{"id":760192,"date":"2025-10-22T14:11:52","date_gmt":"2025-10-22T12:11:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.devoteam.com\/?post_type=expert-view&#038;p=760192"},"modified":"2025-10-22T18:20:47","modified_gmt":"2025-10-22T16:20:47","slug":"ia-environnement-toulouse","status":"publish","type":"expert-view","link":"https:\/\/devoteam.info\/fr\/expert-view\/ia-environnement-toulouse\/","title":{"rendered":"L&rsquo;IA au service de l&rsquo;environnement : innovations du p\u00f4le Toulousain"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Toulouse, septembre 2025<\/strong>\u00a0&#8211; La journ\u00e9e de lancement du programme AI4ENV r\u00e9v\u00e8le comment l&rsquo;intelligence artificielle transforme notre capacit\u00e9 \u00e0 comprendre et prot\u00e9ger notre environnement. Les innovations pr\u00e9sent\u00e9es par les acteurs toulousains d\u00e9montrent le potentiel de l&rsquo;IA pour r\u00e9pondre aux d\u00e9fis \u00e9cologiques majeurs, de la conservation de la biodiversit\u00e9 au monitoring climatique global.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette initiative s&rsquo;inscrit dans la strat\u00e9gie d&rsquo;<strong><a href=\"https:\/\/aniti.univ-toulouse.fr\/en\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ANITI<\/a> (Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute)<\/strong>, centre d&rsquo;excellence en IA de confiance dirig\u00e9 par Serge Gratton, qui f\u00e9d\u00e8re 300 membres d&rsquo;\u00e9quipe, 19 chaires de recherche et 8 programmes int\u00e9gratifs avec un budget de 90 millions d&rsquo;euros. L&rsquo;originalit\u00e9 d&rsquo;ANITI r\u00e9side dans son approche de l&rsquo;IA de confiance pour des applications critiques, combinant recherche fondamentale (architectures d&rsquo;apprentissage, apprentissage multimodal) et attributs essentiels (explicabilit\u00e9, robustesse, frugalit\u00e9) dans trois domaines int\u00e9gratifs majeurs : transport, industrie 4.0 et environnement.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans cet article, nous pr\u00e9senterons diff\u00e9rents cas d\u2019application : M\u00e9t\u00e9orologie, Oc\u00e9anographie et Agro\u00e9cologie. Nous aborderons ensuite les nouvelles avanc\u00e9es technologiques dans ce domaine, Physics-Informed Learning et Foundation Model notamment.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-meteorologie-et-climat-l-ia-hybride-face-aux-evenements-extremes\">M\u00e9t\u00e9orologie et climat &#8211; L&rsquo;IA hybride face aux \u00e9v\u00e9nements extr\u00eames<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-le-nouveau-paradigme-de-la-prevision-meteorologique\">Le nouveau paradigme de la pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Historiquement, les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques reposaient exclusivement sur des <strong>mod\u00e8les physiques<\/strong> complexes (NWP, Numerical Weather Prediction). Ces mod\u00e8les simulent les lois de la thermodynamique et de la m\u00e9canique des fluides pour pr\u00e9dire l&rsquo;\u00e9volution de l&rsquo;atmosph\u00e8re. Ces mod\u00e8les, fruit de d\u00e9cennies de recherche en physique atmosph\u00e9rique, ont longtemps constitu\u00e9 le gold standard de la pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cependant, ces derni\u00e8res ann\u00e9es ont vu \u00e9merger un changement de paradigme radical, port\u00e9 par de nouveaux acteurs issus de la tech (Google, Huawei, NVIDIA, Microsoft). Ces derniers ont d\u00e9velopp\u00e9 avec succ\u00e8s des approches bas\u00e9es purement sur le Machine Learning. Elles exploitent la puissance du deep learning et les vastes archives de donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques historiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ces mod\u00e8les \u00ab\u00a0data-driven\u00a0\u00bb se r\u00e9v\u00e8lent souvent plus pr\u00e9cis pour les pr\u00e9visions g\u00e9n\u00e9rales. Surtout, ils sont beaucoup moins gourmands en puissance de calcul au moment de la pr\u00e9diction (l&rsquo;inf\u00e9rence). Ils repr\u00e9sentent une avanc\u00e9e significative dans l&rsquo;efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle de la pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cependant, malgr\u00e9 leurs performances impressionnantes, ces mod\u00e8les ML pr\u00e9sentent deux d\u00e9fis majeurs qui limitent leur adoption compl\u00e8te dans les syst\u00e8mes op\u00e9rationnels critiques :<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-1-la-quantification-de-l-incertitude\">1. La quantification de l&rsquo;incertitude<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il est plus difficile d&rsquo;\u00e9valuer et de quantifier l&rsquo;incertitude de leurs pr\u00e9dictions. Or cette quantification est primordiale pour une gestion ma\u00eetris\u00e9e du risque. Particuli\u00e8rement dans les domaines o\u00f9 les pr\u00e9visions informent des d\u00e9cisions critiques pour la s\u00e9curit\u00e9 publique.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-2-les-evenements-extremes\">2. Les \u00e9v\u00e9nements extr\u00eames <\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ils peinent \u00e0 anticiper les \u00e9v\u00e9nements extr\u00eames (ouragans, inondations soudaines, canicules). Par nature rares, ces ph\u00e9nom\u00e8nes sont sous-repr\u00e9sent\u00e9s dans les donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement. Ceci les rend difficiles \u00e0 appr\u00e9hender pour une approche purement statistique. Or, ce sont pr\u00e9cis\u00e9ment ces \u00e9v\u00e9nements qui ont les cons\u00e9quences humaines et mat\u00e9rielles les plus graves.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">On comprend alors que les mod\u00e8les ML, bien que prometteurs et performants sur les cas standards, peinent encore \u00e0 r\u00e9pondre pleinement \u00e0 tous les enjeux de la pr\u00e9diction m\u00e9t\u00e9orologique op\u00e9rationnelle.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>Crit\u00e8re<\/strong><\/td><td><strong>Mod\u00e8les Physiques (NWP)<\/strong><\/td><td><strong>Mod\u00e8les IA (Data-Driven)<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Puissance de calcul (inf\u00e9rence)<\/td><td>Tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9e<\/td><td>Faible<\/td><\/tr><tr><td>Pr\u00e9cision g\u00e9n\u00e9rale<\/td><td>\u00c9lev\u00e9e<\/td><td>Souvent sup\u00e9rieure<\/td><\/tr><tr><td>\u00c9v\u00e9nements extr\u00eames<\/td><td>Plus fiables (lois physiques)<\/td><td>Faible (donn\u00e9es rares)<\/td><\/tr><tr><td>Quantification de l&rsquo;incertitude<\/td><td>Bien ma\u00eetris\u00e9e<\/td><td>Complexe \u00e0 \u00e9valuer<\/td><\/tr><tr><td>Explicabilit\u00e9<\/td><td>Haute (sens physique)<\/td><td>Faible (\u00ab\u00a0bo\u00eete noire\u00a0\u00bb)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-solution-l-ia-hybride\"><strong>La solution : l&rsquo;IA hybride<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En comparant ces deux approches, une question s&rsquo;impose naturellement : pourquoi ne pas combiner les deux ? C&rsquo;est pr\u00e9cis\u00e9ment ce que cherchent \u00e0 faire les approches dites d&rsquo;IA hybrides. Elles repr\u00e9sentent aujourd&rsquo;hui la fronti\u00e8re de l&rsquo;innovation en pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019IA hybride ? On en avait d\u00e9j\u00e0 parl\u00e9 ici : <a href=\"https:\/\/rebirth.devoteam.com\/2025\/01\/07\/future-intelligence\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong><em>Future Intelligence<\/em><\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">On voit par exemple des mod\u00e8les physiques dont certaines composantes sont remplac\u00e9es ou enrichies par des modules d&rsquo;IA, permettant d&rsquo;acc\u00e9l\u00e9rer les calculs sans sacrifier la coh\u00e9rence physique. D&rsquo;autres approches utilisent des algorithmes de ML pour augmenter la pr\u00e9cision et la r\u00e9solution des simulations traditionnelles, notamment dans les zones o\u00f9 les mesures physiques sont manquantes ou peu fiables.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C&rsquo;est dans ce contexte que s&rsquo;inscrit la <strong>chaire EXPLEARTH<\/strong> (EXPLainable and physics-informed AI for Regional weaTHer prediction). Ce projet prometteur incarne cette vision hybride \u00e0 travers deux axes compl\u00e9mentaires :<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-axe-1-developpement-de-modeles-ml-hybrides\"><strong>Axe 1 &#8211; D\u00e9veloppement de mod\u00e8les ML hybrides<\/strong> :<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">D\u00e9velopper et \u00e9valuer des approches ML innovantes, notamment :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Une version ML du mod\u00e8le Arome (Arome-AI), r\u00e9f\u00e9rence fran\u00e7aise de pr\u00e9vision \u00e0 \u00e9chelle moyenne.<\/li>\n\n\n\n<li>L&rsquo;am\u00e9lioration de la r\u00e9solution spatiale (downscaling) de pr\u00e9dictions m\u00e9t\u00e9o par des mod\u00e8les physiques, permettant de passer d&rsquo;une pr\u00e9vision r\u00e9gionale \u00e0 une pr\u00e9vision locale fine<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-axe-2-explicabilite-et-analyse\"><strong>Axe 2 &#8211; Explicabilit\u00e9 et analyse<\/strong> :<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se focaliser sur l&rsquo;analyse des mod\u00e8les pour garantir leur robustesse et les rendre plus compr\u00e9hensibles (explainability). Le but ambitieux est de comprendre ce qu&rsquo;ont r\u00e9ellement appris les mod\u00e8les ML, pour ensuite am\u00e9liorer les mod\u00e8les physiques eux-m\u00eames. Cette d\u00e9marche de \u00ab\u00a0model inversion\u00a0\u00bb cr\u00e9e un cercle vertueux d&rsquo;am\u00e9lioration mutuelle.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-meteorologie-spatiale-un-cas-d-ecole-pour-l-ia-hybride\">M\u00e9t\u00e9orologie spatiale : un cas d&rsquo;\u00e9cole pour l&rsquo;IA hybride<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette d\u00e9marche hybride trouve un \u00e9cho dans le domaine de la m\u00e9t\u00e9o solaire, aussi appel\u00e9e m\u00e9t\u00e9orologie de l&rsquo;espace. Ce secteur, sur lequel travaillent des entit\u00e9s comme l&rsquo;<strong>ONERA<\/strong> (d\u00e9partement IA &amp; DPHY Space Weather and Space Climate), fait face \u00e0 des d\u00e9fis sp\u00e9cifiques. Ces d\u00e9fis rendent l&rsquo;approche purement physique extr\u00eamement complexe et l&rsquo;approche purement data-driven insuffisante.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Trois probl\u00e8mes majeurs se posent dans ce domaine :<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>La physique des ph\u00e9nom\u00e8nes solaires n&rsquo;est pas encore enti\u00e8rement comprise<\/strong>, ce qui limite la capacit\u00e9 des mod\u00e8les actuels \u00e0 la capturer fid\u00e8lement. Les processus de g\u00e9n\u00e9ration des \u00e9ruptions solaires et de propagation du vent solaire impliquent des ph\u00e9nom\u00e8nes magn\u00e9to-hydrodynamiques complexes encore partiellement myst\u00e9rieux.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Les simulations physiques existantes sont extr\u00eamement lourdes et co\u00fbteuses<\/strong> en temps de calcul, rendant difficile leur utilisation pour des syst\u00e8mes d&rsquo;alerte en temps r\u00e9el. Une simulation compl\u00e8te peut prendre des heures, alors que l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement se propage en quelques dizaines de minutes.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Les donn\u00e9es d&rsquo;observation sont tr\u00e8s rares, parcellaires et multimodales<\/strong>, c&rsquo;est-\u00e0-dire de natures tr\u00e8s diff\u00e9rentes : images solaires dans diff\u00e9rentes longueurs d&rsquo;onde, mesures de particules in situ, signaux radio, mesures magn\u00e9tiques. Cette h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 rend difficile l&rsquo;exploitation optimale de l&rsquo;information disponible.<br><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;objectif est d&rsquo;utiliser le Machine Learning de mani\u00e8re cibl\u00e9e et intelligente :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>D&rsquo;une part<\/strong>, pour intervenir l\u00e0 o\u00f9 les mod\u00e8les physiques \u00e9chouent ou manquent de pr\u00e9cision, en apprenant directement des patterns dans les donn\u00e9es observ\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>D&rsquo;autre part<\/strong>, pour d\u00e9velopper des syst\u00e8mes d&rsquo;alerte rapides et op\u00e9rationnels. Dans de nombreux cas, les simulations physiques sont en effet trop lentes pour fournir une alerte exploitable en temps utile avant un \u00e9v\u00e9nement solaire potentiellement dangereux.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette application de l&rsquo;IA hybride \u00e0 la m\u00e9t\u00e9orologie spatiale d\u00e9montre comment la combinaison judicieuse des approches physiques et data-driven peut surmonter des limitations qui seraient insurmontables avec une seule approche.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-oceans-et-climat-surveillance-globale-a-haute-resolution\">Oc\u00e9ans et climat &#8211; Surveillance globale \u00e0 haute r\u00e9solution<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-une-nouvelle-ere-d-observation-oceanique\">Une nouvelle \u00e8re d&rsquo;observation oc\u00e9anique<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;application de l&rsquo;IA aux syst\u00e8mes oc\u00e9aniques approfondit notre compr\u00e9hension du climat et notre capacit\u00e9 \u00e0 anticiper ses \u00e9volutions. Au c\u0153ur de ce changement se trouvent les missions satellitaires de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration. En particulier le SWOT (Surface Water and Ocean Topography) et son instrument KaRIn (Ka-band Radar Interferometer).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les missions r\u00e9centes, fournissent des cartes bidimensionnelles de la hauteur de surface de la mer \u00e0 une r\u00e9solution et une couverture spatiale plus pr\u00e9cise. Elles sont capables de voir des structures \u00e0 des \u00e9chelles qu&rsquo;on ne pouvait qu&rsquo;imaginer avec les pr\u00e9c\u00e9dents altim\u00e8tres.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ces nouvelles mesures ouvrent deux portes \u00e0 la fois :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Une capacit\u00e9 d&rsquo;observation plus fine des ph\u00e9nom\u00e8nes oc\u00e9aniques<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Une possibilit\u00e9 de repenser <\/strong>la fa\u00e7on dont on int\u00e8gre ces donn\u00e9es massives et complexes dans des mod\u00e8les num\u00e9riques d\u00e9j\u00e0 co\u00fbteux<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-des-approches-traditionnelles-aux-approches-hybrides\">Des approches traditionnelles aux approches hybrides<\/h3>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modeles-physiques-et-assimilation-l-approche-physique\">Mod\u00e8les physiques et assimilation : L\u2019approche physique<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les syst\u00e8mes num\u00e9riques oc\u00e9aniques reposent sur les lois fondamentales de la dynamique des fluides et sur des mod\u00e8les num\u00e9riques sophistiqu\u00e9s d\u00e9velopp\u00e9s sur plusieurs d\u00e9cennies. L&rsquo;assimilation de donn\u00e9es joue le r\u00f4le de super-int\u00e9grateur des observations. Elle recale continuellement la trajectoire d&rsquo;un mod\u00e8le en fonction des mesures disponibles et a litt\u00e9ralement transform\u00e9 la pr\u00e9vision et la reconstitution historique de l&rsquo;oc\u00e9an. Ces syst\u00e8mes sont aujourd&rsquo;hui op\u00e9rationnels, robustes et constituent l&rsquo;\u00e9pine dorsale des services oc\u00e9anographiques mondiaux.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cependant, des limites pratiques importantes doivent \u00eatre gard\u00e9es \u00e0 l&rsquo;esprit. Ces codes sont tr\u00e8s gourmands en temps de calcul, et bien que performants, ils ne sont pas parfaits. Ils peuvent mal positionner certaines structures, avoir des biais syst\u00e9matiques dans certaines r\u00e9gions, ou manquer de r\u00e9solution pour capturer les ph\u00e9nom\u00e8nes fins.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modeles-de-machine-learning-l-approche-predictive\">Mod\u00e8les de Machine Learning : l\u2019approche pr\u00e9dictive<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c0 l&rsquo;autre extr\u00e9mit\u00e9 du spectre, les r\u00e9seaux de neurones appliqu\u00e9s aux produits satellitaires excellent pour des t\u00e2ches concr\u00e8tes et cibl\u00e9es. Par exemple : d\u00e9bruitage des images, interpolation spatiale et temporelle, fusion multi-capteurs, r\u00e9analyse locale de champs manquants. Ils sont beaucoup plus l\u00e9gers et rapides que les mod\u00e8les physiques et peuvent directement capitaliser sur les observations et produits des nouveaux satellites<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cependant, leur d\u00e9pendance \u00e0 la qualit\u00e9 et \u00e0 la couverture des donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement les emp\u00eache de repr\u00e9senter l&rsquo;ensemble des processus oc\u00e9aniques complexes et limite leur capacit\u00e9 d&rsquo;extrapolation hors distribution. Un r\u00e9seau entra\u00een\u00e9 sur des conditions normales peut \u00e9chouer compl\u00e8tement face \u00e0 un \u00e9v\u00e9nement exceptionnel.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-l-ia-hybride-oceanographique-architecture-et-applications\">L&rsquo;IA hybride oc\u00e9anographique : architecture et applications<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C&rsquo;est ici qu&rsquo;intervient l&rsquo;approche hybride d\u00e9velopp\u00e9e notamment par <strong>CLS<\/strong> en collaboration avec <strong>IMT-Atlantique<\/strong>. La reconstruction des oc\u00e9ans qu&rsquo;ils d\u00e9veloppent combine mod\u00e8les physiques et deep learning pour cartographier en temps r\u00e9el temp\u00e9rature, salinit\u00e9 et courants \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle globale. Ces mod\u00e8les facilitent la d\u00e9tection des vagues de chaleur marines (\u00e9v\u00e9nements de plus en plus fr\u00e9quents avec le r\u00e9chauffement climatique). Ils permettent d&rsquo;am\u00e9liorer les pr\u00e9dictions climatiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans les cas d\u2019usage actuellement \u00e9tudi\u00e9s par CLS et IMT-Atlantique :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Correcteurs d&rsquo;erreur<\/strong> : Un r\u00e9seau neuronal apprend le biais r\u00e9siduel syst\u00e9matique du mod\u00e8le physique et l&rsquo;applique en correction \u00e0 la vol\u00e9e pendant la simulation. Particuli\u00e8rement utile pour recentrer localement les structures oc\u00e9aniques qui peuvent \u00eatre \u201cd\u00e9cal\u00e9es\u201d.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Substituts ML ultra-rapides<\/strong> : Remplacer des composants particuli\u00e8rement co\u00fbteux en calcul (comme certaines param\u00e9trisations physiques complexes) par un substitut ML qui reproduit leur comportement.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fusions multi-observations<\/strong> : Architectures CNN ou transformers avec m\u00e9canismes d&rsquo;attention pour fusionner intelligemment les nouvelles donn\u00e9es d&rsquo;altim\u00e9trie haute r\u00e9solution avec d&rsquo;autres sources. Par exemple : temp\u00e9rature de surface de la mer satellitaire, profils in situ de temp\u00e9rature et salinit\u00e9 (flotteurs Argo), courantom\u00e9trie, etc.<br><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-agroforesterie-et-biodiversite-cartographie-des-oasis-ecologiques\">Agroforesterie et biodiversit\u00e9 &#8211; Cartographie des oasis \u00e9cologiques<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-reveler-l-invisible-les-infrastructures-agro-ecologiques\">R\u00e9v\u00e9ler l&rsquo;invisible : les infrastructures agro-\u00e9cologiques<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;application de l&rsquo;IA \u00e0 la caract\u00e9risation des paysages agriforestiers marque une \u00e9volution dans notre compr\u00e9hension et notre gestion des territoires ruraux. La cartographie automatis\u00e9e des infrastructures agro-\u00e9cologiques: haies, bosquets, prairies permanentes permet d\u00e9sormais d&rsquo;identifier et de r\u00e9pertorier avec une pr\u00e9cision in\u00e9dite ces \u00e9l\u00e9ments cruciaux mais discrets pour la connectivit\u00e9 \u00e9cologique et la pr\u00e9servation de la biodiversit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ces petites structures paysag\u00e8res ont longtemps \u00e9t\u00e9 n\u00e9glig\u00e9es dans les approches de conservation traditionnelles. Ces approches se focalisaient sur les grandes for\u00eats et les aires prot\u00e9g\u00e9es. Aujourd&rsquo;hui les petites structures r\u00e9v\u00e8lent leur importance capitale comme v\u00e9ritables oasis de pr\u00e9servation de la biodiversit\u00e9 en milieu agricole. Les haies, en particulier, constituent des corridors \u00e9cologiques essentiels. Ce sont des zones refuges pour de nombreuses esp\u00e8ces. Elles jouent un r\u00f4le cl\u00e9 dans la r\u00e9gulation du climat local, la protection des sols et la qualit\u00e9 de l&rsquo;eau.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gr\u00e2ce aux progr\u00e8s de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection satellitaire (r\u00e9solution spatiale de plus en plus fine) et des algorithmes (notamment les architectures de segmentation s\u00e9mantique), ces zones peuvent maintenant \u00eatre identifi\u00e9es, cartographi\u00e9es et leur \u00e9volution suivie de mani\u00e8re syst\u00e9matique et reproductible sur de vastes territoires.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-remonter-le-temps-pour-informer-l-avenir\">Remonter le temps pour informer l&rsquo;avenir<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Au-del\u00e0 de cette cartographie de l&rsquo;\u00e9tat pr\u00e9sent, les innovations en intelligence artificielle permettent d\u00e9sormais de reconstituer l&rsquo;\u00e9volution historique des paysages agriforestiers en analysant des images d&rsquo;archives, r\u00e9v\u00e9lant les dynamiques de d\u00e9forestation, d&rsquo;intensification agricole et de fragmentation des habitats sur plusieurs d\u00e9cennies. Cette capacit\u00e9 \u00e0 \u00ab\u00a0remonter le temps\u00a0\u00bb s&rsquo;av\u00e8re cruciale pour informer les d\u00e9cisions d&rsquo;am\u00e9nagement actuelles et futures.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;architecture <strong>SegCycleGAN<\/strong> d\u00e9velopp\u00e9e par l&rsquo;\u00e9quipe <strong>DYNAFOR<\/strong> (Dynamiques et \u00e9cologie des paysages agriforestiers) illustre parfaitement cette capacit\u00e9 innovante. Cette architecture de deep learning exploite des techniques d&rsquo;apprentissage non supervis\u00e9 (CycleGAN) combin\u00e9es \u00e0 de la segmentation s\u00e9mantique pour analyser des images d&rsquo;archives historiques non appari\u00e9es. C&rsquo;est-\u00e0-dire, sans avoir besoin de disposer de cartes historiques annot\u00e9es manuellement pour chaque p\u00e9riode.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le mod\u00e8le apprend \u00e0 traduire les images anciennes (souvent en noir et blanc, de r\u00e9solution variable, avec des conditions d&rsquo;acquisition diff\u00e9rentes) en cartes d&rsquo;occupation du sol comparables aux cartes actuelles. Cette capacit\u00e9 permet de reconstituer l&rsquo;\u00e9volution du paysage, r\u00e9v\u00e9lant :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Les zones o\u00f9 les haies ont massivement disparu lors des remembrements agricoles<\/li>\n\n\n\n<li>Les dynamiques de fermeture de paysages (enfrichement) ou au contraire d&rsquo;ouverture (d\u00e9frichement)<\/li>\n\n\n\n<li>Les trajectoires d&rsquo;intensification ou d&rsquo;extensification agricole<\/li>\n\n\n\n<li>Les impacts des politiques publiques successives sur les structures paysag\u00e8res<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette compr\u00e9hension fine des trajectoires \u00e9cologiques territoriales permet aux planificateurs et d\u00e9cideurs de saisir les processus de transformation paysag\u00e8re de long terme et d&rsquo;anticiper leurs cons\u00e9quences sur la biodiversit\u00e9 et les services \u00e9cosyst\u00e9miques (pollinisation, r\u00e9gulation des ravageurs, qualit\u00e9 de l&rsquo;eau, stockage carbone).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-cartographier-les-forets-anciennes-sanctuaires-de-biodiversite\">Cartographier les for\u00eats anciennes, sanctuaires de biodiversit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parall\u00e8lement \u00e0 cette approche historique des paysages agricoles, la cartographie automatis\u00e9e de la maturit\u00e9 des vieilles for\u00eats repr\u00e9sente un enjeu majeur pour la conservation de la biodiversit\u00e9 foresti\u00e8re. Ces \u00e9cosyst\u00e8mes forestiers matures ou s\u00e9nescents ne repr\u00e9sentent aujourd&rsquo;hui que moins de 2% de la surface foresti\u00e8re europ\u00e9enne. Cependant, ils constituent des r\u00e9servoirs de biodiversit\u00e9 absolument critiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les vieilles for\u00eats se caract\u00e9risent par :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Une structure verticale complexe avec plusieurs strates de v\u00e9g\u00e9tation<\/li>\n\n\n\n<li>La pr\u00e9sence de bois mort au sol et sur pied, habitat essentiel pour des milliers d&rsquo;esp\u00e8ces<\/li>\n\n\n\n<li>De vieux arbres de gros diam\u00e8tre, microhabitats irrempla\u00e7ables<\/li>\n\n\n\n<li>Une diversit\u00e9 d&rsquo;essences et de microhabitats (cavit\u00e9s, \u00e9corces d\u00e9coll\u00e9es, champignons)<\/li>\n\n\n\n<li>Des processus \u00e9cologiques naturels peu perturb\u00e9s<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;identification automatis\u00e9e de ces for\u00eats via des donn\u00e9es LiDAR (qui mesurent la structure 3D de la v\u00e9g\u00e9tation), des images satellitaires multispectrales et des algorithmes de classification sophistiqu\u00e9s permet de les cartographier syst\u00e9matiquement. Ces approches guident les strat\u00e9gies de conservation en identifiant pr\u00e9cis\u00e9ment :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Les zones foresti\u00e8res \u00e0 tr\u00e8s haute valeur \u00e9cologique n\u00e9cessitant une protection stricte<\/li>\n\n\n\n<li>Les for\u00eats en voie de maturation qui pourraient \u00eatre laiss\u00e9es en libre \u00e9volution<\/li>\n\n\n\n<li>Les opportunit\u00e9s de restauration \u00e9cologique dans des zones d\u00e9grad\u00e9es<\/li>\n\n\n\n<li>Les r\u00e9seaux de connectivit\u00e9 entre \u00eelots de vieilles for\u00eats<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-de-nouvelles-approches-technologiques\">De nouvelles approches technologiques<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Au-del\u00e0 de ces cas d&rsquo;usage concrets, trois innovations viennent red\u00e9finir les contours de l\u2019IA au service de l\u2019environnement.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-physics-informed-learning-reconcilier-nos-connaissances-physique-et-ia\">Physics-Informed Learning : R\u00e9concilier nos connaissances physique et IA<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le physics-informed learning repr\u00e9sente l&rsquo;une des innovations les plus prometteuses de l&rsquo;IA environnementale. Cette approche hybride, illustr\u00e9e par les Physics-Informed Neural Networks (PINNs) d\u00e9velopp\u00e9s \u00e0 l&rsquo;ONERA et les travaux de la chaire EXPLEARTH, int\u00e8gre directement des contraintes physiques dans l&rsquo;architecture et la fonction de perte des r\u00e9seaux de neurones.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Le principe fondamental<\/strong> : Plut\u00f4t que de laisser le r\u00e9seau apprendre librement des patterns statistiques, on lui impose de respecter certaines \u00e9quations diff\u00e9rentielles, lois de conservation ou principes de sym\u00e9trie issus de la physique du probl\u00e8me. Concr\u00e8tement :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Contraintes dures<\/strong> : L&rsquo;architecture satisfait automatiquement les contraintes (ex: conservation de la masse)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contraintes souples<\/strong> : La fonction de perte p\u00e9nalise les violations des lois physiques<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Composants hybrides<\/strong> : Certaines parties sont des modules physiques explicites, d&rsquo;autres des r\u00e9seaux de neurones<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Les avantages d\u00e9cisifs<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La capacit\u00e9 d&rsquo;apprentissage de l&rsquo;IA pour capturer des patterns complexes et non-lin\u00e9aires<\/li>\n\n\n\n<li>La robustesse th\u00e9orique des mod\u00e8les physiques pour garantir la coh\u00e9rence scientifique<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L&rsquo;explicabilit\u00e9<\/strong> : contrairement aux \u00ab\u00a0bo\u00eetes noires\u00a0\u00bb, ces mod\u00e8les sont fond\u00e9s sur des lois naturelles v\u00e9rifiables, crucial pour la validation scientifique et l&rsquo;acceptation op\u00e9rationnelle<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le physics-informed learning excelle particuli\u00e8rement dans la <strong>gestion des incertitudes et \u00e9v\u00e9nements extr\u00eames<\/strong>. Les mod\u00e8les physiques conservent leur sup\u00e9riorit\u00e9 lors d&rsquo;\u00e9v\u00e9nements rares en s&rsquo;appuyant sur des principes fondamentaux valides m\u00eame dans des conditions jamais observ\u00e9es, tandis que l&rsquo;IA pure peut \u00e9chouer sur des \u00e9v\u00e9nements hors distribution. L&rsquo;hybridation permet une r\u00e9partition intelligente des r\u00f4les selon les contextes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-foundation-models-et-multi-modal-fusion-generalisation-et-orchestration\">Foundation Models et Multi-Modal Fusion : g\u00e9n\u00e9ralisation et orchestration<\/h3>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-revolution-des-foundation-models-pour-l-earth-observation\">La r\u00e9volution des Foundation Models pour l&rsquo;Earth Observation<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les foundation models (<a href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/alphaearth-foundations-helps-map-our-planet-in-unprecedented-detail\/\">alphaearth<\/a>, <a href=\"https:\/\/research.ibm.com\/blog\/terramind-esa-earth-observation-model\">terramind<\/a> ) repr\u00e9sentent une rupture paradigmatique. Au lieu d&rsquo;entra\u00eener un mod\u00e8le sp\u00e9cialis\u00e9 par t\u00e2che, on d\u00e9veloppe des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9riques capables de r\u00e9soudre des t\u00e2ches vari\u00e9es. Une fois le mod\u00e8le fondation obtenu (au prix d&rsquo;un entra\u00eenement initial massif), il devient beaucoup plus facile de d\u00e9velopper de nouvelles capacit\u00e9s en s&rsquo;appuyant sur les connaissances g\u00e9n\u00e9rales acquises.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le mod\u00e8le <strong>SATLAS<\/strong>, utilis\u00e9 par CLS pour la d\u00e9tection d&rsquo;\u00e9l\u00e9ments ligneux, illustre cette \u00e9volution spectaculaire. Du ML traditionnel n\u00e9cessitant des dizaines de milliers d&rsquo;annotations, on passe \u00e0 seulement 10 000 vignettes labelis\u00e9es pour une adaptation fine. Cette r\u00e9duction drastique du besoin en donn\u00e9es annot\u00e9es r\u00e9sout un probl\u00e8me critique : la raret\u00e9 des donn\u00e9es expertes dans de nombreux domaines g\u00e9oscientifiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La sp\u00e9cialisation n\u00e9cessaire<\/strong> : Contrairement au texte ou \u00e0 l&rsquo;image naturelle, les donn\u00e9es g\u00e9ospatiales n\u00e9cessitent des architectures adapt\u00e9es aux multiples modalit\u00e9s : visuel (RGB), hyperspectral (centaines de bandes), radar (SAR), LiDAR (nuages 3D), chacune avec ses sp\u00e9cificit\u00e9s physiques uniques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">DYNAFOR \u00e9voque la perspective de foundation models multi-modaux. Ils permettent la g\u00e9n\u00e9ralisation \u00e0 diff\u00e9rentes r\u00e9gions, \u00e9chelles et capteurs, r\u00e9volutionnant potentiellement l&rsquo;\u00e9cologie du paysage par des analyses comparatives globales avec m\u00e9thodologies unifi\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-multi-modal-fusion-orchestration-intelligente-des-capteurs\">Multi-Modal Fusion : orchestration intelligente des capteurs<\/h5>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chaque modalit\u00e9 capture des aspects sp\u00e9cifiques compl\u00e9mentaires : le visible et le proche infrarouge pour la v\u00e9g\u00e9tation, l&rsquo;hyperspectral pour la composition chimique, le radar pour la structure, le LiDAR pour la topographie 3D. Aucune modalit\u00e9 seule ne peut capturer l&rsquo;int\u00e9gralit\u00e9 de l&rsquo;information.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;architecture <strong>MIPANet<\/strong> (DYNAFOR) utilise des m\u00e9canismes de cross-attention pour orchestrer cette compl\u00e9mentarit\u00e9. Ces architectures Transformer permettent de :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Pond\u00e9rer dynamiquement l&rsquo;importance de chaque modalit\u00e9 selon le contexte<\/li>\n\n\n\n<li>Identifier automatiquement quelles modalit\u00e9s sont les plus informatives<\/li>\n\n\n\n<li>G\u00e9rer \u00e9l\u00e9gamment les donn\u00e9es manquantes (nuages pour l&rsquo;optique)<\/li>\n\n\n\n<li>Extraire des patterns de corr\u00e9lation inter-modales subtils<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\" id=\"h-collaboration-entre-modeles-physiques-et-modeles-ml\">Collaboration entre mod\u00e8les physiques et mod\u00e8les ML<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Une nouvelle approche cherche \u00e0 aller plus loin que <a href=\"https:\/\/devoteam.info\/fr\/expert-view\/explicabilite-ia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">l\u2019explicabilit\u00e9<\/a>, au sens classique, en transformant la relation entre mod\u00e9lisation physique et Machine Learning:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Les mod\u00e8les physiques fournissent contraintes et structure scientifique \u00e0 l&rsquo;IA<\/li>\n\n\n\n<li>L&rsquo;IA r\u00e9v\u00e8le des patterns dans les donn\u00e9es et identifie les erreurs syst\u00e9matiques des mod\u00e8les physiques<\/li>\n\n\n\n<li>Ces insights sont r\u00e9inject\u00e9s pour am\u00e9liorer les mod\u00e8les physiques eux-m\u00eames<\/li>\n\n\n\n<li>Un cercle vertueux d&rsquo;am\u00e9lioration mutuelle se cr\u00e9e<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Applications concr\u00e8tes \u00e0 l&rsquo;ONERA<\/strong> : Les travaux sur l&rsquo;inversion de signaux atmosph\u00e9riques d\u00e9montrent cette capacit\u00e9. En analysant syst\u00e9matiquement les \u00e9carts entre pr\u00e9dictions physiques et observations, puis en utilisant l&rsquo;IA pour identifier les patterns, les chercheurs peuvent d\u00e9couvrir des processus physiques n\u00e9glig\u00e9s ou mal param\u00e9tr\u00e9s et raffiner les mod\u00e8les.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Inf\u00e9rence sur donn\u00e9es incompl\u00e8tes<\/strong> : Une nouveaut\u00e9 r\u00e9side dans la capacit\u00e9 d&rsquo;inf\u00e9rence robuste sur donn\u00e9es incompl\u00e8tes. Les mod\u00e8les IA excellent \u00e0 produire des r\u00e9sultats coh\u00e9rents l\u00e0 o\u00f9 les mod\u00e8les physiques n\u00e9cessitent des datasets complets. Cette capacit\u00e9 permet de combler les gaps observationnels en s&rsquo;appuyant sur les patterns appris et les contraintes physiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Performance op\u00e9rationnelle<\/strong> : La chaire EXPLEARTH d\u00e9montre avec ses \u00e9mulateurs m\u00e9t\u00e9orologiques la capacit\u00e9 d&rsquo;inf\u00e9rence quasi temps-r\u00e9el des mod\u00e8les ML : plusieurs ordres de magnitude plus rapide que les mod\u00e8les physiques traditionnels. L\u00e0 o\u00f9 une pr\u00e9vision physique n\u00e9cessite des heures sur supercalculateur, l&rsquo;\u00e9mulateur ML produit une pr\u00e9vision \u00e9quivalente en quelques secondes. Ces approches facilitent les usages pour les applications critiques temps-r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Conclusion<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me toulousain d\u00e9montre la compl\u00e9mentarit\u00e9 entre IA et approches scientifiques traditionnelles. L&rsquo;hybridation des mod\u00e8les de Machine Learning et des mod\u00e8les physiques permet d&rsquo;identifier des patterns complexes tout en maintenant la coh\u00e9rence avec les lois physiques et en quantifiant les incertitudes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les travaux men\u00e9s identifient trois axes de recherche majeurs :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Gestion de l&rsquo;incertitude<\/strong> : associer la robustesse des mod\u00e8les physiques et l&rsquo;efficacit\u00e9 du ML pour d\u00e9velopper des syst\u00e8mes fiables dans des conditions vari\u00e9es<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Explicabilit\u00e9<\/strong> : assurer la transparence et l&rsquo;interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les hybrides, particuli\u00e8rement pour les applications critiques<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Adaptation au changement climatique<\/strong> : maintenir la performance des mod\u00e8les face \u00e0 des conditions climatiques in\u00e9dites, hors de la distribution des donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><a href=\"https:\/\/aniti.univ-toulouse.fr\/en\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ANITI<\/a><\/strong> coordonne cette dynamique territoriale en d\u00e9veloppant une IA de confiance pour des applications critiques, articulant recherche fondamentale sur les architectures d&rsquo;apprentissage et d\u00e9veloppement d&rsquo;applications op\u00e9rationnelles dans trois domaines : transport, industrie 4.0 et environnement.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Toulouse, septembre 2025\u00a0&#8211; La journ\u00e9e de lancement du programme AI4ENV r\u00e9v\u00e8le comment l&rsquo;intelligence artificielle transforme notre capacit\u00e9 \u00e0 comprendre et prot\u00e9ger notre environnement. Les innovations pr\u00e9sent\u00e9es par les acteurs toulousains d\u00e9montrent le potentiel de l&rsquo;IA pour r\u00e9pondre aux d\u00e9fis \u00e9cologiques majeurs, de la conservation de la biodiversit\u00e9 au monitoring climatique global. 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