Qu’est-ce que l’AAP Démonstrateurs d’IA frugale?
L’AAP Démonstrateurs d’IA frugale au service de la transition écologique des territoires (DIAT) est un Appel à Projets France 2030 lancé par le SGPI, le Ministère de la Transition Ecologique, et la Direction générale des entreprises au Ministère de l’Economie et des Finances. Il est opéré par la Banque des Territoires. L’AAP soutient des projets d’innovation portés à l’échelle territoriale, en lien étroit avec les collectivités locales. Ces projets sont structurés en consortiums associant acteurs publics et privés, et bénéficient d’un accompagnement sur une durée de trois ans. Ce dispositif encourage les collectivités à se saisir de l’Intelligence Artificielle pour répondre aux enjeux territoriaux posés par le changement climatique.
Depuis 2023, 12 lauréats ont été nommés dans 7 régions et on reçu un total de 20 M€ de subvention.
Quels enjeux pour mettre l’intelligence artificielle au service de l’intérêt général ?
L’intelligence artificielle, en tant que rupture technologique, offre des capacités inédites de structuration des données, de prédiction et de résolution de problèmes complexes. Il devient donc essentiel de mettre ces outils d’IA au service d’objectifs d’intérêt général, en particulier ceux de la transition écologique. Pourtant, les collectivités territoriales accusent un retard dans la mobilisation de ces technologies, comme l’a souligné l’Observatoire Data Publica .
Face à ce constat, l’appel à projets DIAT subventionne et accompagne des initiatives pionnières qui mettent l’IA au service de la transition écologique territoriale. Ce dispositif soutient la montée en compétences des agents, encourage les collaborations entre collectivités et startups innovantes, et promeut une approche française de l’IA. Celle-ci repose sur des principes de sobriété, de transparence et d’usage raisonné des données — des valeurs portées au niveau national et affirmées sur la scène internationale, notamment lors du Sommet d’action sur l’IA de février 2025.
Les objectifs de l’AAP DIAT sont de mobiliser l’IA pour la transition écologique, répondre à des problématiques territoriales concrètes et favoriser une adoption éclairée et responsable de l’IA sans crainte, mais sans minimiser les impacts. Il s’agit également d’offrir un terrain d’expérimentation aux acteurs émergents et de soutenir des démonstrateurs.
Les lauréats DIAT en un coup d’oeil
| Chef de file/ Nom du projet | Consortium | Description du projet |
| VILLE DE METZ ViPARE |
SAS NAIA science Université Gustave Eiffel |
Développement d’une application basée sur l’IA pour suivre et cartographier les déchets urbains, et évaluer l’impact des politiques de propreté publique et les adapter, éventuellement. Utilisation de l’IA pour identifier et catégoriser les déchets urbains (tags, emballages, mégots de cigarette, etc.). |
| GIP VENDEE NUMERIQUE VTID, Jumeau numérique de la Vendée |
Association Géovendée – Syndicat mixte SYDEV Syndicat Vendée eau – SAI Geofit |
Création d’un jumeau numérique de la Vendée réalisé à partir des données LIDAR classées par IA et valorisation dans des tableaux de bords et des outils décisionnels au service des politiques publiques. Parmi les principaux cas d’usage du jumeau numérique : cadastre solaire haute précision pour mesurer le potentiel solaire des bâtiments, prédiction des risques de submersion marine, identification des zones desquelles un projet d’éoliennes en construction sera visible. |
| VILLE DE NOISY LE GRAND RECITAL, économies d’énergie à Noisy-le-Grand |
– | Création d’un “hub énergie” dont les objectifs sont de piloter et réduire les consommations énergétiques des 200 bâtiments du patrimoine municipal. Des recommandations d’usage dans ces bâtiments sont formulés. L’IA vise aussi à créer des « clusters » de bâtiments en fonction de paramètres clefs et d’y appliquer des recommandations de travaux de rénovation énergétique : un plan de travaux priorisé et budgété est ainsi proposé. |
| BORDEAUX METROPOLE STACOPTIM |
SA HLM Domofrance – SAS KOCLIKO DRYAS – ENERLAB |
Mise en place d’un outil d’aide à la décision en termes de construction ou de rénovation de bâtiments. Les modèles d’IA permettent d’identifier les scénarios les plus pertinents de travaux suivant une approche multicritères (coût, énergie, CO2, confort). L’expérimentation a lieu à la fois sur le patrimoine métropolitain et sur un parc de logements sociaux (DomoFrance). L’installation de capteurs dans les logements vise à mesurer les effets réels de ces travaux. |
| ADVIZEO IA Eco Pilot |
GRIDFIT MGP Métropole du Grand Paris |
Développement d’une solution d’IA pour automatiser des plans d’actions de suivi et maintenance d’un parc de bâtiments (réglages d’équipement, travaux de rénovation). Le projet comprend également le pilotage des bâtiments à distance afin de réduire les consommations énergétiques et offrir une meilleure flexibilité énergétique : décalage des usages en fonction de la tension sur le réseau, auto-régulation de bâtiments, etc. |
| COMMUNAUTE D’AGGLOMERATION PARIS-SACLAY URBA(IA) |
BuildRZ – CENTRALESUPELEC Dassault Systèmes SE (3DS) Institut Paris Région – NamR |
Développement d’une plateforme, basée sur l’IA, pour générer des scénarios d’aménagement et simuler l’impact environnemental des décisions d’urbanisme. Cet outil doit permettre de faciliter les modifications de PLU, en intégrant la complexité réglementaire du domaine, d’optimiser les choix de travaux dans une optique durable. |
| PARIS OUEST LA DEFENSE Predict’Air |
IFP Energies nouvelles – Citepa Orange – AIR&D |
Développement d’un observatoire dynamique et prédictif de la mobilité et de ses impacts sur l’air et le climat grâce à une IA. Les données de bornage téléphonique sont notamment utilisées pour identifier les modes de déplacement préférentiels sur le site de La Défense. |
| LEAKMITED Mission 90+ |
Syndicat Gestion des Eaux du Brivadois (SGEB) | Développement de nouvelles fonctionnalités pour améliorer et généraliser la détection de fuites sur des réseaux d’eau potable. L’IA sera utilisée pour traiter un volume important de prélèvements sonores dans les réseaux et d’en déduire des tronçons avec une forte probabilité de fuites ou méritant des travaux de maintenance prédictive. |
| REGION CENTRE VAL DE LOIRE PREVIZO |
Antea France – BRGM LabIA – PRISME SMO Val de Loire – NEC Tours Métropole |
Mesure de la situation quantitative et qualitative de la ressource en eau et prédiction des épisodes de tension grace à l’IA. Cela doit permettre de prioriser les aménagements et de préparer des mesures d’adaptation. L’expérimetation a lieu sur le Nouvel Espace du Cher. |
| REGION OCCITANIE PEP BIOccIA |
TERROIKO – OPEN IG CNRS |
Cartographie des milieux naturels (faune/flore) à l’échelle de la Région mise à jour annuellement et prédiction de présence d’espèces avec une IA. Cela doit constituer un outil d’aide à la décision pour les politiques de préservation de la biodiversité du territoire. |
| TELESCOOP IA.rbre |
Métropole de LYON LIRIS |
Création d’outils et de méthodes permettant de localiser des zones plantables afin de végétaliser le territoire. Basé sur les calques de plantabilité (sol et sous-sol), le modèle d’IA propose des scénarios pertinents d’espèces et de lieux de plantation, en fonction des objectifs clefs poursuivis : désimperméabilisation, rafraichissement urbain, etc. |
| WALTR AMELIA |
BRUITPARIF – IFPEN UGE – Paris Est Marne & Bois (PEMB) |
Développement d’outils de cartographie de la pollution (air et bruit) sur le territoire. L’IA est utilisée pour agréger des données « covariates » : météo, mobilités, terrain, inventaire d’élissions, etc. La plateforme proposée sert d’outil à la décision. |
