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  3. Transformer les données en actions
6 novembre 2026
Temps de lecture : 5 minutes

Bienvenue à la série « Les voix de WSP », où le leadership éclairé rencontre les impacts concrets.

Dans cet épisode, Massimo Dragan explore la complexité croissante de nos défis environnementaux – des événements climatiques extrêmes aux risques liés à la nature – et montre en quoi l’intelligence environnementale peut nous aider à les relever avec assurance. 

Découvrez ce qui se produit quand les capacités numériques se traduisent en impacts concrets.

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Rencontrez Massimo Dragan, Leader en innovation numérique et spécialiste des données environnementales

Massimo Dragan est leader en innovation numérique et spécialiste des données environnementales. Il compte plus de 30 ans d’expérience dans l’application des SIG, de l’IA et d’outils d’aide à la décision pour relever des défis complexes liés à l’environnement et aux infrastructures. Il est responsable mondial du numérique chez WSP pour l’intelligence environnementale et les initiatives stratégiques en IA.

Massimo a dirigé d’importants projets internationaux, notamment la sélection de sites pour les énergies renouvelables à l’échelle nationale, la planification de pipelines de captage du carbone et d’hydrogène, la sélection de sites pour des installations nucléaires, ainsi que des programmes de mobilisation numérique pour des projets de réhabilitation à grande échelle. 

Scientifique en science des données de formation et professionnel certifié en SIG, il a dirigé des équipes chargées des systèmes d’information et de la gestion de l’information spatiale, et a passé plus de dix ans comme professeur et chercheur à l’Université de Trieste.

Il possède un doctorat en intelligence artificielle pour la modélisation environmentale. Il promeut depuis longtemps l’utilisation responsable des outils numériques afin d’éclairer la prise de décision pour la planification en environnement et en infrastructures.

Points à retenir de cet épisode

L’intelligence environnementale permet de relever les défis en combinant les outils numériques, l’expertise scientifique et les analyses alimentées par l’IA pour transformer la complexité en clarté. Elle aide ainsi les organisations à gérer les risques environnementaux avec assurance. 

Le moment est venu de passer d’approches réactives et fragmentées à une planification proactive, prédictive et résiliente, soutenue par une intelligence en temps réel. 

Le défi : Les décideurs doivent composer avec des volumes considérables de données environnementales, tirées des modèles climatiques ou encore des réseaux de surveillance, et peinent à en tirer des conclusions pertinentes en raison de systèmes cloisonnés, d’une complexité technique élevée et de risques en constante évolution. 

L’occasion à saisir : Nous pouvons utiliser l’intelligence environnementale pour intégrer les ensembles de données, appliquer l’IA et la modélisation, simplifier les évaluations, favoriser la conformité réglementaire et mobiliser les communautés, afin de créer un avenir où chaque décision environnementale mène à des projets résilients qui protègent à la fois les personnes et la planète. 

Cinq éléments critiques à aborder

1. Intégrer des données environnementales fragmentées

L’information environnementale est fragmentée : elle provient des satellites et des capteurs, des levés de terrain, des études d’impact, des bases de données réglementaires et des registres de surveillance à long terme. Il est essentiel de donner du sens à cette complexité en créant un écosystème numérique dynamique qui permet de prendre des décisions avec clarté et assurance. 

2. Introduire l’IA de manière responsable dans les flux opérationnels environnementaux

L’IA et l’apprentissage automatique peuvent révéler les tendances, accélérer les analyses et soutenir la planification prédictive, mais pour cela ils doivent s’appuyer sur l’expertise scientifique, la transparence et des principes éthiques.

3. Modéliser les scénarios climatiques de demain, au-delà des conditions actuelles

Pour concevoir des infrastructures résilientes et adaptatives, il faut anticiper les événements climatiques extrêmes grâce à la modélisation avancée de scénarios. Cela permet de passer d’interventions réactives à une planification proactive grâce à notre approche Conçu pour l’avenirMD.

4. Gérer la complexité réglementaire liée aux facteurs ESG et à la nature

Les cadres de publication d’informations et les attentes liées aux stratégies positives pour la nature évoluent rapidement. Les organisations ont besoin d’outils et de renseignements qui les aident à interpréter les exigences, à démontrer leur conformité avec assurance et à communiquer clairement les risques. 

5. Rendre l’information environnementale accessible, éclairante et exploitable

Les données et les analyses environnementales sont souvent si nombreuses et complexes qu’elles deviennent difficiles à exploiter. L’intelligence environnementale permet de traduire du contenu technique pointu en informations claires et pertinentes pour les communautés, les planificateurs, les organismes de réglementation et les décideurs.

Réponses aux grandes questions

Comment simplifier les données environnementales complexes pour éclairer vos décisions?

L’afflux de données environnementales dépasse la capacité d’interprétation de nombreuses organisations, qu’il s’agisse d’imageries satellites, de levés de terrain, de projections climatiques ou de données réglementaires. Comme l’explique Massimo, le problème n’est pas l’accès aux données, mais leur interprétation pour permettre aux planificateurs, aux organismes de réglementation et aux communautés d’agir avec confiance.

L’intelligence environnementale rassemble ces sources fragmentées en un « écosystème numérique dynamique », et rend ainsi des milliers de pages d’analyses et de données compréhensibles et utiles pour orienter les décisions.

Comment peut-on conjuguer les outils numériques, les sciences et l’IA pour prédire les risques plutôt qu’y réagir?

La combinaison de l’IA, de l’apprentissage automatique, de l’expertise scientifique et de la télédétection aide à révéler les tendances cachées, à accélérer les analyses et à anticiper les conditions environnementales avant qu’elles ne s’aggravent.

Ces capacités permettent aux organisations d’adopter une intelligence environnementale proactive en temps réel, de la modélisation des événements climatiques extrêmes futurs au repérage précoce des nouveaux risques, afin de protéger les populations et les territoires.

Que faut-il pour concevoir des infrastructures résilientes, adaptatives et Conçu pour l’avenir dans un climat en évolution?

Bâtir des infrastructures résilientes ne se limite pas à comprendre les risques climatiques d’aujourd’hui. Cela nécessite de recourir à des analyses de pointe et à des données en temps réel pour anticiper l’évolution future des environnements. Grâce à une approche holistique et fondée sur les données, les équipes de planification et d’ingénierie peuvent cerner les vulnérabilités, modéliser divers scénarios et concevoir des solutions adaptatives et Conçu pour l’avenir. En intégrant divers ensembles de données et analyses prédictives, les organisations peuvent créer des infrastructures robustes, flexibles et prêtes à relever les défis d’un climat en mutation.

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Comment les organisations peuvent-elles gérer avec assurance les risques liés à la nature et les exigences de publication d’informations en constante évolution?

Les cadres de publication d’informations et les attentes liées aux stratégies positives pour la nature évoluent rapidement. Les organisations ont besoin d’outils qui les aident à interpréter les exigences, à simplifier les analyses et à communiquer clairement les risques aux organismes de réglementation, aux investisseurs et aux communautés.

L’intelligence environnementale permet cela en intégrant les données géospatiales, les indicateurs de risque et la modélisation pour prendre des décisions fiables et transparentes, tout en favorisant la conformité aux nouveaux cadres mondiaux.

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Comment rendre les évaluations environnementales plus accessibles, efficaces et éclairantes pour les communautés et les décideurs?

Les évaluations traditionnelles produisent d’immenses volumes de données techniques. Il est donc difficile pour les parties prenantes de comprendre ce qui importe réellement. L’intelligence environnementale optimisée par l’IA peut extraire l’essentiel de décennies de rapports, expliquer simplement le langage technique et présenter les résultats de manière plus efficace pour les planificateurs, les organismes de réglementation et le grand public.

Elle fournit ainsi des analyses plus faciles à utiliser, plus transparentes et, au final, plus percutantes.