Des travaux de l'École nationale supérieure d'ingénieurs de Tunis (ENSIT) sont déjà utilisés dans la recherche internationale en intelligence artificielle. Une base d'images de plages tunisiennes a été utilisée par des scientifiques chinois pour évaluer un système de détection de la pollution côtière. Cette base de données a été développée pendant quatre ans par le laboratoire RIFTSI de l'ENSIT.
La base TUN-MED-MAR-UAV-LITTER réunit 10 397 images aériennes recueillies par drone sur 17 plages tunisiennes, réparties en 58 zones d'évaluation. Les chercheurs ont identifié et annoté 22 736 objets, classés en sept catégories principales et 19 sous-catégories. Ces annotations permettent à un logiciel d'apprendre à distinguer les déchets du sable, des rochers et de la végétation.
Les photographies couvrent des milieux méditerranéens complexes, dont des herbiers de posidonie, où les algorithmes peuvent facilement confondre des éléments naturels avec des objets abandonnés. L'équipe tunisienne a comparé 36 architectures d'intelligence artificielle. Les meilleurs essais annoncés atteignent 91,71 % de précision pour la classification et 87 % selon un indicateur de segmentation.
Une étude chinoise s'appuie sur ces données. Des chercheurs de l'Université maritime de Dalian et d'un organisme scientifique relevant du ministère chinois de l'Écologie et de l'Environnement ont publié une étude sur CoastalLitterNet, leur modèle de reconnaissance des déchets côtiers. Ils ont évalué leur système sur la base tunisienne.
Le modèle obtient sur ces données un score de 89,99 % selon l'indicateur mIoU, qui mesure la correspondance moyenne entre les zones prédites et les zones réellement annotées. Le résultat atteint 81,17 % pour la seule catégorie des déchets. Il ne s'agit pas d'une coopération bilatérale annoncée, mais d'une utilisation scientifique indépendante de données tunisiennes ouvertes.
À terme, l'analyse automatique d'images prises par drone pourrait aider à localiser des zones polluées, comparer leur évolution et mieux cibler les interventions de nettoyage. Elle ne remplace toutefois ni les opérations de terrain ni les contrôles environnementaux. Les auteurs chinois soulignent eux-mêmes que leur système n'a pas encore été systématiquement éprouvé sur des drones en conditions réelles.
Le fait nouveau est que des données produites par une école d'ingénieurs tunisienne servent déjà de référence à des chercheurs étrangers. Une contribution mesurable à la recherche internationale sur l'IA et la protection des écosystèmes côtiers. Cette étude a été publiée le 16 octobre 2026 dans la revue Remote Sensing.
Key points
- Des chercheurs chinois ont utilisé des données tunisiennes pour évaluer un système de détection de la pollution côtière.
- La base de données tunisienne compte 10 397 images aériennes de 17 plages tunisiennes.
- Le système de détection de la pollution côtière atteint un score de 89,99 % selon l'indicateur mIoU.
