L'intelligence artificielle s'impose dans les domaines skiables

L’intelligence artificielle n’est plus un concept prospectif en montagne.

Elle est aujourd’hui intégrée dans plusieurs fonctions clés des domaines skiables, avec des résultats mesurables.

L’un des exemples les plus aboutis concerne le damage et la gestion de la neige. Des solutions comme SNOWsat ou Skadii combinent capteurs embarqués, données GPS et algorithmes pour guider les dameuses sur des trajectoires optimisées.

Objectif : limiter les passages inutiles, préserver les zones faiblement enneigées et réduire la consommation de carburant.

Selon les exploitants, ces outils permettent jusqu’à 15 à 20% d’économies de carburant, ainsi qu’une réduction significative de la production de neige de culture, pouvant atteindre 30% dans certaines stations.

Ces technologies sont déjà utilisées en France, en Suisse, en Autriche, en Allemagne, mais aussi en Amérique du Nord.

Autre champ d’application majeur : la prévision des risques naturels.

En Suisse, l’Institut fédéral pour l’étude de la neige et des avalanches (SLF) exploite des modèles d’IA capables d’anticiper le danger d’avalanche à trois jours, en croisant données météorologiques, topographiques et historiques.

Des dispositifs similaires sont utilisés aux États-Unis, notamment par le Colorado Avalanche Information Center, tout en restant complémentaires de l’expertise humaine.

L’IA joue également un rôle croissant dans la sécurité des remontées mécaniques. En France, la société Bluecime déploie des systèmes de vision artificielle capables de détecter en temps réel des comportements à risque, des défauts de fermeture de garde-corps ou des anomalies de remplissage des télésièges.

Ces solutions permettent d’optimiser l’exploitation tout en renforçant la sécurité des usagers. Certaines stations françaises, comme les Sybelles, ont déjà équipé une large part de leurs installations.

Dans d’autres pays européens, des solutions vont encore plus loin.

En Suisse, Mantis Autonomy autorise, sous conditions réglementaires strictes, l’exploitation de certaines remontées mécaniques sans personnel permanent en gare d’arrivée, grâce à une surveillance par caméras et IA. Cette technologie, déjà opérationnelle, a été récompensée en 2025 par le Prix suisse de la montagne.

La maintenance prédictive constitue un autre levier structurant. Des constructeurs comme Doppelmayr, POMA ou Leitner exploitent désormais les données issues de capteurs (vibrations, température, images) pour anticiper l’usure des câbles, moteurs ou pylônes. Cette approche permet de réduire les coûts de maintenance, d’améliorer la disponibilité des installations et de limiter les interruptions d’exploitation.

Au-delà de l’exploitation quotidienne, l’IA s’impose comme un outil stratégique pour la transition écologique et la planification territoriale.

Elle est utilisée pour modéliser les flux de skieurs, ajuster les vitesses des remontées et réduire jusqu’à 20% la consommation énergétique de certaines installations.

Elle intervient aussi dans la surveillance en temps réel des versants, en détectant micromouvements de terrain, fissures glaciaires ou risques d’éboulements, notamment en Suisse et en Norvège.

Enfin, l’IA contribue au suivi de la biodiversité. En France, le programme DeepFaune permet d’identifier automatiquement les espèces animales à partir de pièges photographiques installés en montagne.

Utilisé par des parcs, collectivités et scientifiques, cet outil facilite le suivi écologique des territoires alpins et pourrait, à terme, être intégré dans les démarches environnementales des domaines skiables.

Cette montée en puissance de l’IA sera largement mise en lumière lors du salon Mountain Planet, qui se tiendra à Grenoble du 21 au 23 avril 2026. L’événement réunira les acteurs internationaux de l’aménagement de la montagne et de la mobilité douce, avec de nombreux projets illustrant l’usage concret de l’intelligence artificielle au service d’une montagne plus sûre, plus performante et plus durable.

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