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Pour répondre aux défis environnementaux et accompagner les acteurs (ONG, décideurs politiques, société civile, secteur privé) dans leurs actions pour limiter l’impact des activités humaines sur l’environnement marin, des efforts considérables sont consentis depuis plusieurs décennies pour accroître l’observation de l’environnement marin. Ainsi, au niveau mondial, plus de 90% des données environnementales ont été générées au cours des trois dernières années (signaux, images et séries temporelles).
Dans ce contexte, les techniques d’intelligence artificielle (IA), en particulier les sciences de la donnée (« data science ») et l’apprentissage automatique (ou « machine learning ») ont un rôle majeur à jouer pour l’analyse et l’exploitation des données utiles aux actions de protection de l’environnement marin.
L’équipe de recherche « OSE » se positionne sur ces recherches méthodologiques en traitement du signal et IA appliquées à l’environnement marin, en mettant l’accent sur la télédétection multimodale :
Une des préoccupations de l’équipe concerne l’amélioration de la performance des algorithmes d’IA par la prise en compte approfondie de la nature des phénomènes dont on cherche à extraire de l’information.
Trois aspects de l’interface entre IA et monitoring de l’environnement marin sont adressés IA & physique, IA & robustesse et IA & problèmes inverses. Ce dernier par exemple concerne l’utilisation des stratégies d’IA, à partir de grands jeux de données, pour la résolution de problèmes inverses environnementaux (interpolation de données, reconnaissance de cibles, inversion de signaux géophysiques, réduction d'information, etc.).