé des friches agricoles et la création du 1er inventaire des friches agricoles à l’échelle d’une région, en Occitanie (Millésime 2023 des friches WaSaBi).
Les outils et process développés ont permis de produire une mise à jour de l’inventaire en octobre 2025 (Millésime 2024), avec l’appui de la société Thalès.
PRÉSENTATION
Les acteurs de l’aménagement des territoires sont amenés à relever différents défis parmi lesquels l’adaptation aux changements climatiques, l’amélioration de la souveraineté alimentaire, le maintien de la biodiversité et d’un cadre de vie sain et sécurisé.
La reconquête des friches est un levier pour agir en faveur de la revitalisation territoriale et de la souveraineté alimentaire, de la requalification d’espaces pour la préservation de l’environnement, de la séquestration de carbone via des pratiques culturales adaptées permettant la préservation de sols vivants.
Or, la détection des friches agricoles est une question complexe, pour laquelle plusieurs stratégies d’inventaire ont successivement été menées par un nombre restreint de DDT (Direction Départementale des Territoires) et par la Safer (Société d’aménagement foncier et d’établissement rural), avec des résultats disparates.
C’est pourquoi le projet SCO FrichesAgricoles a été lancé, avec 4 objectifs :
- Créer une méthode d’inventaire permettant l’identification automatisée des friches agricoles grâce au logiciel WaSaBI ©CNES , entrainé à partir de vérités terrain issues de l’application mobile Vigifriche
- Produire une base de données des friches agricoles d’Occitanie
- Développer une interface web de consultation et de requêtage des données
- Permettre la transposition des outils et méthodes à toutes les régions de France.
METHODOLOGIE
Le projet SCO Friches Agricole a permis d’améliorer et de consolider les travaux méthodologiques sur le logiciel WaSaBI initié en 2020 dans le cadre d’un projet porté par la DDT82, le CNES et la Safer Occitanie dans le département du Tarn et Garonne, pour en faire un outil d’inventaire et de suivi fiable et validé pour l’Occitanie.
Safer Occitanie, Lab’OT du CNES et FN Safer, appuyés par l’INRAE ont ainsi produit une méthode efficace et reproductible, basée sur l’analyse d’images satellitaires et de données géographiques par le logiciel d’Intelligence Artificielle WaSaBI (Wasteland Satellite Bulk Identification), développée par le CNES avec l’appui de la Safer Occitanie.
La synthèse méthodologique de production de l’inventaire des friches WaSaBI en Occitanie est résumé ci-dessous, en 5 étapes :
Étape 1 : production de la couche des « friches potentielles »
En cohérence avec la définition de la friche agricole (1) retenue par la Communauté Régionale des Friches Agricoles d’Occitanie (CRéFAO), seuls certains espaces sont soumis à l’analyse de l’Intelligence Artificielle afin de produire l’inventaire des « friches WaSaBI ». C’est pourquoi, des prétraitements cartographiques sont réalisés pour créer la couche des « friches potentielles ». Pour ce faire, différentes données vectorielles sont croisées (sources RPG, OCS GE, BD Foret de l’IGN, Corinne Land Cover, GéoMCE …) afin d’éliminer les espaces urbains et forestiers ainsi que les parcelles agricoles sur lesquelles une activité est déclarée.
Un traitement supplémentaire est réalisé pour exclure de la base de données toutes les parcelles présentant une surface inférieure à 500 m2.
(1) Une friche agricole se définit comme une zone ou un terrain sans occupant humain actif, qui n’est en conséquence pas ou plus exploité, ni productif ni même entretenu, depuis au moins 3 ans. Elle résulte de la déprise agricole des terres (absence de mise en valeur, abandon définitif ou sur une longue période) contrairement à la jachère qui n’est qu’un temps provisoire de repos du sol.
Étape 2 : entrainement de WaSaBI©CNES grâce à une base de données « vérités terrain »
Le logiciel WaSaBI permet d’entrainer un modèle d’intelligence artificielle à reconnaître les friches sur la base de « vérités terrain » (friche et non-friche) identifiées grâce à l’application mobile d’izifriche®.
Une fois le modèle entrainé, le logiciel WaSaBI©CNES est en capacité de reconnaitre automatiquement des « friches WaSaBI » sur de nouvelles zones géographiques.
Pour la production du 1er millésime des friches WaSaBI, ce sont environ 5 000 parcelles en « friches vérités terrain » (2 500 ha) et 127 000 parcelles en « non-friches » (51 000 ha) qui ont été valorisées via 6 boucles d’apprentissage itératives.
En 2025, ces surfaces et nombre de parcelles en « vérités terrain » (friches et non friches) ont été plus que doublées pour la réalisation d’une 7ème boucle d’apprentissage de WaSaBI©CNES , faisant gagné le modèle en performance et ayant permis la production du 2ème millésime (Millésime 2024).
Étape 3 : reconnaissance automatique des « friches WaSaBI »
Le modèle d’intelligence artificielle entrainé est constitué de 150 arbres de décision qui utilisent 96 descripteurs permettant de caractériser chacune des parcelles de la couche « friches potentielles ». À partir des valeurs des descripteurs (indices radiométriques et de textures, surfaces de recouvrement…), chacun des arbres de décision va faire un choix (friche ou non-friche). La décision sur l’appartenance de la parcelle est déterminée par un « vote » qui définit la parcelle en « friche WaSaBI » si le nombre d’arbres ayant choisi « friche » est supérieur à un certain seuil de décision. Le résultat de ce « vote », est appelé indice de fiabilité (valeur située entre 0 et 100%). Si les résultats des différents arbres de décisions l’orientent facilement vers un choix « friche WaSaBI », l’indice de fiabilité sera élevé (supérieur à 80%). En revanche, si le choix est complexe, l’indice de fiabilité sera moyen. En dessous d’un certain seuil de décision, le logiciel classera la parcelle « non-friche WaSaBI ».
Étape 4 : évaluation des performances de WaSaBI
Le logiciel WaSaBI calcule, lors de la phase d’entrainement, différents indicateurs (rappel, précision et performance (fscore)) qui mesurent la capacité du modèle à être précis et exhaustif pour identifier les friches WaSaBI. Ces indicateurs sont calculés sur un jeu de données spécifiques n’ayant pas été utilisé pour l’entrainement (= base de validation composée de 800 ha de friches vérités terrain réparties sur une cinquantaine de communes pour le 1er millésime et de 1 636ha pour le 2ème millésime). Cette analyse a permis d’établir un taux de performance du logiciel WaSaBI de 65% sur le 1ere millésime (avril 2024) et de 73% pour le 2ème Millésime produit en octobre 2025.
Ce gain de performances a été obtenu grâce à la mise à jour des données satellitaires et vectorielles, à la réalisation d’un entrainement supplémentaire sur des données « vérités terrain » plus nombreuses et plus variées, ainsi qu’à différentes améliorations techniques.
En 2025, l’analyse des résultats a permis de retenir un seuil de décision élevé (=0.80) afin de privilégier la précision des détections (91%) grâce à un large consensus des arbres de décision, permettant à WaSaBI©CNES de détecter correctement 73% des friches vérités terrain.
Étape 5 : Vérification des friches WaSaBI
Les friches étant des éléments complexes et mouvants dans le temps, il convient d’aller vérifier sur le terrain les « friches WaSaBI », avant de passer en phase opérationnelle d’un projet. Cette étape, réalisée via l’application mobile d’izifriche®, permet de préciser la typologie de la friche (friches herbacées, friche herbacée avec présence de ligneux, friche arbustive basse, friche arbustive haute, friche avec présence de bâti, verger abandonné, vigne abandonnée, châtaigneraie abandonnée) ou, si besoin, de modifier sa qualification par saisie de l’usage constaté (terre, pré, vigne, verger, bois, garrigue, lande, lande boisée, milieux humides, bâti, cabanisation, terrain d’agrément et jardin, dépôt sauvage, espace à potentiel sylvopastoral).
Contribuant à l’alimentation de la base de données « vérités terrain », ces vérifications contribuent à l’apprentissage du logiciel WaSaBI©CNES, participant à l’amélioration des résultats lors de chaque nouvelle mise à jour.
👉 Les résultats montrent tout l’intérêt de la valorisation de l’intelligence artificielle et de l’imagerie satellitaire par rapport à une méthode uniquement basée sur le recensement terrain ou sur le croisement de données vectorielles : rapidité de traitement et « nettoyage » de la couche vectorielle des friches potentielles.
DONNÉES VALORISEES
Satellites
- Sentinel-2 de niveau 3A
- SPOT6/7
Autres
- Bases de données IGN BD TOPO, BD Forêt, OCS-GE , GéoMCE et RPG disponibles en OpenData
- Référentiel cadastral disponible en OpenData
NOS PARTENAIRES
PERSPECTIVES
Les travaux entrepris avec le CNES dans le cadre du SCO ont permis de consolider une méthode et de jeter les bases d’outils dont la maintenance et le déploiement seront assurés par la Safer Occitanie.
Fort de cette expérience, la Safer Occitanie a créée Izifriche®, solution qui permet d’accéder à des données et à des outils pour recenser, qualifier et tenir à jour le pré repérage automatisé des friches agricoles produit waSaBI©CNES.
L’extension de l’opération d’inventaire et le déploiement d’Izifriche® est envisagée à l’échelle nationale, par paliers successifs, grâce à la mobilisation de la FNSafer et aux prestations techniques de Thalès.
- Première phase d’expérimentation et de consolidation sur plusieurs nouveaux territoires complémentaires à celui d’Occitanie (projet en Auvergne-Rhône-Alpes, Centre, Nouvelle-Aquitaine, Provence-Alpes-Côte d’Azur), d’ici fin 2026/début 2027.
- Seconde phase de production de l’inventaire national réalisée à partir des résultats de l’expérimentation élargie (2027),
- Troisième phase d’industrialisation du process permettant de garantir le renouvellement annuel des données nationales.
La réalisation de chacun des paliers d’évolution post-SCO nécessite de nouer des partenariats d’une part à l’intérieur du groupe Safer (FNSafer et Safer régionales), d’autre part avec des structures institutionnelles qui pourront intervenir de manière financière et/ou technique.