Découvrez Vigi-Forest, le démonstrateur IoT open source de Smile pour la détection précoce des feux de forêt : une solution autonome, éco-conçue et connectée, présentée au salon Tech & Fest 2025.
Agir face à l’urgence environnementale
Le dérèglement climatique accentue le risque de feux de forêt. La hausse des températures et la sécheresse augmentent leur fréquence, leur taille et leur étendue, d’après une prospection de l’INRAE (Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement). L’actualité confirme la tendance et on citera notamment les incendies que la Californie a connu début 2025 et, en France, le bilan désastreux de l’été 2022. Cette année-là, plus de 30 000 hectares avaient été détruits dans les forêts de Gironde.
Des capteurs connectés, imaginés dès les années 1990, sont aujourd’hui devenus techniquement accessibles grâce aux progrès des technologies IoT. Ces capteurs interconnectés offrent une réponse complémentaire aux dispositifs humains ou visuels existants : détection rapide, déploiement à moindre coût et fonctionnement autonome, sans infrastructure centralisée.
Animée par la volonté de mettre ses compétences au service de solutions porteuses de sens – des technologies responsables, au service du bien commun, de la préservation de la nature et d’un impact environnemental positif – notre équipe d’experts en IoT et systèmes embarqués a défini les critères clés d’une solution de terrain :
- Détection précoce, dès les premiers signes de fumée ;
- Autonomie énergétique longue durée, sans maintenance ;
- Interopérabilité native avec les infrastructures existantes ;
- Respect de l’environnement, sans batterie polluante ni déchet toxique ;
- Coût maîtrisé, adapté aux déploiements à grande échelle.
Dans ce contexte, l’open source représente une alternative transparente et modulaire. C’est dans cet esprit que nous avons conçu notre démonstrateur.
Présentation de Vigi-Forest au salon Tech & Fest
À l’occasion du salon Tech & Fest 2025, Smile a présenté une solution embarquée opérationnelle, capable de détecter en temps réel les signaux faibles annonciateurs d’un départ de feu en zone isolée.
Ce projet cristallise notre savoir-faire et capacité à intégrer expertises logicielles, électroniques et réseau pour répondre à un enjeu environnemental critique : repérer les premiers signes d’un incendie en autonomie, sans infrastructure, et dans des conditions extrêmes.
Une Détection locale, autonome et proactive
Loin des infrastructures classiques, la détection en milieu forestier repose sur une capacité à capter l'information localement, à la traiter immédiatement, puis à la transmettre de façon fiable, tolérant aux pannes et défaillances. Pour cela, nous avons conçu une architecture composée de :
- Détection olfactive par apprentissage embarqué : un capteur BME688 apprend à reconnaître des signatures gazeuses typiques d’un départ de feu via un modèle de machine learning exécuté directement sur le microcontrôleur.
- Traitement temps réel : le code en C/C++ assure une exécution rapide et sobre, adaptée à des environnements contraints en énergie.
- Transmission via LoRa Mesh : dès la détection, l’alerte est transmise au travers d’un réseau maillé auto-organisé. Chaque nœud relaie l’information vers le point le plus distant, optimisant les sauts et contournant les pannes éventuelles.
Cette architecture permet de transmettre une alerte fiable dès les premières secondes, sans besoin d’infrastructure préexistante ni supervision humaine continue.
Réseau LoRa Mesh : autonomie et continuité
Pour la transmission, nous avons opté pour un réseau LoRa Mesh auto-configurant. Chaque nœud communique jusqu’à 15 km autour de lui, et l’ensemble s’adapte dynamiquement aux défaillances pour assurer la circulation de l’information, sans besoin d’infrastructure télécom classique.
Interface de contrôle réactive et interopérable
Le système est supervisé via une interface web développée sur mesure (Symfony + React.js). L'objectif est de donner une vision claire, actualisée et fiable de l’état du réseau et des alertes, tout en assurant une interopérabilité totale avec des sources tierces comme les flux météo ou satellites.
- Cartographie dynamique des événements.
- Agrégation multi-capteurs pour corrélation visuelle/olfactive/thermique.
- API ouvertes pour interfacer les données externes en temps réel.
Le futur ? Vers une plateforme environnementale augmentée par l’IA
L’intégration réalisée ouvre des perspectives vers des architectures capables d’exploiter, en périphérie, des flux hétérogènes tels que la vidéo, les gaz, la température ou les données satellites. Smile possède l’expertise nécessaire pour concevoir ce type de plateforme, alliant sobriété énergétique, intelligence embarquée et résilience réseau. L’association du système actuel avec des solutions basées sur l’analyse intelligente d’images est également envisageable et augmenterait la fiabilité globale.
Ce démonstrateur met en évidence plusieurs pistes techniques à fort potentiel : exécuter des modèles d’IA sur des capteurs à très faible consommation, concevoir des réseaux maillés résilients et auto-réparants, et assurer une interopérabilité fluide avec les systèmes d’alerte en place.
Ces sujets s’inscrivent pleinement dans notre cœur de compétence : architectures distribuées, logiciels open source et optimisation embarquée. Autant d’atouts pour construire un IoT réellement utile, efficace et adapté aux contraintes du terrain.