Reforest AI : trois jeunes et une IA pour protéger les arbres au Nigeria

À Port Harcourt, trois jeunes inventeurs ont choisi de répondre à la déforestation non par un énième constat, mais par une technologie conçue pour fonctionner là où les outils classiques de surveillance atteignent leurs limites. Avec Reforest AI, Lesley John Jumbo, Bright Sunday et Blessed Pepple développent des dispositifs solaires capables d’identifier les sons associés à l’abattage des arbres et d’alerter les personnes chargées de protéger les forêts. Leur parcours, de l’hackathon à la reconnaissance internationale, illustre le potentiel de solutions africaines pensées à partir des contraintes du terrain. Mais leur technologie doit encore franchir une étape décisive : démontrer son efficacité en conditions réelles et à grande échelle.

Au cœur d’une forêt, le premier signal d’une coupe clandestine n’est pas forcément visible. Il peut être sonore : le régime caractéristique d’une tronçonneuse, le choc répété d’une hache, puis le silence d’un arbre qui tombe. C’est précisément ce moment que Reforest AI cherche à capter.

Le projet est né à Port Harcourt, dans l’État de Rivers, au Nigeria, au sein d’un trio de jeunes passionnés de technologie. Lesley John Jumbo s’est spécialisé dans les systèmes embarqués et l’intelligence artificielle, tandis que Blessed Pepple travaille sur le matériel et que Bright Sunday est présenté comme spécialiste des systèmes embarqués. Dès 2023, les trois jeunes développeurs participaient ensemble au programme Hack for Good de la Techrity Innovation Foundation. Leur première réflexion portait déjà sur l’exploitation forestière illégale et ses conséquences sur les écosystèmes.

Leur démarche est partie d’une question concrète : comment surveiller une forêt éloignée lorsqu’il n’y a ni électricité, ni connexion Internet, ni moyens humains suffisants pour assurer une présence permanente ?

Transformer les sons de la forêt en signaux d’alerte

La réponse de Reforest AI repose sur une idée relativement simple dans son principe, mais exigeante dans sa réalisation : faire écouter la forêt à une intelligence artificielle.

Les premiers travaux envisageaient des capteurs capables de détecter les mouvements d’un arbre au moment de son abattage. Les jeunes inventeurs ont toutefois identifié rapidement une limite : équiper chaque arbre rendrait le dispositif difficile à déployer à grande échelle. Ils ont donc évolué vers une architecture reposant sur des dispositifs intelligents capables de couvrir un territoire forestier.

Les capteurs acoustiques analysent l’environnement sonore. Un modèle d’intelligence artificielle est entraîné à distinguer les bruits potentiellement liés à l’exploitation forestière d’autres sons naturels : pluie, vent, oiseaux ou faune sauvage. Les dispositifs sont alimentés par l’énergie solaire et communiquent entre eux sans dépendre d’une connexion Internet classique, grâce à une architecture de réseau local de type mesh.

Lorsqu’une activité suspecte est identifiée, le système peut déclencher des dispositifs de dissuasion – des signaux lumineux et sonores – et transmettre des informations permettant aux personnes chargées de la surveillance d’intervenir. Certaines descriptions du prototype évoquent également la transmission d’images aux gardes forestiers et aux autorités locales.

Cette approche déplace ainsi la logique de surveillance : au lieu d’attendre qu’une patrouille découvre une zone déjà exploitée, le dispositif cherche à transformer un événement sonore en signal d’intervention quasi immédiat.

De l’apprentissage autodidacte à la reconnaissance internationale

L’histoire de Reforest AI est aussi celle d’une formation largement construite par la pratique. Les trois jeunes ont développé leurs compétences en programmation, électronique et conception matérielle en expérimentant, en participant à des hackathons et en travaillant ensemble sur des prototypes. Leur progression ne s’est donc pas faite uniquement dans un cadre académique traditionnel.

En 2025, leur projet franchit un nouveau cap avec le Slingshot Challenge de la National Geographic Society, soutenu par les Paul G. Allen Family Philanthropies. Le concours s’adresse aux jeunes de 13 à 18 ans et leur demande de présenter une solution concrète à un problème environnemental. Reforest AI figure parmi les lauréats 2025.

Selon TechCabal, leur candidature a été retenue parmi plus de 2 700 propositions provenant de 96 pays et l’équipe a obtenu une dotation de 10 000 dollars destinée à poursuivre le développement du projet.

La reconnaissance est significative, mais elle ne constitue pas encore une preuve d’efficacité environnementale à grande échelle. C’est là que commence la partie la plus difficile de leur aventure.

Car une innovation destinée aux forêts doit résister à la pluie, à l’humidité, aux variations de température, aux animaux, aux interférences acoustiques et aux longues périodes d’utilisation. Elle doit aussi limiter les fausses alertes : confondre régulièrement un bruit naturel avec une tronçonneuse pourrait rapidement réduire l’utilité du système.

Un reportage consacré au projet souligne d’ailleurs que le dispositif était encore au stade du développement et qu’il devait être testé en conditions forestières réelles avant de pouvoir mesurer précisément ses performances.

Le véritable test : passer du prototype au réseau forestier

L’enjeu de Reforest AI dépasse donc la prouesse technologique. La question centrale devient celle du passage à l’échelle.

Le Nigeria demeure confronté à une forte pression sur ses ressources forestières. Les données de Global Forest Watch indiquent qu’entre 2001 et 2025, le pays a perdu environ 1,6 million d’hectares de couvert arboré, tandis que les pertes de forêt primaire humide ont également été importantes. Les causes ne se limitent pas à l’exploitation forestière : l’agriculture permanente, les infrastructures et les implantations humaines jouent également un rôle majeur.

Reforest AI ne peut donc pas, à lui seul, résoudre la déforestation. Sa contribution potentielle se situe sur un maillon précis : améliorer la détection et la capacité de réaction face aux activités d’abattage.

Pour devenir une solution reproductible, le projet devra désormais documenter plusieurs indicateurs : superficie effectivement couverte par un dispositif, autonomie énergétique, précision de détection, taux de fausses alertes, délai entre détection et intervention, résistance du matériel et coût de déploiement par kilomètre carré. Il faudra aussi mesurer son efficacité dans différents types de forêts et associer les communautés locales, les autorités forestières et les organisations de conservation.

C’est précisément cette phase de validation qui permettra de déterminer si l’idée peut passer de quelques prototypes à un véritable réseau de surveillance, d’abord au Nigeria puis éventuellement dans d’autres régions africaines confrontées à des contraintes comparables.

Trois jeunes de Port Harcourt ont ainsi transformé une inquiétude environnementale en laboratoire à ciel ouvert. Leur innovation ne remplace ni les politiques forestières, ni les agents de terrain, ni les communautés qui vivent au contact des écosystèmes. Elle propose autre chose : ajouter une capacité technologique à la chaîne de protection existante.

La force de Reforest AI tient peut-être autant dans cette philosophie que dans ses capteurs. Une technologie née en Afrique, conçue autour de contraintes africaines – absence de réseau, accès limité à l’électricité, éloignement des zones forestières – peut produire des réponses pertinentes précisément parce qu’elle part du terrain.

Le prochain chapitre ne se jouera donc plus devant un jury, mais dans la forêt. C’est là que l’intelligence artificielle devra prouver qu’elle sait réellement écouter.