Mis à jour le 11.05.2022
Les scientifiques développent une technique mêlant algorithmes, machine learning et images spatiales pour détecter les sites d’orpaillage artisanal et leur évolution. Cet instrument innovant pourrait permettre d’encadrer le secteur pour en limiter les impacts négatifs sur l’environnement, la santé des habitants et la sécurité des travailleurs impliqués.
Mieux vaut tenir que courir… Suivant cet adage plein de bon sens, plusieurs pays ouest-africains, confrontés à une ruée vers l’or aux lourdes conséquences sanitaires, sociales et environnementales, se sont résolus à encadrer le phénomène, faute de parvenir à l’interdire. Et les travaux de spécialistes des sciences de la terre et des images satellitaires, menés au Sénégal, leur fournissent un précieux outil pour suivre l’évolution de ce mouvement.
Les techniques rudimentaires de lavage des sables et graviers, pour séparer les particules d'or, mobilisent une main d'œuvre souvent constituée de femmes, de jeunes et de très jeunes travailleurs.
© IRD - Lenka Baratoux
« Nous avons développé un système permettant de cartographier automatiquement et à distance les sites miniers artisanaux, qui sont souvent clandestins, explique la géologue spécialiste de l’interprétation des images spatiales Ndeye Marame Ngom, doctorante au département de géologie de l’université Cheikh Anta Diop de Dakar. Fondé sur des données en libre accès et l’intelligence artificielle, il fournit des informations fiables et précises, pour localiser les nouveaux sites d’extraction et observer le développement de ceux qui sont déjà connus, alors que cette activité se situe dans la région excentrée et difficile d’accès du Sénégal oriental. » De fait, cette technologie intéresse beaucoup les autorités sénégalaises, qui entendent former à son utilisation les agents du ministère des Mines et de la Géologie chargés d’accompagner les orpailleurs et de normaliser leurs pratiques.
Craton prolixe
Depuis des siècles, l'or alluvial des rivières d'Afrique de l'Ouest est récupéré à la batée, souvent par les femmes des villages ruraux.
© IRD - Lenka Baratoux
Activité déjà ancienne en Afrique de l’Ouest, l’orpaillage connait un boum formidable à partir des années 1990. Après des siècles pendant lesquels l’or alluvial des rivières a été récupéré à la batée par les paysans et des filons exploités à plus grande échelle en Gold CoastColonie britannique devenue le Ghana en 1957, le métal précieux connait un engouement nouveau. « Les recherches géologiques ont en effet montré que le socle ancien de la région – vieux de plus de deux milliards d’années - est propice à une metallogénèse Mode naturel de formation des cristaux d’un métalprometteuse et, ce faisant, recèle un fort potentiel aurifère », explique la géologue Lenka Baratoux du GET.
À l'heure où les cours de l'or s'envolent, les sols prometteurs d'Afrique de l'Ouest attirent d'innombrables compagnies minières venues du monde entier prospecter et exploiter la ressource avec l'accord des autorités.
© IRD - Fabrice Colin
À l’heure où les cours de l’or flambent, attisés par le développement industriel de la Chine, qui réclame beaucoup de métaux conducteurs, et l’explosion de la classe moyenne indienne amatrice d’orfèvrerie et de valeurs d’épargneÀ l’échelle mondiale, l’orfèvrerie et la bijouterie représentent 68 % des usages, la fonte en pièces et lingots comme placement et valeur refuge 20 % et les applications industrielles 14 %.1, les zones où ce craton Portion ancienne et stable de la lithosphèreprolixe affleure la surface attirent les convoitises. De l’est du Sénégal au Ghana en passant par le sud du Mali, la Guinée, la Côte d’Ivoire et le Burkina Faso, affluent de grandes compagnies minières venues du monde entier pour prospecter et installer des dizaines de mines industrielles. Les précédant, les accompagnant ou les suivant, se pressent aussi une myriade d’orpailleurs locaux, travaillant de façon informelle dans des mines artisanales et clandestines.
Ruée incontrôlée
Selon les régions et l’importance supposée des gisements, des dizaines, des centaines ou des milliers de puits artisanaux sont ainsi creusés, à la main, à la pioche ou à la daba Outil traditionnel comparable à la bêche et excavés au seau. « Poussés par la pauvreté, des centaines de milliers d’orpailleurs viennent tenter leur chance, à la faveur d’une véritable ruée vers l’or incontrôlée, qui se poursuit depuis trois décennies », explique Ndeye Marame Ngom .
L'appât du gain attire de nombreux chercheurs d'or sur les sites aurifères exploités artisanalement comme ici à Essakan au Burkina Faso.
© IRD - Fabrice Colin
Hommes, femmes et enfants convergent pour exercer toutes sortes d’activités liées à l’exploitation aurifère elle-même ou aux services entourant le travail et la vie des mineurs. Mais la production de ces acteurs illégaux, qui atteindrait 50 % de la quantité extraite dans la région selon un rapport de l’OCDE paru en 2018, a un fort impact sur les milieux et leurs occupants. Les mines artisanales ne se conforment à aucune norme de sécurité : les accidents y sont fréquents et meurtriers, l’utilisation de produits toxiques pour extraire l’or du minerai – mercure et cyanure notamment - contamine les écosystèmes et affecte durablement la santé des populations environnantes, comme l’ont d’ores et déjà établi des recherchesNiane, B. et al., 2015. Human exposure to mercury in artisanal small-scale gold mining areas of Kedougou region, Senegal, as a function of occupational activity and fish consumption. Environmental Science and Pollution Research, 22(9): 7101-7111.1. Enfin les ressources de ce secteur qui échappent à l’État suscitent des convoitises et sont parfois sources d’instabilité politique et d’insécurité dans la région. Mais jusqu’ici les autorités n’avaient qu’une vue partielle du phénomène, faute de parvenir à collecter des informations fiables sur le terrain…
Images disponibles
La disponibilité d’images spatiales pourrait changer la donne pour peu qu’on sache les interpréter. « Afin de réguler cette activité, nous avons cherché le moyen de détecter les sites miniers informels en nous appuyant sur la couverture offerte par les satellites de la série Sentinel-2Satellites d’observation de la Terre mis en œuvre par l’Agence spatiale européenne (ESA) dans le cadre du programme Copernicus de surveillance de l’environnement, qui balayent la surface du globe tous les cinq jours avec une résolution très élevée, d’une dizaine de mètres », indique Modou Mbaye, physicien associé au laboratoire de télédétection appliquée de l’université Cheikh Anta Diop de Dakar.
L’orifice étroit d’un puits de mine artisanale dans un site d’orpaillage au nord du Burkina Faso
© IRD - Lenka Baratoux
Mais les données dans le proche infrarouge, qui permettent de localiser les zones anthropisées, ne suffisent pas à distinguer un site minier, où se pressent de nombreux travailleurs, d’une zone d’habitations où évoluent de nombreux habitants… Pour reconnaitre les différents types de paysages rencontrés, il a donc fallu s’appuyer sur la puissance d’interprétation de l’intelligence artificielle. « Des algorithmes bien entrainés peuvent discerner les choses bien plus sûrement qu’un œil humain exercé », estime le scientifique.
Du terrain au machine learning
Pour que ces programmes informatiques apprennent à distinguer les différents types de paysages, il faut les alimenter en exemples caractéristiques. Pour cela les scientifiques sont allés sur le terrain, dans la région aurifère du Sénégal oriental, relever les coordonnées de zones d’activité minière, d’habitation, de végétations, de plans d’eau, de sols nus clairement identifiés. Ils ont ensuite intégré ces informations dans les algorithmes, qui vont s’employer à apprendre à les dissocier à partir de leurs propriétés optiques, pour ensuite identifier et cartographier ces différents types de terrain dans le reste de l’image.
Site de Bantakokouta, au Sénégal oriental : en haut, vues par satellite, les taches linéaires blanchâtres montrent les déblais miniers caractéristiques, visibles de part et d'autre des toits de paille protégeant les puits sur la photo de terrain, en bas.
© Ndeye Marame Ngom - UCAD
Selon le principe du machine learning (apprentissage automatique, en français), les performances du système s’améliorent à mesure que le nombre de données brassées se multiplie. Bien sûr, quelques ajustements ont été nécessaires pour peaufiner la qualité de la détection des mines. « Des traitements statistiques sur nos données de terrains ont montré que l’identification est plus fiable à partir d’images prises en saison sèche, car l’humidité des sols et l’abondance de la végétation altèrent les capacités à distinguer les zones d’orpaillage des sols nus », précise Ndeye Marame Ngom. De fait, ainsi alimentée, leur intelligence artificielle parvient à localiser les sites miniers informels, à en dresser une cartographie précise qui peut être simplement actualisée par intégration d’un jeu d’images plus récentes. Ces informations vont permettre au Sénégal de mieux connaitre l’étendue de l’exploitation minière artisanale dans le temps, pour mieux l’organiser et en contenir les effets délétères. D’autres pays de la région, également concernés par l’orpaillage clandestin, pourraient aussi bénéficier de cette technologie.
