TOME 10 AGROCLIMATOLOGIE : Modélisation, Simulation et Intelligence Artificielle

29 juillet 20263 août 2026BILLAUT Fabrice

Modélisation, Simulation et Intelligence Artificielle

Prédire, simuler et optimiser les écosystèmes grâce aux modèles numériques

Le traité scientifique et technique de référence sur les systèmes d’information géographique, la modélisation environnementale, les jumeaux numériques, l’intelligence artificielle et les technologies prédictives appliquées aux jardins, fermes, paysages et territoires résilients.

Vision du Tome

Ce tome constitue le centre numérique de la collection AGROCLIMATOLOGIE.

Il représente le passage :

du diagnostic → à la compréhension → à la simulation → à la prédiction → au pilotage automatique des écosystèmes.

L’objectif est de répondre à une question fondamentale :

Comment prévoir l’évolution d’un jardin, d’une ferme ou d’un territoire dans un climat qui change, et comment utiliser les données pour optimiser ses performances écologiques, hydrologiques, énergétiques et agricoles ?

Ce volume associe :

géomatique,
SIG,
télédétection,
climatologie numérique,
hydrologie computationnelle,
modélisation 3D,
intelligence artificielle,
apprentissage automatique,
Internet des objets,
robotique,
capteurs environnementaux,
jumeaux numériques.

Applications couvertes

Du plus petit système :

balcon végétalisé,
jardin particulier,
verger familial,

jusqu’aux grands territoires :

exploitations agricoles,
forêts,
bassins versants,
villes,
régions.

PARTIE I

Comprendre la révolution numérique appliquée au vivant

Chapitre 1

Pourquoi modéliser les écosystèmes ?

Les limites de l’observation classique

Observation ponctuelle
Mesures manuelles
Difficulté de prévoir
Complexité des interactions naturelles

Le passage au numérique

Collecter
Représenter
Comprendre
Simuler
Décider
Automatiser

Chapitre 2

Les écosystèmes comme systèmes complexes

Interactions :

climat
sol
eau
végétation
biodiversité
énergie
carbone

Notions fondamentales :

systèmes dynamiques
rétroactions
non-linéarités
émergence
résilience

Chapitre 3

La donnée environnementale

Sources :

mesures terrain
stations météo
satellites
drones
capteurs IoT
bases scientifiques
historiques climatiques

Types de données :

spatiales
temporelles
biologiques
physiques
chimiques

PARTIE II

Les Systèmes d’Information Géographique (SIG)

Chapitre 4

Fondamentaux des SIG

Concepts

données vectorielles
données raster
couches géographiques
projections
géoréférencement

Chapitre 5

Construire une base de données territoriale

Données :

topographie
sols
climat
hydrographie
végétation
occupation des sols
infrastructures

Chapitre 6

Analyse spatiale

Méthodes :

croisement multicritère
analyse de proximité
interpolation
classification
zonage

Applications :

choix d’implantation
risques climatiques
potentiel agricole

Chapitre 7

SIG appliqué à l’agroclimatologie

Cartographie :

microclimats
sécheresse
potentiel hydrique
biodiversité
carbone
résilience

Chapitre 8

SIG 3D et territoires intelligents

Modèles :

relief
bâtiments
végétation
eau
infrastructures

Applications :

ombrage
vent
rayonnement
ruissellement

PARTIE III

Modélisation du Climat Local

Chapitre 9

Comprendre les modèles météorologiques

Prévisions météo

modèles globaux
modèles régionaux
modèles locaux

Chapitre 10

Microclimat et effet du paysage

Simulation :

température
humidité
vent
rayonnement
évapotranspiration

Influence :

arbres
eau
relief
bâtiments

Chapitre 11

Modèles climatiques futurs

Scénarios :

Horizons :

2030
2050
2080
2100

Applications :

choix des espèces
conception agricole

Chapitre 12

Création d’une météo locale intelligente

Combinaison :

données historiques
stations locales
satellites
IA

Production :

micro-prévisions
alertes
recommandations

PARTIE IV

Modélisation Hydrologique et Cycle de l’Eau

Chapitre 13

Modéliser les flux d’eau

Cycle :

pluie
interception végétale
infiltration
ruissellement
évapotranspiration
recharge des nappes

Chapitre 14

Modèles hydrologiques

Approches :

modèles physiques
modèles statistiques
modèles hybrides IA

Chapitre 15

Simulation du ruissellement

Variables :

pente
sol
végétation
pluie
occupation du sol

Applications :

prévention des inondations
lutte contre l’érosion

Chapitre 16

Dimensionnement numérique des ouvrages hydrauliques

Simulation :

mares
bassins
noues
baissières
zones humides

Calculs :

volumes
débits
temps de vidange
efficacité

Chapitre 17

Gestion intelligente de l’eau

Pilotage :

irrigation
stockage
infiltration
consommation

Optimisation :

économie d’eau
rendement végétal

PARTIE V

Modélisation 3D et Jumeaux Numériques

Chapitre 18

La représentation numérique du vivant

Créer un modèle :

terrain
sol
végétation
eau
bâtiments
infrastructures

Chapitre 19

La modélisation 3D

Technologies :

photogrammétrie
laser LiDAR
scan 3D
BIM
CAO

Chapitre 20

Les jumeaux numériques

Définition

Architecture

Fonctionnement

Données temps réel

Chapitre 21

Jumeau numérique d’un jardin

Simulation :

croissance des arbres
ombrage
eau
carbone
biodiversité

Chapitre 22

Jumeau numérique d’une ferme

Simulation :

cultures
irrigation
rendement
énergie
climat

Chapitre 23

Jumeau numérique territorial

Applications :

ville
bassin versant
forêt
territoire agricole

PARTIE VI

Capteurs, IoT et Mesures en Temps Réel

Chapitre 24

Les réseaux de capteurs

Architecture :

capteur
transmission
stockage
analyse

Chapitre 25

Capteurs climatiques

Mesures :

température
humidité
pluie
vent
rayonnement

Chapitre 26

Capteurs du sol

Mesures :

humidité
température
conductivité
pH
nutriments

Chapitre 27

Capteurs biologiques

Suivi :

activité microbienne
croissance végétale
biodiversité

Chapitre 28

Internet des objets agricoles

Protocoles :

LoRaWAN
5G
Bluetooth
réseaux basse consommation

PARTIE VII

Drones, Satellites et Télédétection

(≈180 pages)

Chapitre 29

Observation aérienne

Drones :

photographie
multispectral
thermique
LiDAR

Chapitre 30

Satellites environnementaux

Données :

Sentinel
Landsat
MODIS

Applications :

végétation
sécheresse
humidité
carbone

Chapitre 31

Analyse d’images par intelligence artificielle

Détection :

maladies
stress hydrique
croissance
biomasse

Chapitre 32

Cartographie dynamique du vivant

Suivi :

forêts
cultures
habitats
biodiversité

PARTIE VIII

Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique

Chapitre 33

Introduction à l’IA environnementale

Concepts :

données
modèles
apprentissage
prédiction

Chapitre 34

Machine Learning

Méthodes :

régression
classification
clustering
arbres de décision

Chapitre 35

Deep Learning

Réseaux :

neurones artificiels
CNN
modèles temporels

Applications :

images satellites
climat
végétation

Chapitre 36

IA prédictive

Prévoir :

sécheresses
maladies
rendement
croissance forestière

Chapitre 37

IA générative appliquée au design écologique

Créer :

scénarios paysagers
plans d’aménagement
associations végétales
stratégies hydrologiques

PARTIE IX

Optimisation des Écosystèmes

Chapitre 38

Optimisation multicritère

Objectifs :

production
biodiversité
carbone
eau
énergie

Chapitre 39

Algorithmes d’optimisation

Méthodes :

algorithmes génétiques
optimisation bayésienne
recherche évolutionnaire

Chapitre 40

Optimiser une plantation

Variables :

espèces
densité
distances
orientation
succession

Chapitre 41

Optimiser une ferme

Simulation :

cultures
rotations
irrigation
énergie

Chapitre 42

Optimiser un territoire

Applications :

corridors écologiques
eau
agriculture
climat local

PARTIE X

Applications Omakëya™ Numériques

Chapitre 43

Le jardin numérique intelligent

Diagnostic automatique
Capteurs
Simulation
Conseils IA

Chapitre 44

Le verger numérique

Simulation :

croissance
rendement
maladies
climat futur

Chapitre 45

La ferme numérique régénérative

Pilotage :

eau
sol
carbone
biodiversité

Chapitre 46

Le territoire vivant numérique

Modélisation :

paysages
bassins versants
villes

PARTIE XI

Études de Cas Complètes

Cas 1

Jardin familial intelligent

Cas 2

Jardin-forêt tropicalisé

Cas 3

Verger méditerranéen 2100

Cas 4

Ferme agroforestière autonome

Cas 5

Bassin versant régénéré

Cas 6

Ville végétale climatique

Cas 7

Forêt résiliente aux mégafeux

Pour chaque cas :

données initiales
modèle numérique
simulations
scénarios climatiques
optimisation IA
résultats

PARTIE XII

Vision Omakëya™ 2100 : Les Écosystèmes Autonomes Pilotés par l’Intelligence Collective

Les paysages numériques vivants

Les écosystèmes auto-adaptatifs

Les fermes autonomes

Les villes végétales intelligentes

Les réseaux hydrologiques pilotés

L’IA comme outil de coopération avec le vivant

Les jumeaux numériques planétaires

Vers une nouvelle ingénierie écologique augmentée

Annexes techniques

Guide complet SIG appliqué aux écosystèmes.
Méthodes de création de modèles numériques de terrain.
Protocoles drone et satellite.
Architecture complète d’un réseau IoT agroclimatique.
Catalogue des capteurs environnementaux.
Bases de données climatiques et écologiques.
Méthodes de calibration des modèles.
Algorithmes d’apprentissage automatique appliqués au vivant.
Méthodes d’analyse d’incertitude.
Protocoles de validation terrain.
Création d’un jumeau numérique Omakëya™ complet.
Modèles de tableaux de bord environnementaux.
Bibliothèque de scénarios climatiques 2030-2100.
Glossaire IA, SIG, climatologie et écologie numérique.
Bibliographie scientifique internationale.

Ce Tome 10 devient ainsi le « cerveau numérique » de la collection AGROCLIMATOLOGIE : après avoir compris le climat (Tome 1), l’eau et les sols (Tome 7), les plantes (Tome 8) et la conception des systèmes résilients (Tome 9), il apporte la capacité de simuler, prévoir et piloter les écosystèmes du futur grâce à la convergence entre sciences du vivant et intelligence artificielle.