Ce séminaire de géosciences aura lieu le 11 mars à 10h en salle -107M (Bâtiment Propédeutique, Chrono environnement) en amont de la thèse d’Olivier Maillard qui aura lieu l’après-midi et dont les trois intervenantes sont membres de son jury de thèse.

Face à l’augmentation des événements météorologiques extrêmes et à la complexité des environnements naturels, les méthodes traditionnelles montrent parfois leurs limites. Comment peut-on utiliser l’intelligence artificielle pour comprendre la dynamique des hydrosystèmes, évaluer l’impact des précipitations extrêmes sur les versants ou exploiter des données géophysiques dans un contexte de permafrost ? De la reconnaissance de réseaux de neurones à l’analyse des données géophysiques, ce séminaire explore les nouvelles stratégies d’IA pour élucider les mécanismes hydro(géo)logiques et leurs conséquences sur la gestion des risques naturels.

• Adapter l’IA à la complexité des hydrosystèmes pour mieux apprendre l’hydro(géo)logie aux machines.
  Anne Johannet, avec les contributions de Guillaume Artigue, Séverin Pistre, Line Kong A Siou et Bob Saint Fleur

Anne Johannet est professeure à l’École des Mines d’Alès. Ses travaux portent sur l’utilisation des réseaux de neurones pour la modélisation de systèmes physiques dynamiques non linéaires, avec des applications majeures en hydrologie. Elle explore notamment comment adapter les approches d’intelligence artificielle à la complexité des hydrosystèmes afin d’améliorer leur compréhension et leur prédiction.

• Impact of Extreme Rainfall on Triggering Conditions and Susceptibility for Shallow Landslides
  Séverine Bernardie

Séverine Bernardie est ingénieure de recherche au BRGM. Spécialiste des risques naturels, elle s’intéresse aux conditions de déclenchement des glissements de terrain superficiels sous l’effet des pluies extrêmes. Ses recherches analysent en particulier les dynamiques des eaux souterraines et contribuent à l’évaluation de la résilience des vallées montagneuses face à ces aléas.

• Effet du clustering sur des données de Polarisation Provoquée dans un contexte de permafrost.
  Héloïse Cadet
  

Héloïse Cadet est chargée de recherche en géophysique chez SAGE INGENIERIE. Elle développe des outils d’analyse et de prédiction fondés sur l’intelligence artificielle appliqués aux risques gravitaires. Ses travaux portent particulièrement sur l’exploitation de données de polarisation provoquée dans un contexte de permafrost, en intégrant des méthodes de clustering pour mieux caractériser les milieux instables.

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