Laboratoire de science computationnelle pour l’environnement et l’observation de la Terre
L’apprentissage automatique pour comprendre l’environnement.
Nous sommes entourés de senseurs qui acquierent des données sur notre environnement. Du téléphone portable dans nos poches, aux caméras de surveillance, jusqu’aux drones et aux satellites, le potentiel d’observation et monitoring de l’environnement est immense.
Mais ces données sont volumineuses et acquises a grande vitesse, et il n’est pas possible d’extraire l’information sur les systèmes terrestres manuellement, en particulier si l’on pense a l’échelle globale. Il est donc nécessaire de développer les technologies pour organiser, cataloguer, rechercher et traiter les données. Au Laboratoire de Science Computationelle pour l’Environnement et l’Observation de la Terre (ECEO), nous extrayons de l’information de données hétérogènes et non-structurées, acquises par divers capteurs d’imagerie. Nous approchons ce challenge par l’apprentissage machine – en couvrant le spectre allant des algorithmes classiques d’extraction d’information jusqu’aux méthodes récentes basées sur les réseaux neuronaux profonds. Nous développons des algorithmes informatiques spécifiques aux études environnementales, pour comprendre les processus terrestres.
Nous utilisons ces algorithmes pour innover en science environnementale: de la conservation animale aux études de métabolisme urbain, du monitoring de la neige a l’étude des changement de l’utilisation du sol. Avec l’intelligence artificielle et l’observation de la terre, ECEO crée des nouvelles manières d’observer, comprendre et faire une différence pour notre planète bleue.
