AquAdapt AI · Cité Universitaire, Paris 2026
78 logements perdus face au recul du trait de côte. C’était prévisible.
L’ampleur
D’ici 2050, près d’un milliard de personnes vivront dans des zones côtières de faible altitude exposées à la montée des eaux.
GIEC SROCC, 2019
Près d’une personne
sur huit dans le monde.
L’érosion côtière n’est pas un risque futur. Elle redessine déjà des littoraux habités, à un rythme que les outils censés les gérer ne parviennent pas à suivre.
Ce qu’ils voient aujourd’hui
Les collectivités, les promoteurs immobiliers et les aménageurs reçoivent un tableur. Une estimation approximative. Rien à l’échelle de la parcelle.
Lent
Conçu pour des spécialistes. Des mois de traitement avant que les résultats n’atteignent les décideurs.
Coûteux
Nécessite des équipes expertes pour l’interpréter. Hors de portée de la plupart des communes.
Statique
Aucune résolution à l’échelle de la parcelle. Aucune projection par scénario. Aucun indice de risque.
Les modèles traditionnels n’ont pas été conçus pour cela.
L’IA permet de le faire à grande échelle, rapidement, à la résolution que les décisions exigent vraiment.
Comment fonctionne l’IA
Donnée 01
Imagerie satellitaire
Landsat et Sentinel-2. Des décennies de photographies du littoral depuis l’espace, qui montrent comment les côtes ont réellement évolué. L’IA apprend les trajectoires de recul directement à partir de l’observation, pas de formules.
Donnée 02
Données climatiques
CMIP6 · ERA5. Des modèles globaux qui anticipent la montée des eaux, l’intensité des tempêtes et l’état de l’océan selon différents scénarios d’émissions (de SSP1-2.6 à SSP5-8.5). L’IA conditionne ses projections au scénario.
Donnée 03
Physique côtière
Énergie des vagues, dynamique sédimentaire, bathymétrie, données d’altitude InSAR. Comment les vagues atteignent la côte, comment le sable se déplace, et la forme du terrain que l’eau rencontre. La physique borne ce que l’IA peut prédire.
Architecture
Modèle d’apprentissage profond
Entraîné sur des séries satellitaires pluri-décennales · attention à travers l’espace et le temps · résolution à l’échelle de la parcelle · sortie multi-scénarios
Sortie
Des projections à l’échelle de la parcelle sur des horizons de 10, 30, 50 et 100 ans. Plusieurs scénarios d’érosion. Un indice de risque clair.
Aucune expertise SIG requise. Le résultat est conçu pour être lu par des élus et des promoteurs sans formation spécialisée.
Le résultat
Des projections à l’échelle de la parcelle sur des horizons de 10, 30, 50 et 100 ans. Plusieurs scénarios d’érosion. Un indice de risque clair.
Soulac-sur-Mer · Source : CEREMA / GIEC AR6
Ce que l’IA lit dans les données
Érosion chronique seule · hors événements de tempête · point de référence Soulac-sur-Mer
Sources : CEREMA · moyenne 4,3 m/an sur 1997–2021 · Région Nouvelle-Aquitaine · jusqu’à 8 m/an (rythme actuel accéléré)
IA responsable
Le danger n’est pas que l’IA se trompe. C’est qu’elle paraît avoir raison.
Les résultats d’une IA peuvent sembler précis. L’incertitude doit rester visible, jamais masquée. AquAdapt traite les intervalles de confiance comme un résultat à part entière, pas comme une note de bas de page. Chaque projection est livrée avec son enveloppe de scénarios complète — pour que l’éventail des futurs soit aussi lisible que la prévision elle-même.
Un modèle entraîné sur le passé ne peut pas garantir l’avenir. AquAdapt n’extrapole pas au-delà de ce que les données permettent. Les projections sont conditionnées à des scénarios d’émissions, et non présentées comme des résultats déterministes. Le modèle distingue ce qu’il a appris de ce qu’il infère.
Connaître les limites d’un modèle fait partie de son utilisation responsable. AquAdapt est explicite sur sa couverture géographique, ses données d’entraînement et la dégradation de la confiance dans le temps. Là où le modèle est moins fiable, il le dit — de façon quantifiée, pas seulement qualifiée.
À quoi ressemble le résultat
AquAdapt ne donne pas une réponse unique. Il donne l’image complète, le recul attendu selon chaque trajectoire d’émissions et le degré de certitude du modèle. Voilà à quoi ressemble une IA responsable.
Identifiant de parcelle
33-2841-B · Soulac-sur-Mer (Gironde)
Distance au rivage aujourd’hui
147 m
SSP1-2.6
faibles émissions
SSP2-4.5
intermédiaire
SSP5-8.5
fortes émissions
10 ans
~2035
Sûr
−18 m
[−12 · −24]
Conf. élevée
−21 m
[−15 · −28]
Conf. élevée
−26 m
[−19 · −34]
Conf. élevée
30 ans
~2055
Sûr
−38 m
[−28 · −50]
Conf. élevée
−46 m
[−34 · −60]
Conf. élevée
−62 m
[−48 · −80]
Conf. élevée
50 ans
~2075
Menacée
−58 m
[−44 · −74]
Conf. modérée
−82 m
[−63 · −104]
Conf. modérée
−118 m
[−94 · −148]
Conf. modérée
100 ans
~2125
Critique
−104 m
[−78 · −136]
Conf. faible
−152 m
[−118 · −196]
Conf. faible
−214 m
[−172 · −268]
Conf. faible
Données d’entraînement : 1984–2024
Intervalles : 90 % crédibles · Monte-Carlo n=500
La confiance diminue aux horizons lointains · annoncé explicitement
Les intervalles de confiance s’élargissent aux horizons lointains, non parce que le modèle échoue, mais parce que l’incertitude climatique s’accumule avec le temps. AquAdapt l’annonce explicitement. Une projection à 100 ans sous SSP5 n’est pas une prédiction. C’est une borne conditionnelle.
AquAdapt rend une seule chose visible
C’est la question à laquelle les collectivités littorales, les promoteurs immobiliers et les aménageurs ne savent pas répondre aujourd’hui. AquAdapt y répond, à la résolution que les décisions exigent vraiment, avec l’honnêteté qu’impose une IA responsable.
Parlons-en
Premiers pilotes visés au T2 2027. Livraison du MVP en janvier 2027. Les cibles prioritaires sont les 371 communes soumises au décret trait de côte, les promoteurs immobiliers du littoral et les aménageurs intervenant en zone côtière.
Cité Universitaire · Paris 2026