Vos territoires vus du ciel.
Vos décisions fondées sur les données.

Problème

Routes coupées, connectivité inexistante, des jours entiers d’équipes au sol pour cartographier les dommages. Les décisions d’allocation des ressources sont prises à l’aveugle.

Solution drone + IA

Un drone survole la zone sinistrée, l’IA analyse 2 000 bâtiments en 7 minutes, classifie les dommages en 4 niveaux de sévérité et produit une carte des routes praticables. Référence : système CLARKE (Texas A&M), >90 % de précision.

Problème

Pas de cadastre fiable, impossible de mesurer les surfaces cultivées, les rendements restent estimés. Les programmes de sécurité alimentaire manquent de données de base.

Solution drone + IA

Un eBee X cartographie 500 ha en un seul vol, précision 3 cm. L’IA segmente automatiquement les parcelles, détecte le stress hydrique par imagerie multispectrale.

Problème

Les camps évoluent trop vite, les structures sont minuscules et les dénombrements terrain sont longs et imprécis. Impossible de planifier les services de base sans données fiables.

Solution drone + IA

Kakuma, Kenya — 102 vols drone, 161 000 images. L’IA identifie automatiquement tentes, panneaux solaires et latrines pour estimer la population et les besoins.

Problème

Les projets REDD+ nécessitent des données précises de couvert forestier. Les images satellite sont souvent bloquées par les nuages en zone tropicale, rendant le suivi impossible.

Solution drone + IA

Le drone vole sous les nuages, produit des orthophotos à 2–5 cm/pixel. L’IA quantifie la déforestation par détection de changements automatisée (change detection).

Problème

L’UE, les Nations Unies et l’AFD exigent des résultats fondés sur des preuves (evidence-based results). Les rapports narratifs ne suffisent plus.

Solution drone + IA

Un vol drone combiné à l’IA produit des indicateurs mesurables, géoréférencés, datés et reproductibles. Des données qui répondent directement aux exigences des bailleurs.

Contexte

Panorama complet de l’écosystème drone pour la coopération internationale. Quand un drone est-il pertinent ? Quand ne l’est-il pas ? Comment intégrer un composant drone dans un projet bailleur ?

Sessions

• A.1 Typologies et capacités des drones
• A.2 Drones vs satellite vs terrain — comparaison décisionnelle
• A.3 Usages dans la coopération (WFP, UNICEF, Flying Labs)
• A.4 Cycle d’un projet drone
• A.5 Acteurs clés de l’écosystème
• A.6 Drones dans les cadres des bailleurs (INTPA, PRAG, ECHO)

Contexte

De la planification de vol à la carte thématique exploitable. Ce module couvre toute la chaîne : capteurs, traitement photogrammétrique, produits dérivés et analyse SIG.

Sessions

• B.1 Planification de mission (GSD, overlap, GCP)
• B.2 Capteurs et imagerie (RGB, multispectral, thermique, LiDAR)
• B.3 Traitement photogrammétrique — TP OpenDroneMap/WebODM
• B.4 Produits dérivés (MNS/MNT, modèle 3D, nuage de points)
• B.5 Analyse SIG — TP QGIS
• B.6 De la donnée à la décision

Contexte

Le module différenciant. Rend l’IA accessible aux non-informaticiens. De la segmentation sémantique à la détection d’objets, les participants apprennent à exploiter l’IA pour la prise de décision.

Sessions

• C.1 Introduction IA et deep learning pour non-informaticiens
• C.2 Segmentation sémantique (U-Net, >95 % précision) — TP
• C.3 Détection d’objets (YOLO v12, Mask R-CNN, F1 >90 %) — TP Ultralytics
• C.4 Détection de changements (Before & After automatisé) — TP
• C.5 Vision Language Models (GPT-4V, Claude, Gemma)
• C.6 Datasets de référence (xBD : 850K+ annotations, CLARKE, EBD, LADI v2)
• C.7 TP intégré

Contexte

Sous-modules sélectionnables selon le secteur d’intervention de votre organisation. Chaque sous-module combine cas réels, données terrain et exercices pratiques.

Sessions

• D.1 Agriculture et sécurité alimentaire
• D.2 Biodiversité et aires protégées (cas WWF CANOPÉE-TRIDOM)
• D.3 Forêts, déforestation et carbone (REDD+)
• D.4 Urbanisme et planification territoriale (cas Caye Sable)
• D.5 Gouvernance foncière et cadastre participatif
• D.6 Ressources hydriques et érosion côtière
• D.7 Infrastructures et routes rurales

Contexte

Le sous-module phare : évaluation des dommages post-catastrophe (PDNA). Du vol drone à la carte des dommages automatisée par IA, en contexte humanitaire réel.

Sessions

• E.1 Évaluation des dommages post-catastrophe — pipeline complète (réf. CLARKE, >90 % précision, 2 000 bâtiments en 7 min)
• E.2 Cartographie de camps (Kakuma Kenya, 102 vols, 161K images)
• E.3 Recherche et sauvetage (SAR)
• E.4 Réduction des risques (DRR)
• E.5 Logistique humanitaire et livraison (Zipline)
• E.6 Documentation des droits humains

Contexte

Naviguer les contraintes réglementaires et éthiques dans chaque pays d’intervention. Du cadre EASA aux réglementations africaines, en passant par le Do-No-Harm et la protection des données.

Sessions

• F.1 Cadre réglementaire (EASA Europe, Afrique ~60 % pays avec règles, Caraïbes, ICAO)
• F.2 Logistique drone en mission (importation, assurance, douanes)
• F.3 Do-No-Harm (perception militaire, consentement communautaire)
• F.4 Vie privée et protection des données
• F.5 Éthique de l’IA (biais algorithmiques, équité des datasets)

Contexte

Formation pratique avec équipement réel ARKO (eBee X, quadricoptères). De la préparation de mission au rapport final, en passant par le vol terrain et l’intégration dans un cadre logique bailleur.

Sessions

• G.1 Préparation de mission (checklist opérationnelle)
• G.2 Vol pratique drone réel (min 4h terrain)
• G.3 Traitement et analyse données collectées — TP
• G.4 Design composant drone dans projet (cadre logique, PRAG/GAR/MEAL)
• G.5 Budget, TdR et indicateurs
• G.6 Présentation projets — restitution