SEMAFOR : prédire les flux migratoires d’oiseaux à proximité des parcs éoliens

Des radars météo pour détecter les flux d’oiseaux

Alors que le choix des zones dédiées à l’éolien en mer fait face à des lacunes de connaissance sur la migration avifaune, Météo-France et France Energies Marines s’associent pour étudier la faisabilité d’un suivi automatisé des espèces volantes. C’est dans ce cadre que nait le projet SEMAFOR, lancé en 2022 et achevé début 2025. Son objectif : exploiter le réseau de radars météorologiques de Météo- France afin d’approfondir les connaissances sur les caractéristiques de migrations nocturnes d’oiseaux, à terre et en mer. Jusqu’à présent, l’étude de ces migrations étaient principalement basée par les programmes de bagages, les observations de jour et les données individuelles issues du suivi par balises. Or la majorité des oiseaux migrent la nuit et sont de ce fait, non observables par les méthodes classiques. L’utilisation des radars ornithologiques puis météorologiques change la donne, en permettant une observation à grande échelle des déplacements d’oiseaux en fonction des conditions environnementales.

Une plateforme de visualisation en temps réel

Le projet SEMAFOR a permis de développer une plateforme de visualisation en temps réel des flux nocturnes d’oiseaux migrateurs, une première en France. Cette réalisation a été rendue possible grâce à l’amélioration de la classification des échos radar, une avancée majeure du projet, permettant désormais de distinguer les échos des oiseaux des autres signaux, comme ceux des précipitations, des insectes ou des interférences. Cette avancée ouvre de nouvelles perspectives pour le suivi des flux migratoires et le développement de stratégies visant à atténuer l’impact des activités humaines, telles que l’éolien en mer, sur l’avifaune.

Une meilleure prévision grâce à l’intelligence artificielle

Une autre avancée majeure du projet réside dans le développement d’un modèle capable de prévoir les flux d’oiseaux jusqu’à deux jours à l’avance. Ce modèle repose sur des techniques avancées d’apprentissage profond et sur l’analyse des conditions météorologiques passées et présentes. En entraînant le modèle avec dix années de données de météorologie et de migration, les chercheurs ont amélioré la capacité à prédire les pics migratoires, notamment en tenant compte de l’influence des phénomènes météorologiques à large échelle, tels que les anticyclones et les dépressions sur les stratégies de migrations des oiseaux. Ces travaux ouvrent la voie à des outils prometteurs pour pouvoir prévenir les opérateurs de parcs éoliens des risques de collision lors d’épisodes de migration.