Event details

Cette journée du PNTS a pour objectif d’explorer les liens entre IA et modélisations physiques dans ses aspects concurrents, mais également dans les différentes complémentarités possibles au travers d’applications en lien avec l’observation de la Terre par télédétection spatiale dans les domaines des surfaces continentales, de la physique et la biogéochimie océaniques, de l’atmosphère, de la Terre solide, de la cryosphère et des sciences humaines.

Contexte
L’intelligence artificielle (IA) connaît depuis quelques années de nombreuses avancées dans de nombreux domaines, notamment pour l’observation et la modélisation du système terrestre. Récemment, certaines tâches habituellement réalisées par des modèles physiques, comme les prévisions météorologiques, se sont trouvées concurrencées par des systèmes basés sur l’IA (exemple: GraphCast). Une des forces des algorithmes d'IA est leur grande capacité d'apprentissage des tâches à partir de grandes masses de données. Une fois qu’un modèle IA est “appris”, son application requiert relativement peu de ressources de calcul, ce qui le rend très compétitif avec les modèles physiques, traditionnellement très coûteux. De nombreuses applications IA font un lien direct avec la modélisation physique.
Par exemple, les systèmes IA pour la prévision du temps sont généralement appris sur les réanalyses ERA5, basée sur un modèle physique. Ces liens entre IA et modélisation physique ne sont pas unilatéraux. Les systèmes d’IA peuvent être influencés par la physique, que ce soit pour l’apprentissage, comme dans GraphCast, par des contraintes sur l’architecture (Physics-Informed Neural Networks - PINN), ou par des systèmes hybrides mélangeant des parties IA avec des modèles physiques. Réciproquement, les systèmes IA peuvent être analysés pour améliorer notre compréhension des processus physiques (eXplainable AI - XAI).

Le programme de la journée sera constitué de 3 sessions:

• une session de 5 présentations invitées
• une session intitulée: Télédétection Spatiale et IA "je partage mon expérience ou ma problématique" comprenant des présentations synthétiques de 5min maximum pour faire connaître différentes expériences de la communauté, des solutions individuelles ou collectives. Cette session du programme sera construite en fonction des retours de la communauté scientifique.
• une session intitulée "Ma thèse depuis l'espace": c'est une session dédiée aux doctorants travaillant en lien avec l'observation spatiale de la Terre.  Les doctorants sont invités à présenter leur thèse en 3 min maximum en vidéo pré-enregistrée (cela concerne toute thèse en lien avec l’observation de la Terre depuis l’espace dans des thématiques aussi variées que l’étude des surfaces continentales, de la physique et la biogéochimie océaniques, de l’atmosphère, de la Terre solide, de la cryosphère et des sciences humaines). La meilleure présentation sera élue en assemblée par les participants de la Journée Thématique et récompensée par le financement d'une publication de rang A (2k€).

Sessions des présentations invitées

• "Human understanding and AI exploration in physics" par Anastase Charantonis, INRIA.
• Apport de l'IA pour le suivi des risques naturels par Sophie Giffard, ISTERRE.
• Dynamique océanique par méthodes IA par Julien le Sommer, IGE.
• Les précipitations par approches IA et satellites par Nicolas Viltard, LATMOS. 
• Suivi des variables essentielles du climat et de la biodiversité par satellites et méthodes IA par Mathieu Fauvel, CESBIO.