La décontamination des sols contaminés, des sédiments et de l’eau constitue une tâche colossale, mais nécessaire à l’échelle mondiale. Elle peut être particulièrement difficile aux endroits infectés par des substances perfluoroalkylées et polyfluoroalkylées (SPFA). Ces dernières sont des substances chimiques fabriquées et utilisées dans plusieurs produits, notamment la mousse extinctrice, les vêtements d’extérieur respirants, les emballages de restauration rapide et plus encore. Elles sont parfois désignées sous le nom de « produits chimiques éternels », puisqu’elles se décomposent difficilement. En outre, plus le temps passe, mieux la toxicité de ces substances chimiques est comprise et plus s’impose la nécessité de décontaminer les terres et de réduire la responsabilité des propriétaires fonciers.
Les avancées actuelles en matière de technologies de l’information permettent de mieux comprendre le casse-tête que sont les SPFA, et ce, afin de rendre plus efficace l’élimination de cette menace pour la santé humaine et l’environnement.
Les SPFA sont utilisées de plusieurs façons et se présentent sous des milliers de formulations, ce qui complique les choses lorsque vient le temps de déterminer leur origine sur un site.
L’une des principales préoccupations liées à la contamination par les SPFA est la durabilité des molécules. En effet, certaines SPFA peuvent résister à des températures élevées, ce qui en fait un ingrédient clé de la mousse servant à étouffer le feu. L’agent formant film flottant (AFFF ou A triple F) est un agent efficace de lutte contre l’incendie, particulièrement utile pour l’extinction de feux de liquides inflammables. Plusieurs aéroports, bases militaires et services d’incendie municipaux ont des aires d’entraînement à la lutte contre les incendies où l’AFFF est utilisé, et une partie peut s’y être infiltrée dans le sol.
En raison de la grande variété de sources potentielles ainsi que de types et d’utilisations des SPFA, il est important d’obtenir une image aussi complète que possible de la situation lorsque vient le temps de remédier à leurs effets sur une propriété. Une investigation géotechnique efficace tient compte des éléments suivants:
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Les SPFA peuvent migrer par l’entremise d’un panache d’eaux souterraines, ce qui constitue une menace pour la sécurité des puits d’eau des résidents voisins ou d’autres utilisateurs.
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Les SPFA peuvent se répandre du sol et des eaux souterraines jusqu’aux cours d’eau de surface et aux masses d’eau avoisinants, constituant ainsi une menace potentielle pour les espèces et les environnements aquatiques.
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Variétés plus problématiques: certains types de SPFA suscitent une plus grande inquiétude chez les autorités réglementaires et les intervenants.
Les mesures suivantes peuvent se révéler utiles dans le cadre de la décontamination des sites:
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Établir les priorités pour le travail de décontamination afin que les zones présentant les plus hauts risques associés aux SPFA soient traitées en premier – par exemple, les emplacements générant un important flux de masse de SPFA ou nuisant le plus aux récepteurs sensibles.
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Établir des budgets afin que les dépenses soient allouées là où les besoins sont les plus importants.
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Déterminer la responsabilité : les propriétaires peuvent déterminer de quels effets des SPFA ils sont responsables et quels contaminants peuvent avoir été amenés d’une propriété adjacente, notamment par l’intermédiaire d’un dépôt atmosphérique ou de l’écoulement des eaux souterraines.
Pour mieux comprendre les conséquences des SPFA sur un site, la procédure habituelle consiste à prélever des échantillons de sol, d’eau ou de tout autre élément environnemental de la propriété. Chaque échantillon présentera une signature chimique de SPFA unique qui permettra d’avoir une meilleure idée des types de SPFA, de leur concentration et probablement de leur origine. Ce processus est appelé « détermination des empreintes ».
Il permet de développer un modèle conceptuel du site qui fournit la source, le moyen de transport du contaminant, les voies d’exposition et les récepteurs à protéger. Grâce à cela, il est possible d’élaborer un plan de décontamination efficace.
Comment l’apprentissage automatique contribue à la détermination de l’empreinte des SPFA
L’un des problèmes réside dans les volumes importants de données provenant des nombreux programmes d’analyse des SPFA. De fait, il est possible de prélever, sur un même site, des centaines d’échantillons présentant chacun des douzaines de SPFA. L’attribution de chaque échantillon à un « ensemble » de SPFA constitue donc une tâche monumentale. Ce dont les chercheurs ont besoin, c’est d’un moyen de simplifier les choses afin qu’ils puissent comprendre l’ensemble de la situation.
L’apprentissage automatique devient vite une partie de la solution. Il s’agit d’un volet de l’intelligence artificielle qui fait appel à des algorithmes statistiques capables d’apprendre des données et de généraliser pour dévoiler des données invisibles, et donc d’effectuer des tâches sans instructions explicites. L’apprentissage automatique peut aider à donner un sens aux vastes flux de données et « apprendre » afin qu’au fil du temps, les résultats produits soient de plus en plus précis. Grâce à l’utilisation de logiciels de traitement de données puissants comme R ou Python, l’application de ces outils permet de réduire le temps consacré aux calculs ultrarapides, qui seraient autrement effectués manuellement dans une feuille de calcul, ainsi que le temps nécessaire pour répéter l’analyse si des mises à jour s’avèrent nécessaires. Le recours à de tels logiciels peut réduire de quelques jours ou même de quelques semaines le temps requis pour effectuer l’analyse, suivant l’envergure et d’autres facteurs.
L’apprentissage non supervisé, soit un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, est au cœur de la détermination des empreintes chimiques à plusieurs variables. Les méthodes de factorisation matricielle, comme l’analyse en composantes principales (ACP), permettent de réduire les grands ensembles de données chimiques contenant de nombreux produits chimiques en quelques images plus faciles à comprendre. C’est ce qu’on appelle la « réduction de la dimensionnalité ».
Lorsque les données sont présentées de cette manière plus simple, des tendances commencent à ressortir, notamment des évolutions et des groupes chimiques. En présence d’évolutions, la factorisation matricielle extrait automatiquement les empreintes les plus uniques qui les englobent. Les algorithmes de regroupement divisent automatiquement les données en groupes et peuvent servir à séparer les différentes zones d’un site sur un plan conceptuel. Il existe des méthodes encore plus perfectionnées qui peuvent commencer à regrouper des ensembles de données multiples (caractéristiques environnementales, empreintes, précurseurs des SPFA, etc.).
Voici quelques avantages possibles de l’apprentissage automatique pour l’évaluation du devenir et du transport des SPFA, ainsi que pour la décontamination :
Déterminer la cause et les effets
L’apprentissage automatique contribue à déterminer la cause et les effets des SPFA. Par exemple, nous pouvons déterminer la signature des SPFA trouvées sur un site et suivre leur migration par l’intermédiaire d’un panache d’eaux souterraines contaminées en tenant compte des changements à leur composition pendant le transport. Ensuite, des SPFA ayant une signature similaire peuvent être trouvées dans les puits d’eau potable de propriétés situées en aval de la source de SPFA, ce qui indique ainsi la source des contaminants de l’eau de puits et aide à la distinguer des autres sources de SPFA. L’apprentissage automatique peut évaluer si les « empreintes » des sources et de l’eau d’un puits sont reliées et comment elles le sont, et appuyer les évaluations du devenir et du transport.
Comprendre la contamination de fond
Puisque ces substances chimiques sont si répandues, il y a des niveaux de SPFA qui peuvent être considérés comme ambiants ou naturels, transportés par le vent ou les précipitations; l’apprentissage automatique peut se révéler utile à cet égard. En effet, il est important de comprendre quels sont ces niveaux ambiants et leurs caractéristiques, car ils peuvent être plus élevés que les niveaux visés par la décontamination prévue. Dans ce cas, tous les efforts déployés pour abaisser ces niveaux de contamination seront vains, puisqu’ils n’auront de cesse de réaugmenter avec le retour à la normale sur le site.
Affiner l’analyse de l’historique
De nombreuses investigations de sites commencent par un examen de l’historique. Cet examen consiste généralement en une étude théorique reposant sur les documents existants comme des archives historiques et des images aériennes qui pourront aider à repérer les sources potentielles de contaminants tels que les SPFA. L’analyse des échantillons testés par l’entremise de l’apprentissage automatique peut révéler des zones potentiellement préoccupantes qui n’ont pas été détectées lors de l’examen de l’historique ou encore permettre une meilleure caractérisation des zones cernées, ce qui permet de mieux comprendre le site et les risques qu’il présente.
Simplifier les données et les communications destinées aux parties prenantes
L’apprentissage automatique peut être utilisé pour générer des résultats visuels sous forme de diagrammes et de graphiques facilement compréhensibles pour les parties prenantes. Il peut aussi permettre de créer des cartes du site présentant un code par couleur pour indiquer les types et la gravité des conséquences des SPFA, ainsi que les liens entre les sources, les panaches et les récepteurs.
Aller plus loin dans la planification de l’atténuation
L’apprentissage automatique peut en outre être utilisé pour obtenir une meilleure vue d’ensemble. Les leçons apprises et les études de cas d’autres sites constituent des données viables qui peuvent être exploitées pour en tirer des informations qualitatives et quantitatives. Par exemple, l’étude théorique d’un portefeuille de site peut contribuer à tracer les flux de déchets et même à mettre en ordre de priorité les zones visées.
L’apprentissage automatique appliqué aux investigations géotechniques visant à relever les SPFA est un bon exemple de l’utilisation de cette technologie. Il permet effectivement d’obtenir des résultats plus rapidement que des analystes humains et contribue à accroître la confiance dans les résultats. Sans compter qu’il aide aussi les clients à déterminer quelles zones d’un site doivent être décontaminées en priorité, à planifier le travail à réaliser et à établir des budgets en conséquence. Ce qui entraîne la prise de meilleures décisions de gestion et l’obtention de meilleurs résultats pour toutes les parties prenantes.
