FLORIA

Flexible algORIthm for the monitoring of Air pollution based on artificial intelligence and satellite observations

Projet terminéLes particules PM10, définies comme des particules atmosphériques de diamètre inférieur à 10 micromètres, constituent un indicateur majeur de la pollution de l’air, avec des impacts significatifs sur la santé et l’environnement. Mené de février 2025 à mars 2026, ce projet a permis d’industrialiser la solution FLORIA de THALES Services Numériques et de valider ses performances à travers plusieurs cas d’usage concrets en partenariat avec la société World from Space. Les travaux ont abouti à la mise en œuvre d’un service opérationnel capable de produire des cartes de concentrations de PM10 à l’échelle européenne, ainsi qu’à l’évaluation scientifique des données produites.

Présentation

Il est maintenant bien établi que les émissions polluantes sont un problème majeur pour le climat et notre santé. Depuis deux décennies, les produits satellites de niveau 2 (produits instantanés, acquis lors d'un seul passage du satellite) sont utilisés pour essayer d'extraire des informations sur la concentration en polluants à la surface. Mais les liens complexes qui lient la donnée mesurée par le satellite depuis son orbite à la concentration en polluants à la surface rendent ces méthodes difficilement généralisables. Pour rendre compte de cette complexité, des modèles numériques tels que CHIMERE (chimie transport) et MOCAGE (chimie atmosphérique de grande échelle) utilisés dans les plateformes Prév’Air et CAMS permettent de simuler l’atmosphère, la physico-chimie et le transport de polluants gazeux et de particules fines mais nécessitent des ressources de calcul importantes, ce qui rend leur accès difficile.

Pour surmonter ces différentes difficultés, notre idée innovante consiste à aborder la complexité du modèle physico-chimique par une approche statistique basée sur l’intelligence artificielle (surrogate model) couplée aux données satellites. La plus-value de cette solution est d’offrir un suivi en continu de la qualité de l'air à grande échelle, incluant les zones peu instrumentées en capteurs de mesure in-situ.

Parmi les différents types de polluants, nous proposons de caractériser et suivre les concentrations de particules PM10 à la surface, ceci afin de répondre à la boucle de rétroaction engagée avec le changement climatique :

1. La multiplication d’évènements météo extrêmes (canicule) et de catastrophes naturelles (feux) modifie les mécanismes de formation, transport, et dépôts des PM10 et donc la typologie des évènements de pollution ;
2. Cette modulation des évènements de pollution en PM10 et ses effets radiatifs associés influence en retour le changement climatique.

​​​​Déroulement du projet

Le projet s’est structuré autour de deux phases complémentaires :

1. Industrialisation du service
Une chaîne de traitement automatisée a été développée et déployée sur une infrastructure cloud, permettant de produire quotidiennement des cartes de concentrations de PM10. Cette phase a permis de transformer un prototype scientifique en un service robuste, scalable et opérationnel.

2. Analyse de cas d’usage
Deux études ont été menées afin d’évaluer l’intérêt du service pour des problématiques concrètes :

• l’impact des îlots de chaleur urbains sur les concentrations de PM10,
• l’impact de la densité du trafic routier sur la pollution atmosphérique.

Ces travaux ont permis de confronter les données produites à des situations réelles et d’en déduire le champ d’application possible pour l’outil FLORIA.

Méthodologie

FLORIA repose sur une approche de type modèle de substitution (surrogate model), permettant de reproduire le comportement de modèles physico-chimiques complexes avec un coût de calcul réduit.

La chaîne de traitement comprend :

• l’agrégation de données satellitaires et météorologiques,
• un prétraitement et un tuilage spatial,
• une inférence par intelligence artificielle parallélisée,
• une agrégation finale produisant des cartes continues de PM10.

Le système a été industrialisé via une architecture cloud native (Kubernetes, workflows automatisés), permettant une production quotidienne robuste et scalable.

Site(s) d'application

• Espagne
• République Tchèque : région de Prague, Brno et Pilsen

Données

Données utilisées par l’algorithme :

Satellite

• Sentinel-3 (SLSTR), produits L2 AOT)

Autres

Paramètres météorologiques :

• Réanalyses (historiques) issues de ERA5
• Prévisions issues du modèle ICON-EU

Données complémentaires pour les cas d’usage :

• Cas d’usage sur les ilots de chaleurs :
  • PM10 in situ (réseau de l’Institut hydrométéorologique tchèque CHMI, moyennes horaires)
  • Indicateurs de régime de chaleur (ERA5)
  • Couverture terrestre (ESA WorldCover)
  • Température de surface (Sentinel-3 SLSTR)
• Cas d’usage sur le trafic routier :
  • PM10 in situ : 4 stations CHMI (observations horaires)
  • Trafic routier : données open data municipalité (capteurs, comptage horaire, agrégation ville entière)
  • Météo : réanalyse ERA5 (température, humidité, vent, précipitations, couche limite)

Résultats – Produit(s) final(aux)

🗺️ Produits générés

Le projet a permis de générer les produits suivants, qui couvrent la période 2021–2025 :

• une base de données de concentrations PM10 à la surface sur l’Europe
  • résolution : 4 km × 4 km
  • fréquence : journalière
• des cartes mensuelles de concentration PM10 accessibles via une interface web (août 2025 – février 2026)
• des fichiers exploitables au format NetCDF

🌐 Plateforme de visualisation

Une interface web permet de visualiser les cartes mensuelles de PM10 : https://floria-dev.pf-services-bu-aes.fr/

👉 Fonctionnalités :

• visualisation interactive (zoom, navigation),
• affichage des valeurs (latitude/longitude/concentration),
• téléchargement des cartes.

🏭 Industrialisation

La phase de validation opérationnelle a permis de démontrer la maturité industrielle du service. En effet, sur une période de six mois d’expérimentation, le système a maintenu un taux de succès supérieur à 90 % dans l’exécution des workflows quotidiens. L’architecture mise en place combine robustesse industrielle, flexibilité scientifique et évolutivité technologique, notamment grâce à l’orchestration Kubernetes, à la conteneurisation et aux services Cloud managés.

📊 Validation des performances

Les résultats ont été validés en Espagne et en République tchèque en partenariat avec World from Space.

• Validation AOD (Sentinel-3 vs AERONET) : le produit satellite est jugé robuste pour le suivi des aérosols (corrélation : R ≈ 0,73)

• Validation PM10 (FLORIA vs stations CHMI) : performances cohérentes avec les limites des estimations satellitaires, notamment liées à la complexité des phénomènes atmosphériques et à la variabilité locale. Une calibration intégrant des variables météorologiques permet d’améliorer significativement les résultats.

🧪 Cas d’usage

1. Impact des îlots de chaleur urbains sur les concentrations de PM10 :

Les résultats sur les données in-situ montrent que les vagues de chaleur sont associées à une augmentation mesurable du contraste urbain-rural des concentrations de PM10 en République tchèque. Cette amplification est plus marquée sur les régimes diurnes que nocturnes. Ces observations suggèrent que les conditions météorologiques associées aux épisodes de chaleur favorisent l’accumulation de particules dans les environnements urbains.

Le produit satellite FLORIA est quant à lui limité par l'échantillonnage pour ce cas d’usage (nuages, validité des estimations, timing de passage du satellite).

2. Impact du trafic routier sur la pollution atmosphérique :

Menée sur la ville d’Ostrava, l’étude met en évidence une relation claire entre la densité du trafic et les concentrations de PM10. Après correction de l’effet météorologique (normalisation), FLORIA restitue de manière cohérente la variabilité des concentrations liée au trafic. Les résultats montrent qu’une approche combinant données satellitaires, mesures in situ et normalisation météorologique permet d’identifier un signal robuste à l’échelle urbaine.

👉 Ces travaux démontrent l’intérêt de FLORIA pour :

• l’analyse des impacts du changement climatique,
• l’aménagement urbain,
• l’aide à la décision publique, notamment pour l’évaluation des politiques de gestion du trafic.

Perspectives

Plusieurs pistes permettront d’améliorer les performances du service FLORIA.

L’utilisation de satellites géostationnaires offrirait une meilleure résolution temporelle, permettant de mieux suivre les phénomènes rapides de pollution. Des approches de descente d’échelle pourraient également affiner la résolution spatiale et mieux représenter les contrastes urbains.

Par ailleurs, l’intégration de nouvelles générations de capteurs, comme Sentinel-4 sur MTG et 3MI sur Metop-SG, ainsi que l’amélioration des modèles grâce aux données météorologiques, constituent des leviers prometteurs pour renforcer la précision des estimations.

Références

J. Staufer, C. Rakotondrainibe, J.-C. Péré, B. Gratadoux, J. Cuesta, G. Dufour, S. Tanguy, L. Chaumat and L. Le Barbier (2024) : Monitoring of gound-level pollutants concentrations from space, ESA ATMOS Conference, 1-4 July 2024, Bologna Italy, ATMOS 2024

Projet(s) connexe(s)

SCO EDISON, Améliorer l'inventaire des émissions polluantes urbaines

Les news du projet

• 21/04/2026 : FLORIA, ou comment lire l'air que nous respirons
• 25/09/2025 : FLORIA : la carte des polluants PM10 sur l’Europe est en ligne