Forfire-AI en Tunisie : quand l'intelligence artificielle, les drones et les satellites se mettent au service de la « forêt intelligente »

Deux annonces tunisiennes de 2026, à quelques mois d'écart, dessinent une même ambition. En avril, le ministère de l'Agriculture a présenté la révision de sa Stratégie nationale de développement durable des forêts et des parcours (SNDDFP), avec un horizon fixé à 2050 et un concept central : la « forêt intelligente », une gestion forestière qui s'appuierait sur l'intelligence artificielle et les drones pour mieux surveiller les écosystèmes et déclencher des alertes précoces. Quelques mois plus tard, un projet de recherche concret vient donner un visage technique à cette ambition : Forfire-AI, porté par l'École nationale d'ingénieurs de Sousse (ENIS) en partenariat avec l'Italie, vise à détecter les feux de forêt avant leur propagation en combinant intelligence artificielle, drones, caméras thermiques et imagerie satellitaire.

Forfire-AI : une détection pensée en amont du feu

L'objectif affiché de Forfire-AI n'est pas de remplacer la surveillance humaine mais de gagner les minutes qui séparent un départ de feu de sa propagation incontrôlable. Le système mise sur la fusion de plusieurs sources de données : l'imagerie satellitaire pour un balayage régulier de vastes superficies, des caméras thermiques capables de repérer une anomalie de température au sol, et des drones déployés pour confirmer et localiser précisément un foyer suspect. Un site pilote est prévu à Dar Chichou, dans la délégation d'El Haouaria au nord-est du pays, avant une extension annoncée vers la région de Sejnane.

Il s'agit, à ce stade, d'un dispositif de recherche et de test plutôt que d'un système opérationnel permanent déployé à l'échelle nationale. Cette précision compte : la valeur de Forfire-AI aujourd'hui tient moins à sa performance déclarée qu'à la démonstration qu'une architecture multi-capteurs, associant observation spatiale, détection thermique de proximité et confirmation par drone, est techniquement réalisable sur un terrain méditerranéen exposé au risque incendie.

La « forêt intelligente », un concept plus large qu'un seul outil de détection

Le projet Forfire-AI s'inscrit dans un mouvement plus vaste porté par la SNDDFP 2026-2050. Selon les responsables chargés de sa rédaction, la plateforme vise à intégrer l'intelligence artificielle et les drones non seulement pour l'alerte précoce aux incendies, mais plus largement pour une gestion forestière jugée plus réactive, capable de suivre l'état des écosystèmes en continu plutôt que par inventaires ponctuels. La stratégie marque aussi un changement de philosophie : elle revendique une gestion intégrée, qui articule objectifs écologiques, économiques et sociaux, et place les communautés locales au centre de la durabilité des ressources forestières. Des ateliers régionaux, organisés dans le nord, le centre et le sud du pays avec la société civile, ont nourri cette révision.

Cette association entre technologie de pointe et gouvernance locale n'a rien d'anecdotique. Un système de détection par IA, quelle que soit sa sophistication, ne vaut que par la chaîne de décision qui l'exploite sur le terrain : alerter sans mobiliser les bonnes personnes, aux bons endroits, au bon moment, ne sert à rien. En associant les communautés locales à la définition de la stratégie, la Tunisie cherche à ancrer l'outil technologique dans une gouvernance capable de le faire vivre au-delà de la phase pilote.

Un concept que l'on retrouve aussi dans l'industrie forestière

La notion de « forêt intelligente » déborde largement le cas tunisien. Dans le secteur privé, des suites logicielles comme AFRY Smart Forestry portent une ambition comparable à une autre échelle : construire un jumeau numérique de la forêt à partir de données de télédétection. Son module d'inventaire, TreeMaps, extrait une information tridimensionnelle à haute résolution à partir de capteurs embarqués sur drone ou avion (caméras, LiDAR, capteurs hyperspectraux ou multispectraux pour le suivi sanitaire des arbres), puis restitue des cartes SIG arbre par arbre ou agrégées par peuplement. Un second module, Planner, fonctionne comme un jumeau numérique de la chaîne d'approvisionnement forestière pour la planification stratégique et tactique.

Que ce soit sous forme de stratégie publique tunisienne ou d'outil commercial européen, le principe technique reste le même : remplacer un inventaire forestier ponctuel et coûteux par un suivi continu, construit à partir de capteurs multiples (satellite, drone, LiDAR) et de modèles d'intelligence artificielle chargés d'en extraire de l'information exploitable pour la décision.

Ce que ce chantier tuniso-italien illustre pour le Maghreb

Pour qui suit la gestion du risque incendie au Maroc, le parallèle avec le dispositif marocain déjà documenté sur ce site est évident : l'Agence Nationale des Eaux et Forêts opère depuis 2021 un modèle de prévision par IA explicable qui croise historique des feux, données climatiques et imagerie satellitaire. Le projet tunisien Forfire-AI se distingue par l'ajout d'une couche de confirmation locale via drones et caméras thermiques, une brique qui permettrait, si elle passe le stade pilote, de réduire le délai entre la détection d'une anomalie thermique à l'échelle satellite et la confirmation d'un départ de feu au sol.

Le Maghreb se retrouve ainsi au centre d'une même question technique, traitée par deux voisins avec des architectures partiellement différentes : comment combiner les échelles de capteurs, du satellite au drone, pour gagner les minutes décisives face à un risque incendie qui s'aggrave avec le changement climatique. C'est un terrain d'étude concret pour qui s'intéresse à l'application de la télédétection et du machine learning à la gestion des ressources forestières en zone méditerranéenne, et un chantier à suivre dans les prochains mois pour voir si le pilote de Dar Chichou passe effectivement à l'échelle.