Assala Benmalek est une ing\u00e9nieure de recherche bas\u00e9e en Alg\u00e9rie, titulaire d'un Master en G\u00e9nie Informatique. Dans le cadre d'Africa Space Works, la premi\u00e8re entreprise alg\u00e9rienne sp\u00e9cialis\u00e9e dans le spatial, ses recherches portent sur l'exploitation de l'intelligence artificielle pour faire progresser les applications d'observation de la Terre, avec un accent particulier sur la d\u00e9tection des \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre \u00e0 l'aide d'images satellitaires \u00e0 haute r\u00e9solution.<\/p>\n\n\n\n
Gr\u00e2ce \u00e0 son travail avec Digital Earth Africa, elle a contribu\u00e9 \u00e0 la constitution de l'un des premiers ensembles de donn\u00e9es de d\u00e9tection du m\u00e9thane pour l'Afrique. En utilisant des donn\u00e9es satellitaires, ses recherches identifient et surveillent les \u00e9v\u00e9nements de super-\u00e9missions dans des r\u00e9gions industrielles cl\u00e9s, d\u00e9montrant ainsi comment les donn\u00e9es d'observation de la Terre ouvertes peuvent soutenir la surveillance environnementale et l'innovation pilot\u00e9e par l'IA sur le continent.<\/p>\n\n\n\n
J'ai obtenu mon dipl\u00f4me en informatique \u00e0 l'Universit\u00e9 de Montr\u00e9al et ma recherche actuelle porte sur l'apprentissage automatique pour les syst\u00e8mes autonomes.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Je suis un ing\u00e9nieur de recherche bas\u00e9 en Alg\u00e9rie, titulaire d'un Master en g\u00e9nie informatique. Dans le cadre d'Africa Space Works, la premi\u00e8re entreprise alg\u00e9rienne ax\u00e9e sur l'espace, mes recherches portent sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour faire progresser les applications d'observation de la Terre, avec un accent particulier sur la d\u00e9tection des \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre (GES) \u00e0 l'aide d'images satellitaires \u00e0 haute r\u00e9solution.<\/p>\n\n\n\n Comment avez-vous d\u00e9couvert Digital Earth Africa pour la premi\u00e8re fois, et qu'est-ce qui vous a amen\u00e9 \u00e0 commencer \u00e0 utiliser la plateforme ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n J'ai d\u00e9couvert Digital Earth Africa pour la premi\u00e8re fois en aidant \u00e0 organiser la 5\u00e8me \u00e9cole Big Data Africa. Plus tard, le Dr Bonita a de nouveau mentionn\u00e9 la plateforme lors d'une discussion, et le Dr Sabrina Amrouche m'a directement pr\u00e9sent\u00e9 aux membres de l'\u00e9quipe DE Africa.<\/p>\n\n\n\n J'ai \u00e9galement rencontr\u00e9 un membre de l'\u00e9quipe lors de la conf\u00e9rence Deep Learning Indaba 2025 \u00e0 l'Universit\u00e9 de Kigali. L'\u00e9quipe de Digital Earth Africa a toujours \u00e9t\u00e9 accueillante et solidaire, ce qui a rendu l'engagement avec la plateforme beaucoup plus facile et plus significatif.<\/p>\n\n\n\n En quoi consistent vos recherches ou votre projet actuel et quel probl\u00e8me cherchez-vous \u00e0 r\u00e9soudre ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Mon projet actuel se concentre sur la surveillance du m\u00e9thane provenant des super-\u00e9metteurs de p\u00e9trole et de gaz en Afrique. Nous visons \u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 suivre les \u00e9missions de m\u00e9thane \u00e0 l'aide de donn\u00e9es satellitaires afin de permettre une identification pr\u00e9coce des \u00e9v\u00e9nements d'\u00e9mission et de soutenir les efforts d'att\u00e9nuation.<\/p>\n\n\n\n Dans le cadre de ces travaux, j'ai lanc\u00e9 un effort de collecte de donn\u00e9es pour constituer l'un des premiers jeux de donn\u00e9es de d\u00e9tection de m\u00e9thane pour l'Afrique, en collaboration avec Digital Earth Africa. Ce jeu de donn\u00e9es contribuera \u00e0 am\u00e9liorer les mod\u00e8les d'IA pour la d\u00e9tection des panaches de m\u00e9thane et la surveillance environnementale.<\/p>\n\n\n\n Comment les donn\u00e9es d'observation de la Terre soutiennent-elles ce travail, en particulier l'imagerie Sentinel-2 ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ce projet se concentre sur la d\u00e9tection des points chauds critiques de m\u00e9thane et des \u00e9missions provenant des principaux super-\u00e9metteurs de p\u00e9trole et de gaz en Afrique. J'ai commenc\u00e9 par l'Alg\u00e9rie, qui est une priorit\u00e9 dans mon r\u00f4le actuel, en me concentrant sur les points chauds d'\u00e9missions \u00e0 Hassi Messaoud et Hassi R\u2019Mel.<\/p>\n\n\n\n Les donn\u00e9es d'observation de la Terre jouent un r\u00f4le central dans cet effort. En particulier, l'imagerie Sentinel-2 soutient la surveillance du m\u00e9thane gr\u00e2ce \u00e0 ses bandes infrarouges \u00e0 courte longueur d'onde (SWIR), qui sont sensibles aux caract\u00e9ristiques d'absorption du m\u00e9thane. Ces caract\u00e9ristiques spectrales permettent la d\u00e9tection et l'analyse des panaches de m\u00e9thane \u00e0 l'aide de donn\u00e9es satellitaires \u00e0 haute r\u00e9solution.<\/p>\n\n\n\n Quels outils ou ensembles de donn\u00e9es de Digital Earth Africa vous ont \u00e9t\u00e9 les plus utiles, et comment les utilisez-vous en pratique ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Digital Earth Africa a jou\u00e9 un r\u00f4le d\u00e9terminant dans l'avancement de mes recherches. J'ai b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de ses formations et j'utilise principalement le Sandbox, qui offre un acc\u00e8s efficace et plus rapide aux donn\u00e9es pour l'analyse. Mon travail s'est concentr\u00e9 principalement sur l'ensemble de donn\u00e9es d'imagerie Sentinel-2.<\/p>\n\n\n\n La documentation de DE Africa a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 une ressource pr\u00e9cieuse pour comprendre les produits satellitaires disponibles et identifier les caract\u00e9ristiques pertinentes pour la d\u00e9tection du m\u00e9thane et la surveillance de l'environnement.<\/p>\n\n\n\n Voici une information cl\u00e9 ou un r\u00e9sultat de mon travail avec Digital Earth Africa\u00a0:\n\nLe d\u00e9ploiement de solutions d'analyse d'images satellitaires \u00e0 grande \u00e9chelle gr\u00e2ce \u00e0 la plateforme a permis d'am\u00e9liorer consid\u00e9rablement le suivi des changements d'occupation des sols dans toute l'Afrique, facilitant ainsi une meilleure planification de l'utilisation des terres et une gestion plus efficace des ressources naturelles.<\/strong><\/p>\n\n\n\n En utilisant Digital Earth Africa, nous avons r\u00e9ussi \u00e0 d\u00e9tecter des super-\u00e9metteurs actifs pr\u00e9c\u00e9demment rapport\u00e9s dans la litt\u00e9rature \u00e0 Hassi Messaoud, en Alg\u00e9rie. Un \u00e9v\u00e9nement d'\u00e9mission de m\u00e9thane significatif identifi\u00e9 dans notre analyse s'est produit en 2019 et a persist\u00e9 pendant environ 11 mois.<\/p>\n\n\n\n En nous appuyant sur ces r\u00e9sultats, nous d\u00e9veloppons l'un des premiers ensembles de donn\u00e9es de d\u00e9tection de m\u00e9thane pour l'Afrique. Cet ensemble de donn\u00e9es vise \u00e0 am\u00e9liorer les mod\u00e8les de vision par ordinateur pour la d\u00e9tection de panaches de m\u00e9thane et \u00e0 soutenir les solutions de surveillance pilot\u00e9es par l'IA sur tout le continent.<\/p>\n\n\n\n Avez-vous collabor\u00e9 avec d'autres chercheurs ou institutions dans le cadre de ce travail ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Pas directement par ce projet sp\u00e9cifique, mais l'engagement avec la communaut\u00e9 Digital Earth Africa a \u00e9largi mon r\u00e9seau de recherche. Gr\u00e2ce \u00e0 l'exposition et au soutien obtenus de DE Africa, j'ai r\u00e9cemment rejoint le groupe de recherche GeoHealth de la NASA pour approfondir ma compr\u00e9hension des applications d'observation de la Terre pour la surveillance de la qualit\u00e9 de l'air.<\/p>\n\n\n\n Cette collaboration a \u00e9largi ma perspective sur la mani\u00e8re dont les donn\u00e9es satellitaires peuvent relever les d\u00e9fis environnementaux et de sant\u00e9 publique et fa\u00e7onne l'orientation future de mes recherches.<\/p>\n\n\n\n J'ai \u00e9galement pr\u00e9sent\u00e9 ces travaux lors du Deep Learning Indaba \u00e0 l'Universit\u00e9 du Rwanda et \u00e0 l'Universit\u00e9 des sciences et technologies du roi Abdallah (KAUST), partageant des perspectives sur la surveillance du m\u00e9thane en Afrique \u00e0 l'aide de donn\u00e9es satellitaires.<\/p>\n\n\n\n D'apr\u00e8s votre exp\u00e9rience, quel est le principal obstacle \u00e0 une adoption plus large de l'observation de la Terre dans la recherche africaine, et qu'est-ce qui aiderait \u00e0 le surmonter ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n L'une des plus grandes barri\u00e8res est la disponibilit\u00e9 limit\u00e9e de jeux de donn\u00e9es ouverts et bien organis\u00e9s, adapt\u00e9s aux d\u00e9fis locaux africains. Dans mon travail, j'ai rencontr\u00e9 cette difficult\u00e9 en recherchant des jeux de donn\u00e9es sur la d\u00e9tection du m\u00e9thane pertinents pour le continent.<\/p>\n\n\n\n Ce foss\u00e9 m'a motiv\u00e9 \u00e0 contacter des experts de Digital Earth Africa pour obtenir des conseils et une collaboration. L'\u00e9largissement de l'acc\u00e8s aux donn\u00e9es ouvertes, \u00e0 la formation technique et au soutien communautaire acc\u00e9l\u00e9rerait consid\u00e9rablement l'adoption de l'observation de la Terre en Afrique.<\/p>\n\n\n\n Qu'aimeriez-vous voir Digital Earth Africa prioriser ensuite pour les chercheurs \u00e0 travers le continent ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n La surveillance de la qualit\u00e9 de l'air est une priorit\u00e9 essentielle et opportune pour l'Afrique. Je souhaiterais que Digital Earth Africa \u00e9largisse ses ensembles de donn\u00e9es et ses outils pour mieux soutenir la recherche et les applications ax\u00e9es sur la qualit\u00e9 de l'air et les \u00e9missions atmosph\u00e9riques sur le continent.<\/p>\n\n\n\n Voici quelques conseils pour un jeune chercheur int\u00e9ress\u00e9 par l'utilisation des outils Digital Earth Africa :\n\n* **Familiarisez-vous avec la plateforme et ses donn\u00e9es :** Passez du temps \u00e0 explorer le portail DEA, \u00e0 comprendre les diff\u00e9rents jeux de donn\u00e9es disponibles (donn\u00e9es satellitaires, donn\u00e9es auxiliaires, etc.) et \u00e0 vous familiariser avec l'interface du Sandbox et de l'API.\n* **Commencez par des projets simples :** Ne vous lancez pas tout de suite dans des analyses complexes. Commencez par des t\u00e2ches basiques comme l'importation de donn\u00e9es, la visualisation d'images satellites ou la r\u00e9alisation de calculs simples. Cela vous aidera \u00e0 vous familiariser avec la logique et les commandes.\n* **Utilisez les tutoriels et la documentation :** DEA propose une documentation compl\u00e8te et des tutoriels (souvent en anglais pour l'instant). Ces ressources sont inestimables pour comprendre comment utiliser les outils, les fonctions et r\u00e9soudre des probl\u00e8mes courants.\n* **Apprenez Python et les biblioth\u00e8ques associ\u00e9es :** La plupart des outils DEA sont bas\u00e9s sur Python. Si vous n'\u00eates pas encore familier avec ce langage, commencez \u00e0 l'apprendre. Familiarisez-vous avec des biblioth\u00e8ques comme GeoPandas, Xarray, NumPy et Pandas, qui sont indispensables pour la manipulation de donn\u00e9es g\u00e9ospatiales.\n* **Rejoignez la communaut\u00e9 :** Explorez les forums et les groupes de discussion li\u00e9s \u00e0 DEA. Poser des questions, partager vos exp\u00e9riences et apprendre des autres est un excellent moyen de progresser.\n* **Soyez patient et pers\u00e9v\u00e9rant :** L'apprentissage de nouveaux outils et de nouvelles m\u00e9thodes prend du temps. Il y aura des moments de frustration, mais ne vous d\u00e9couragez pas. Continuez \u00e0 exp\u00e9rimenter et \u00e0 chercher des solutions.\n* **Identifiez votre question de recherche :** Avant de plonger dans les outils, assurez-vous d'avoir une question de recherche claire que voulait r\u00e9pondre. Cela vous aidera \u00e0 cibler les donn\u00e9es et les m\u00e9thodes les plus pertinentes.\n* **N'h\u00e9sitez pas \u00e0 adapter et \u00e0 innover :** Une fois que vous ma\u00eetrisez les bases, n'ayez pas peur d'adapter les exemples existants \u00e0 vos besoins sp\u00e9cifiques ou d'essayer de nouvelles approches. DEA est une plateforme puissante qui permet beaucoup de flexibilit\u00e9.\n* **Consid\u00e9rez les limites des donn\u00e9es :** Comprenez les r\u00e9solutions spatiales et temporelles des donn\u00e9es que vous utilisez et soyez conscient de leurs limites pour votre projet.\n* **Collaborez :** Si possible, travaillez avec d'autres chercheurs ou experts qui ont plus d'exp\u00e9rience avec DEA. La collaboration peut acc\u00e9l\u00e9rer votre apprentissage et am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de vos r\u00e9sultats.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Je vous recommande de commencer par les cours de formation et la documentation de Digital Earth Africa, car ils fournissent une base solide pour travailler efficacement avec les donn\u00e9es d'observation de la Terre. La pratique avec les d\u00e9p\u00f4ts GitHub et l'exp\u00e9rimentation dans le bac \u00e0 sable sont \u00e9galement d'excellents moyens d'acqu\u00e9rir une exp\u00e9rience pratique.<\/p>\n\n\n\n La plateforme rend les donn\u00e9es ouvertes accessibles et utilisables et j'appr\u00e9cie sinc\u00e8rement ses efforts pour soutenir les chercheurs africains.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Assala Benmalek is a research engineer based in Algeria with a Master\u2019s degree in Computer Engineering. As part of Africa Space Works, the first space-focused company in Algeria, her research focuses on leveraging artificial intelligence to advance Earth observation applications, with a strong emphasis on detecting greenhouse gas emissions using high-resolution satellite imagery. 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