SmartUrbAgri

Pour mettre en place un projet d’Agriculture Urbaine (AU), éviter tout risque sanitaire est impératif. Sur des sols légèrement contaminés, l’évaluation objective et quantitative des risques sanitaires est nécessaire. Le point de départ d’une telle évaluation est la connaissance des concentrations en contaminants dans les végétaux. Or, pour un projet, les sols n’étant pas encore cultivés, ces données n’existent pas. 
Une extrapolation à partir des concentrations en contaminants dans les sols peut être réalisée en utilisant des facteurs de bioconcentration. Face aux incertitudes inhérentes aux choix nécessaires, des évaluations de type « pire cas » sont réalisées, conduisant à l’abandon prématuré de nombreux projets d’Agriculture Urbaine.
Avec le projet PlantEval2.0, un enrichissement conséquent des bases de données BAPPET (polluants métalliques) et BAPPOP (polluants organiques) est accessible depuis octobre 2024, créant l’opportunité de développer une méthode basée sur l’intelligence artificielle pour exploiter ces bases de données et prédire les transferts des contaminants des sols vers les végétaux cultivés.
 

L’objectif de SmartUrbAgri est de mieux prédire les transferts de polluants des sols vers les végétaux afin d’améliorer la méthodologie de réalisation des EQRS dans le cadre de projets d’Agriculture Urbaine. Le projet vise à :

• Identifier et sélectionner les données d’entrées pertinentes au regard des enjeux d’Agriculture Urbaine, principalement à partir des bases de données BAPPET/BAPPOP mises à jour par le projet PlantEval 2.0. ;

• Développer et valider des modèles basés sur l’IA pour prédire le transfert de contaminants métalliques et organiques du sol vers les plantes potagères ;

• Evaluer l’apport de ces nouveaux modèles de prédiction des concentrations dans les plantes potagères en termes de justesse et si possible de précision par rapport aux approches actuellement disponibles et étudier dans quelles mesures ce nouveau modèle peut améliorer les pratiques opérationnelles d’EQRS dans le cadre de projets d’AU.

Le projet SmartUrbAgri propose le développement d’algorithmes utilisant la data et les techniques d’intelligence artificielle (IA) pour évaluer le transfert des polluants métalliques et organiques dans les plantes potagères cultivées sur des sols contaminés en contexte urbain et péri-urbain. Ce projet se décline en 3 activités techniques : 1) identifier, collecter et sélectionner les données d’entrées pertinentes au regard des enjeux d’Agriculture Urbaine, principalement à partir des bases de données BAPPET/BAPPOP mises à jour à la suite du projet PlantEval 2.0 et complétées, pour valider les modèles, par des données spécifiques à l’Agriculture Urbaine issues d’autres projets / bases de données ou produites dans le cadre de ce projet en conditions réelles, 2) développer, évaluer et sélectionner des modèles basés sur l’IA pour prédire le transfert de contaminants métalliques et organiques du sol vers les plantes potagères et 3) évaluer l’apport de ces nouveaux modèles de prédiction des concentrations dans les plantes potagères en termes de justesse et précision par rapport aux approches actuellement disponibles et étudier dans quelles mesures ce nouveau modèle peut améliorer les pratiques opérationnelles d’EQRS dans le cadre de projets d’Agriculture Urbaine.

Ce projet permettra une prédiction plus adaptée du transfert des contaminants des sols vers les plantes potagères dans le cadre de projet d’agriculture urbaine, conduisant à une maîtrise plus sûre des risques sanitaires. L’excès de précaution actuel conduit à bloquer certains projets d’Agriculture Urbaine. 
Il permettra alors de contribuer à la sécurité alimentaire en s’appuyant sur des circuits de distribution courts, d’améliorer également la santé des participants, que ce soit d’un point de vue sanitaire en encourageant la consommation de légumes, que social en favorisant les liens entre utilisateurs de ces sites. 

La réalisation de ce projet vise :

• Une innovation technologique via la mise en place d’un outil basé sur l’intelligence artificielle pour prédire les concentrations en polluants dans les végétaux plus adapté aux spécificités de l’AU que les méthodes employées actuellement. Une fois cet outil mis en place, il sera alors possible de quantifier/évaluer son apport par rapport aux méthodes actuelles ;
• Une innovation méthodologique en fiabilisant les résultats des EQRS pour les projets d’Agriculture Urbaine. Cette innovation permettra de mieux conseiller/orienter les porteurs de projets d’Agriculture Urbaine, notamment sur le choix des espèces à cultiver par exemple.
   

• Début de projet : juin 2025
• Durée : 36 mois  

Montant total du projet  : 485 724 euros

Montant de l’aide Ademe : 299 920 euros