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Énergie & Environnement

Numtech : des modèles de prévisions atmosphériques à l’heure du big data

Numtech : des modèles de prévisions atmosphériques à l’heure du big data

Créée en 2000 par deux chercheurs de l’université Blaise Pascal, Numtech propose des services de modélisation atmosphérique, pour prévoir les pics de pollution. Avec des clients industriels et des collectivités en France et aux Etats-Unis, la société prend le virage du big data et se tourne désormais vers l’Asie.


Deux docteurs clermontois

Prévoir les pics de pollution et leurs effets sur la santé est un enjeu de santé public. Les épisodes de pollution des dernières semaines en témoignent et ces derniers pourraient devenir de plus en plus fréquents dans les années à venir. Pour anticiper la dispersion de la pollution, les villes se basent sur les données des capteurs des Associations Agrées pour la Surveillance de la Qualité de l’Air (AASQA), et des modèles mathématiques. Ce sont ces systèmes que Numtech développe et commercialise.

Basée à La Pardieu, cette société créée par Emmanuel Buisson et Pierre Béal, docteurs en physique de l’atmosphère et mathématiques appliquées, a vu le jour suite à la loi sur l’air de 1996. Avec cette nouvelle législation qui renforce le droit à l’information publique au plan régional et urbain, les deux jeunes chercheurs ont saisi cette opportunité sur un segment encore peu concurrentiel. Si dans les années qui suivent les industriels vont réduire leur émissions, Numtech entrevoit déjà le problème de la pollution urbaine et lance, en 2002, Urban Air, un système de cartographie de la qualité de l’air à l’échelle d’une agglomération ou d’un quartier.

La société, qui emploie 18 personnes, compte trois types de clientèle : des industriels, (les raffineries de Total), des villes et collectivités et des bureaux d’études pour des projets plus compliqués (incinérateur du Valtom à Lempdes). Vingt-huit villes sont équipées du système Urbain Air en France, dont quelques-unes à l’international comme San Francisco, Oakland et Richmond aux Etats-Unis.

Modélisation et assimilation

Pour réaliser ses prévisions, Urban Air se base sur une modélisation de la ville (routes, bâtiments…) et sur les données du trafic routier. Le modèle inclut ensuite toutes les données disponibles sur les émissions tertiaires (chauffage, bâtiments non industriels) et industrielles. Ces données sont corrigées avec les relevés des capteurs des AASQA. « Les capteurs ne mesurent qu’un seul point à un seul instant, ils ne représentent pas toute la ville. Un modèle permet de voir plus loin et de faire de la prévision », indique Pierre Béal, président de Numtech. Grâce à un changement de législation, les autorités peuvent désormais prendre des décisions à partir de ces modèles pour déclencher des alertes sans attendre la confirmation des capteurs.

Afin d’améliorer l’efficacité de ses logiciels, Numtech assimile aussi les relevés d’objets connectés comme les smartphones. L’application Ambiciti, développée avec l’Institut National de Recherche en Informatique et Automatique (INRIA) permet de donner en temps réel le niveau de pollution atmosphérique et sonore. Pour Paris et quelques villes, l’application donne le niveau de pollution à l’échelle de la rue et propose des trajets permettant de minimiser son exposition à la pollution. Cofondateur de cette start-up grâce à ses qualités reconnus dans la modélisation de la qualité de l’air, Numtech entend jouer un rôle à l’avenir.

L’entreprise pourrait ainsi inclure ses services dans d’autres applications pratiques comme Runstaic pour les parcours de running. Le futur sera aussi à l’augmentation des capacités de stockage et d’analyse des données avec peut-être, dans quelques années, des capteurs de qualité de l’air dans les téléphones. Dans un avenir plus proche, la société regarde vers l’Asie pour commercialiser une offre « clé en main » aux industriels chinois en proie à de grandes problématiques de pollution.

Photo : Pierre Béal, président de Numtech avec le logiciel Urban Air.



Un article de la rédaction du Journal de l’éco

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