L’ONF, l’INRAE et le LORIA développent depuis 2023 un système d’identification et de traçabilité biométriques des grumes de chêne. L’objectif de la deuxième tranche du programme (2024-2025) était d’optimiser ses performances. À terme, cette technologie pourrait être adaptée au marché d’autres essences ou encore servir au suivi de billons en scierie par exemple.
La forte demande de chênes français par l’Asie a dynamisé les exportations de cette ressource stratégique pour la France. Face à la concurrence internationale et afin de garantir l’approvisionnement des entreprises locales pouvant manquer de matière première à transformer, l’ONF et l’APECF ont mis en place le label Transformation UE (voir encadré), lequel nécessite une évolution du dispositif de traçabilité des grumes.
Par ailleurs, contre le trafic illégal cette fois, le Règlement européen contre la déforestation et la dégradation des forêts (RDUE) impose lui aussi une traçabilité accrue. C’est dans le but d’identifier et de tracer les grumes de chêne – voire celles d’autres essences ultérieurement – afin de sécuriser le marché que le programme exploratoire Biomtrace a été lancé et vient d’achever sa deuxième tranche de travail.
Principe du projet
Soutenus par France Bois Forêt, l’ONF, l’INRAE et le LORIA développent un procédé de traçabilité biométrique des grumes à partir de photographies de leur section transversale. Basé sur les caractéristiques intrinsèques de celle-ci, le système est réputé plus fiable que les marquages à la peinture, les étiquettes en plastique ou les puces RFID6 utilisés jusqu’à présent. « Avec Biomtrace, nous pourrions être sûrs que la photographie de la grume stockée en forêt correspond bien à l’image de la grume qui va être débitée ailleurs en Europe », déclare Aymeric Albert. L’approche consiste à développer une méthode de traçabilité basée sur l’analyse de photos de l’extrémité des grumes, prises en forêt et après le transport, à l’aide de capteurs conventionnels telles les caméras de smartphones. La reconnaissance des grumes à partir d’une photo de section doit fonctionner comme la reconnaissance des humains à partir de leurs empreintes digitales ou de leur visage. Le projet fait appel à des algorithmes basés sur l’intelligence artificielle (IA) qui nécessitent une grande quantité de données.
Vaste banque d’images
« L’objectif premier du projet Biomtrace est d’évaluer si cette méthode biométrique peut identifier avec un haut degré de certitude des grumes de chêne », rappelle Aymeric Albert, responsable commercial bois national à l’ONF. Afin d’« entraîner » l’outil à reconnaître les bois qu’on lui présente, les chercheurs français ont constitué des banques de photographies de grumes récoltées dans des chantiers d’exploitation de l’ONF dans le Grand Est, en Bourgogne-Franche-Comté et en Centre-Ouest-Aquitaine. « Avec nos téléphones, nous avons réalisé 41 731 photographies de sections transversales prises à la culée de 5 830 grumes de chêne », précise-t-il.
Les mêmes grumes ont été photographiées à plusieurs semaines d’intervalle et selon quatre orientations de façon à augmenter le nombre d’images. La collecte d’images s’est faite en deux phases. La tranche 1 du projet avait permis la création d’une base d’images initiale, déposée sur la plateforme Recherche Data Gouv et décrite dans un article dédié. Les photos d’une même grume étaient prises de façon espacée dans le temps avec un changement déjà important d’aspect des sections, mais les grumes n’avaient, la plupart du temps, pas bougé entre les deux dates. « La tranche 2 du projet, ajoute Fleur Longuetaud, chargée de recherche à l’INRAE, a été consacrée à l’étude des limites des algorithmes dans des cas plus extrêmes : purge à l’extrémité de la grume, perspectives lors des prises de photos pour des questions d’ergonomie sur le terrain, telles que ne pas avoir à plier les genoux par exemple, photos prises avant et après débardage pour se mettre en conditions réelles, rotation des grumes, salissures, etc. Une extension de la base d’images a donc été constituée. »
Algorithme performant
Le but était donc de constituer une banque d’images dans laquelle seraient cherchées des correspondances entre des photos des mêmes grumes prises à des dates différentes. « Plus la base dans laquelle on cherche est grande, plus les algorithmes devront être performants pour identifier la photo de la bonne grume prise à une date antérieure.
Le principal défi était d’arriver à mettre en correspondance deux images de la même grume lorsque celle-ci a subi une rotation trop importante, souligne Aymeric Albert. Mais la difficulté a été résolue : la méthode de traçabilité développée a donné d’excellents résultats de reconnaissance sur l’ensemble de la base initiale, supérieurs à 99,9 % ! »
« La deuxième tranche du projet a aussi parfaitement rempli ses objectifs en identifiant les verrous à lever pour une utilisation opérationnelle car ce taux de reconnaissance est affecté dans certains des cas étudiés, poursuit Fleur Longuetaud. Par exemple, la présence de fentes de séchage, quand les grumes sont restées longtemps en forêt avec des épisodes de chaleur, va impliquer des modifications de la méthode. De plus, le déplacement des grumes entraîne un changement de perspective dans les prises de photos non négligeable, qui vient s’ajouter aux changements d’aspect très importants. Si la grume est purgée complètement à son extrémité, la reconnaissance ne fonctionne plus, mais ce résultat était attendu. » Une thèse en cours a pour objectif de résoudre les problèmes identifiés dans cette deuxième tranche du projet Biomtrace.
Deux publications scientifiques
Fort de cette efficacité, qui a fait l’objet de deux publications scientifiques, le projet Biomtrace se poursuit. Son financement par France Bois Forêt a permis de lever d’autres fonds, notamment une bourse de thèse pour un chercheur en informatique financée par l’ADEME et la Région Grand Est. Les travaux devront améliorer les performances de l’algorithme. « L’idée est d’optimiser le traitement des images pour accélérer la cadence de travail du système
et renforcer la fiabilité de l’analyse, notamment lorsque les grumes sont mal positionnées par rapport à l’objectif de l’appareil photo ou ont été salies lors de leur stockage sur des terrains boueux », précise Aymeric Albert.
Une application pour smartphone
Biomtrace sera également adapté au mode de travail des forestiers. Une application pour smartphone devrait être disponible dans un futur proche. Elle permettra d’identifier les grumes en interrogeant un serveur à distance. L’extension de ce dispositif à d’autres essences que le chêne est envisagée. De nombreux industriels valorisant des résineux veulent en effet certifier la qualité des bois qu’ils traitent. Biomtrace pourrait leur permettre de qualifier le bois, depuis la forêt jusqu’aux entreprises de transformation. « Dans un premier temps, l’aval de la filière forêt-bois pourrait être certain de travailler le matériau qu’il a acheté sur le parc de stockage. Dans un proche avenir, notre système pourrait aussi aider les sylviculteurs à évaluer la qualité du bois d’épicéa ou de douglas qu’ils mettront sur le marché », conclut Aymeric Albert.
EN SAVOIR PLUS
