Déforestation : l’Europe fait la loi, Google DeepMind dessine la carte

L’Union européenne interdit les produits liés à des forêts détruites après 2020, mais pour appliquer cette règle, il faut savoir ce qu’était chaque terrain à cette date. L’outil qui répond à cette question vient d’un acteur américain : Google DeepMind, avec le World Resources Institute. Sa carte, baptisée ForTy, est précise dans l’ensemble, mais elle ne retrouve que 60 % des plantations.

Une carte du monde en 2020, dessinée par l’IA

Pour savoir si un chocolat ou une huile de palme est « propre », il faut connaître l’histoire du sol où les arbres ont poussé. C’est ce que tente de reconstituer ForTy, abréviation de Forest Typology, présentée par The Decoder.

La carte range toutes les terres du monde en 2020 dans six catégories, avec une résolution de 10 mètres : chaque carré de la carte couvre 10 mètres de côté. Les six catégories sont :

• la forêt primaire, c’est-à-dire une forêt naturelle non transformée ;
• la forêt naturelle qui repousse seule ;
• la forêt plantée ;
• la plantation forestière, exploitée pour le bois ;
• les cultures d’arbres, comme le palmier à huile, l’hévéa ou le cacaoyer ;
• tout le reste.

Les auteurs affirment que c’est la première carte mondiale de ce type. Les jeux de données précédents, dont un de la Commission européenne, ne couvrent qu’une partie du monde.

Le défi tient à ce qu’une image satellite ne dit pas tout. Une vieille forêt plantée de plusieurs espèces ressemble, vue du ciel, à une forêt naturelle. Une plantation fraîchement coupée montre du sol nu, alors qu’elle compte toujours comme forêt par définition. Le type de forêt dépend donc de son histoire, pas seulement de son apparence.

Comment la machine apprend à distinguer les forêts

ForTy repose sur AlphaEarth Foundations, un modèle de DeepMind présenté en juillet 2025. Il combine les données de plusieurs satellites en un résumé chiffré de chaque carré de la carte. Plusieurs modèles de reconnaissance d’images s’appuient ensuite sur ces résumés, en trois étapes.

Le premier apprend à partir d’exemples vérifiés. Ses prédictions, croisées avec des données externes sur la hauteur des arbres, les bâtiments et les pertes de forêt, servent à entraîner un deuxième modèle. Une dernière étape analyse plusieurs années ensemble pour lisser les valeurs aberrantes. Le modèle de langage Gemini a aussi aidé à adapter d’anciennes données d’entraînement aux définitions européennes.

Des experts ont ajouté environ 43 000 exemples pour corriger des erreurs typiques : des vignobles européens pris pour des cultures d’arbres, des forêts naturelles de pins en Amérique centrale prises pour des forêts plantées, des palmiers à huile oubliés en Afrique et en Indonésie.

En clair : la machine ne « voit » pas une plantation, elle déduit un type de terrain à partir de rythmes de croissance et de coupe. Pour séparer plantations et autres forêts plantées, les chercheurs fixent un seuil de rotation de 40 ans, qui ne convient pas à toutes les régions.

Ce que Bruxelles demande, et ce que la carte peut y apporter

Le moteur du projet est le règlement européen sur les produits sans déforestation, connu sous le sigle EUDR. Il interdit les marchandises liées à des forêts rasées ou dégradées après le 31 décembre 2020, y compris quand une forêt primaire a été convertie en plantation. Le palmier à huile et le cacao comptent comme des terres agricoles : une entreprise qui évalue les risques de sa chaîne d’approvisionnement doit donc savoir comment le site était utilisé en 2020.

ForTy fournit ce point de repère. Ses auteurs y voient aussi un appui possible pour le Tropical Forest Forever Facility, un mécanisme de financement de la préservation des forêts tropicales, et pour l’objectif de l’ONU de protéger 30 % des terres du monde d’ici 2030.

Une précision s’impose : l’article source ne dit pas que la Commission européenne ou des entreprises utilisent déjà ForTy. Il décrit ce que la carte pourrait permettre, pas un usage officiel.

90 % de réussite, mais pas là où cela compte le plus

Pour tester la carte, deux experts ont examiné chacun 8 190 sites tirés au hasard. Ils l’ont trouvée correcte dans 90,2 % des cas, soit environ 9 sites sur 10. Les auteurs préviennent toutefois que ce score doit beaucoup à la catégorie « autres terres », la plus facile à reconnaître.

Le détail par catégorie est plus contrasté :

• 89 % des forêts primaires confirmées par les experts sont retrouvées ;
• environ la moitié des cultures d’arbres et des forêts plantées sont retrouvées ;
• 60 % des plantations sont retrouvées, donc environ 4 sur 10 échappent à la carte.

L’inverse pose aussi problème. Parmi les zones que la carte classe en plantations ou en cultures d’arbres, un quart à un tiers sont des erreurs. Pour les forêts plantées, la carte se trompe une fois sur trois.

Selon The Decoder, ces écarts touchent justement les frontières qui comptent pour l’EUDR : plantation ou forêt, culture ou forêt naturelle. L’évaluation pourrait même être un peu trop flatteuse, car les experts hésitaient surtout sur les terres gérées par l’humain, et ces cas incertains ont été exclus du test.

Les erreurs régionales s’ajoutent. La carte surestime la forêt primaire en Asie d’environ 200 millions d’hectares, surtout dans les forêts de conifères de Russie. C’est l’équivalent d’un dixième des 2 milliards d’hectares de forêt primaire estimés dans le monde. En Afrique, elle manque environ 94 millions d’hectares, sans doute des forêts sèches ouvertes et des savanes. Le cacao ou le café cultivés à l’ombre d’une canopée naturelle sont encore parfois classés comme forêt.

L’Europe écrit la règle, une entreprise américaine fournit la carte

Le rapport de force n’est pas à sens unique. ForTy surpasse les cartes de la Commission européenne conçues pour l’EUDR, sur les mêmes données de test : 95,5 % contre 93,6 % pour distinguer forêt et non-forêt, et 90,9 % contre 87,8 % pour distinguer les types de forêt. L’écart est modeste, et le test a été mené par les auteurs de ForTy eux-mêmes, ce qui appelle une vérification indépendante.

La dépendance est donc à nuancer. La carte, la couche de classification et les données de test sont libres, sous licence CC BY 4.0, et disponibles notamment dans Google Earth Engine, la plateforme d’analyse de données géographiques de Google. DeepMind a aussi publié le code. Tout citoyen, ONG ou administration peut donc examiner et réutiliser le travail.

Mais le socle reste américain : AlphaEarth Foundations, Gemini, la plateforme. Trois questions se posent alors, auxquelles la source ne répond pas :

• Qui mettra la carte à jour, puisqu’elle décrit l’année 2020 ?
• Qui jugera qu’une erreur sur une plantation suffit à contester une marchandise ?
• L’Europe peut-elle bâtir une alternative de même qualité, ou ses propres cartes resteront-elles en retrait ?

Ce qu’il faut surveiller

Les auteurs promettent une catégorie séparée pour les forêts ouvertes, que l’EUDR traite à part. Ils fournissent aussi des scores de confiance par catégorie : chaque utilisateur peut fixer son propre seuil de tolérance. C’est utile, mais cela déplace la question : une entreprise prudente et une entreprise pressée ne choisiront pas le même seuil.

Reste le point de fond. Une carte qui retrouve 60 % des plantations peut orienter un contrôle, repérer des zones à risque, signaler des anomalies. Peut-elle servir de preuve face à un fournisseur qui conteste ? Le droit européen devra trancher entre indice et preuve, et dire à qui revient la charge de corriger la carte quand elle se trompe.

Sources

• Google Deepmind creates a global map of forests with satellite data and AI (The Decoder)