Vers un éclairage public durable

L'impact de l'éclairage public sur la biodiversité est bien connu mais la planification d'un nouvel éclairage public manque souvent de données pour en tenir compte. C'est là que Engie Laborelec, consultant technique au service de l’énergie électrique veut agir. En collaboration avec GIM, son département de recherche et d'innovation a mis au point une méthodologie que les ingénieurs peuvent appliquer pour aider les fournisseurs d'éclairage et les autres autorités publiques à passer à un éclairage extérieur plus durable, en tenant compte des informations relatives à la biodiversité.

"Avec la mise en œuvre de l’IA notre objectif est double", explique Yvan Sacovy, expert en éclairage chez Engie Laborelec : "Prendre en compte de manière systématique les questions de respect de la biodiversité et de réduction des nuisances lumineuses, et accélérer la conception de solutions d’éclairage performante c’est-à-dire procurant sécurité et confort pour une consommation d’énergie minimum."

Surfaces pavées et non pavées

Pour ce projet pilote, GIM a déployé un modèle d'IA qui cartographie automatiquement la couverture du sol et les points lumineux.

Yvan Sacovy : "Cette carte classe les points d’éclairage d'une part et la couverture du sol d'autre part, en distinguant les surfaces pavées des surfaces non pavées. Nous utilisons ensuite ce résultat pour déduire certains paramètres concernant l'environnement autour des poteaux d'éclairage, tels que les rues, les cours d'eau, l'occupation des sols, etc. Cela permet de proposer un éclairage adapté aux besoins des usagers tout en tenant compte de son environnement immédiat".

Le concept de test a déjà été appliqué à deux types d'images différents : des orthophotos et des images satellites. Yvan Sacovy : "Les premiers résultats sont déjà prometteurs. Nous étudions à présent comment transformer cette méthodologie en un outil opérationnel."

Une collaboration fructueuse se poursuit avec le nouvel outil web LightSquare

LightSquare est un projet de suivi qui s'inscrit parfaitement dans le modèle pilote d'IA : un outil web qui suggère l'implantation la plus efficace pour les nouveaux éclairages publics sur base de diverses données géographiques.

Yvan Sacovy : "Avec LightSquare, l'utilisateur compare facilement différents scénarios afin d’obtenir le meilleur résultat. L'avantage de l'outil est que le processus est entièrement automatisé et standardisé, ce qui donne à l'utilisateur une entière confiance dans la solution choisie. À terme, nous souhaitons utiliser les données générées par le modèle d'IA comme données d'entrée pour LightSquare afin de rendre plus précises et pertinentes les solutions conçues ».