Atelier IA - janv. 2026
Utilisation de l'IA : recherche océanographique, gestion et découverte des données marines
Organisation: Equipe du pôle ODATIS, Dimitry Khvorostyanov
Date: du mardi 27 janvier (8h45 - 18h00) au mercredi 28 janvier 2026 (9h00 - 16h30)
Lieu : Amphitheatre OCEANOMED, 163 Avenue de Luminy Bat OCEANOMED Mediterranée13288 Marseille Cedex 09
Objectifs :
- Réunir la communauté IA du pôle ODATIS dans le cadre du groupe de travail Innovation - IA,
- Panorama des cas d’usage et des applications,
- Création de groupes de travail sur des sujets ciblés.
Inscription : [INSCRIPTIONS CLOSES] L'inscription à l'atelier est gratuite, mais obligatoire (onglet inscription ci-dessous). Votre inscription vous sera confirmée en fonction des places disponibles en présentiel.
Jour 1 - mardi 27 janvier
| 8h45 | Accueil |
| 9h15 | Mot d’accueil du représentant du site accueillant (MIO) - Gérald Gregori L'atelier se déroule dans les locaux de l’OSU Pythéas et de l'Institut Méditerranéen d'Océanologie (MIO), deux structures majeures pour la recherche en sciences de l’univers et en océanographie dans la région Marseillaise. L’IA constitue aujourd’hui un outil stratégique pour l'océanographie. Introduction à l'atelier - Dimitry Khvorostyanov |
| 1. Cas d'usage en cours de développement, retours d'expérience et perspectives | |
| 9h30 | Détection et prédiction à court et moyen terme des efflorescences d’algues nuisibles (HABs) par Machine Learning/Deep Learning - Guillaume Wacquet, Raed Halawi Ghosn, Pierre Gonin, Emilie Caillault-Poisson, Alain Lefebvre Face aux impacts sanitaires, écologiques et socio-économiques des efflorescences algales nuisibles (HAB), deux approches mobilisant l’IA pour améliorer leur détection et leur prévision à partir de données in situ, satellitaires et de modélisation, seront présentées. La première s’appuie sur l’utilisation de la classification spectrale multi-niveaux pour structurer ces données hétérogènes en états environnementaux cohérents, qui serviront à alimenter des modèles prédictifs supervisés. La seconde explore le principe de fusion multimodale évaluée dans des contextes contrastés, dont la Patagonie chilienne, caractérisée par un système d’observation limité. Ces travaux soulignent le potentiel de l’IA pour renforcer l’anticipation des HAB en milieu côtier. |
| 09h40 | Le machine learning à l'usage de non-spécialistes: exemple de la plateforme EcoTaxa - Jean-Olivier Irisson L'objectif de la plateforme EcoTaxa est la classification taxinomique d'images d'organismes, la plupart faisant partie du plancton marin. Pour assister les utilisateurs dans cette tâche, le machine learning est un outil puissant. Cependant, ces utilisateurs sont des taxinomistes ou des écologues du plancton qui, pour la plupart, n'ont pas de notion de machine learning et ne codent pas. Pour rendre ces outils utiles et intuitifs, il a donc fallu faire des choix simplificateurs. Je présenterai l'approche qui a été choisie mais surtout les raisons de ces choix, les compromis associés et l'évolution des outils mis à disposition. |
| 09h50 | Possibilités offertes par l’intelligence artificielle pour le contrôle qualité des données Argo - Vanessa Tosello, Pierre-Yves Colson, Thierry Carval Cette présentation vise à ouvrir la réflexion sur l’apport de l’intelligence artificielle pour le contrôle qualité (QC) des profils verticaux Argo. L’objectif est d’identifier des pistes pertinentes pour compléter les procédures de QC existantes. Deux approches sont envisagées : l’apprentissage d’un interpolateur à partir des mesures in situ pour estimer des profils de référence, et l’apprentissage du contrôle qualité à partir de la représentation graphique des profils, afin de reproduire le « coup d’œil » expert. |
| 10h00 | Cas d'usage en biodiversité - Yvan Le Bras, Francis Clément Exemples d'usage de l'IA pour l'étude et le suivi de la biodiversité à partir d'images, de sons, de textes, d'ADN, de données satellites et modèles. Exemples donnés : Pl@ntNet une application collaborative pour identifier des milliers d'espèces végétales par image; DeepFaune, un système automatisé pour classifier les animaux capturés par pièges photographiques. |
| 10h10 | Travaux de la Cellule Jumeau numérique de l'Ifremer sur la reconstruction du cycle de vie des cyclones tropicaux - Pierre-Yves Colson Avec le développement de l’intelligence artificielle, l’augmentation des acquisitions et des mesures de l’atmosphère et de l’océan, ainsi que l’amélioration des performances des modèles numériques, de nouvelles opportunités s’ouvrent pour la compréhension et la prévision des événements extrêmes. Dans ce contexte, la Cellule jumeau numérique de l’Ifremer développe des approches dédiées aux cyclones tropicaux, visant à reconstruire leur cycle de vie en intégrant des données hétérogènes et multi-résolutions issues de modèles, de simulations numériques et d’observations satellitaires à haute résolution, afin d’améliorer la compréhension des processus physiques et les capacités de prévision. |
| 10h20 | Comment la sémantique combinée à l'IA peut améliorer la découverte de données dans les catalogues? – Clémence Cotten, Christelle Pierkot, Erwann Quimbert, Erwan Bodéré Cette présentation a pour objectif d'exposer les perspectives d'utilisation de l'IA, combinée à la sémantique, dans le cadre du catalogue ODATIS dans le but d'améliorer la découverte des données dans un catalogue. Trois idées sont exposées : aide au déposant en lui suggérant des mots-clés des thésaurus ODATIS; aide à partir d'un outil dans l’administration du catalogue et enfin, vers une nouvelle façon de penser le catalogue en utilisant moins les facettes mais plus une recherche textuelle améliorée par l'IA et un chatbot en complément du catalogue. |
| 10h30 | Questions / Echanges |
| 10h45 | Pause café |
| 11h05 | Chatbots pour la recherche documentaire “LLM-powered chatbots for document question answering” - Redouane Lguensat Cette présentation explore l’apport des chatbots fondés sur les grands modèles de langage pour la recherche documentaire, avec un focus sur des usages concrets : question-réponse en langage naturel, assistance à l’exploration de corpus hétérogènes, synthèses thématiques et orientation vers les ressources pertinentes. À partir de retours d’expérience, nous discuterons d’un usage type RAG avec comme exemple l'outil OpenWebUI, des bonnes pratiques et des challenges, ainsi que des conditions d’intégration dans des environnements institutionnels (droits d’accès, confidentialité) |
| 11h15 | Exemples de cas d'usage IA au Shom – Jean-Marie Vient, Yves-Marie Tanguy Présentation de cas d'usage IA au Shom issue des travaux du Laboratoire Innovation. Deux axes principaux définissent la stratégie IA au Shom, les problématiques métiers spécifiques et les outils généraux types LLM. |
| 11h25 | Vision stratégique Data Terra - Frédéric Huynh |
| 11h35 | Perspectives IA des pôles de l’IR Data Terra -
Ces deux chantiers feront notamment appel aux méthodes suivantes appliquées aux textes des titres et descriptions des jeux de données :
|
| 12h05 | Utilisation de l'IA dans le traitement de données satellites SWOT - Cyril Germineaud |
| 12h15 | Collaboration stratégique de Data Terra avec des entreprises spécialiste en IA - Cellule Innovation Data Terra, Jean-Philippe Malet, François Danhiez, Caroline Blanke |
| 12h30 | Questions / Echanges |
| 12h45 | Pause déjeuner |
| 14h10 | Sondage auprès de la communauté scientifique : attentes vis-à-vis de l’accompagnement par ODATIS en IA - Dimitry Khvorostyanov Présentation des résultats d'un récent sondage questionnant les usages de la communauté océanographique, les verrous principaux identifiés et enfin les outils attendus pour faciliter l'intégration de l'IA dans nos activités. |
| 14h25 | IA des pôles : quelles ressources mettre en place ? - Cyril Germineaud, Dimitry Khvorostyanov, Joël Sudre, responsables des pôles |
| 14h40 | Intégration de l’IA dans l’Unité COAST : Implication actuelle et perspectives/attentes ? - Guillaume Wacquet, Antoine Huguet, Alain Lefebvre, Céline Renaud, Yannick Gueguen Restitution des principaux résultats du sondage « Utilisation et besoins en Intelligence Artificielle » proposé à l’ensemble du personnel de l’Unité COAST (Ifremer, ~140 permanents) en novembre 2024. Ce sondage avait pour objectifs de : (i) connaître l’utilisation, les besoins et attentes en termes d’Intelligence Artificielle, (ii) recenser les connaissances et les demandes de formation des agents, (iii) définir des objectifs et un plan d'action pour l'animation autour de l'IA au sein de COAST. |
| 2. Panorama d'applications | |
| 14h50 | Aperçu des activités en imagerie - Cas de l'étude de la biodiversité marine benthique - Catherine Borremans L'enjeu de l'exploitation de l'imagerie optique en écologie et biologie marines réside dans l'identification de taxons (e.g. phylum, famille, espèce), éventuellement de substrats, à partir d'images acquises in situ avec des caméras sous-marines ou en laboratoire par microscopie. Les volumes de vidéos et de photos à traiter sont en constante augmentation et sont tels (de l'ordre de dizaines voire de centaines de To selon les cas d'étude) qu'il devient indispensable de se tourner vers des solutions automatisées pour extraire l'information des images. L'IA représente donc une technique très prometteuse en vision par ordinateur, bien que parfois contrainte par le manque et/ou la complexité des jeux de données d'images annotées. Différents exemples d'utilisation de l'IA à des fins d'analyse d'images seront présentés, en particulier dans le domaine de l'étude de la biodiversité benthique marine. |
| 15h05 | Deep leaRning approaches to Elucidate phytoplAnktonic cliMate induced variability - Elodie Martinez, T. Gorgues, M. Lengaigne, M. Sourisseau, R. Fablet, L. Drumetz, O. Pannekoucke, E. Pauthenet M. Lakra, K. Madevan, M.Roux |
| 15h20 | Fusion des données BGC-Argo et satellitaires par l'IA : vers une reconstruction 4D des propriétés biogéochimiques océaniques - Raphaëlle Sauzède, P.R. Renosh, J. Uitz, C. Schmechtig et H. Claustre L’intégration des données in situ issues du programme BGC-Argo et des observations satellitaires, combinée à des techniques avancées d’intelligence artificielle, permet désormais de reconstruire une vision 4D (longitude × latitude × profondeur × temps) des propriétés biogéochimiques océaniques. Grâce à l’approche SOCA (Satellite Ocean Color merged with Argo data to infer bio-optical properties to depth), des produits opérationnels 4D sont générés et accessibles via le service européen Copernicus Marine. Ces produits améliorent la caractérisation de la biomasse phytoplanctonique et des flux de carbone, en s’appuyant sur des paramètres clés tels que la concentration en chlorophylle-a (Chla), le carbone organique particulaire (POC) et les variables radiométriques. Ils offrent ainsi une base solide pour analyser les dynamiques océaniques à différentes échelles spatiales et temporelles. Cette présentation mettra en lumière les applications de ces produits, tant pour la recherche fondamentale que pour des usages opérationnels. Enfin, nous aborderons les perspectives d’évolution de cette méthode, notamment le développement de nouveaux produits incluant des variables biogéochimiques supplémentaires. |
| 15h35 | Pause café |
| 15h55 | Aperçu des projets en IA pour la prévision du temps à Météo-France - Laure Raynauld L'IA a ouvert en quelques années une nouvelle voie pour la modélisation atmosphérique, avec des gains en qualité et en efficacité de calcul. Récemment, les premiers modèles de météo entièrement basés sur des techniques d'IA sont devenus opérationnels dans plusieurs services météorologiques. A Météo-France, le sujet de l'IA pour la prévision du temps est exploré sous différents angles ; nous présenterons en particulier les avancées sur le développement d'un émulateur de modèle de prévision régionale, la descente d'échelle statistique à fine échelle et la génération de prévisions d'ensemble. |
| 16h10 | Outils et services IA existants (niveau national et international) – Retours d'expérience expérimentation Galaxy - Yvan Le Bras |
| 16h25 | P16 - Communs numériques pour une IA souveraine - Mohamad Alameh, Selma Souihel Soutenue par France 2030 dans le cadre de la Stratégie Nationale pour l’Intelligence Artificielle, P16 a pour mission de renforcer l’autonomie technologique de la France et de l'Europe, par le développement de bibliothèques logicielles souveraines, ouvertes et interopérables, couvrant l’ensemble du cycle des données et des modèles. La présentation introduit les bibliothèques P16, à partir de quelques exemples de scikit-learn, skrub et tslearn. |
| 16h40 | Questions / Echanges |
| 3. Expérimentation interactive | |
| 16h55 | Expérimentation interactive - Mohamad Alameh Démonstrations et exercices pratiques pour permettre aux participants de mieux assimiler les concepts et voir concrètement comment l’IA peut être utilisée. |
| 18h00 | Fin de la 1ère journée |
suite de l'atelier dans le 2nd onglet :"Groupes de travail - Jour-2
Jour 2 - mercredi 28 janvier
9h00 - début de cette 2ème journée
Groupes de travail
- Revue des cas d'usage déjà identifiés + nouvelles idées. Comment les aborder ? Contraintes potentielles ? Les idées issues de ces discussions pourraient alimenter une feuille de route à prioriser
- Définition (brainstorming et structuration) des Groupes de travail. Exemples de thèmes GT :
- Des cas d'usage : une tentative de priorisation selon la méthode RICE : portée, impact, confiance, effort + nouvelles idées identifiées
- Limites de l'IA (données, algorithmes, gouvernance, etc.)
- Stratégie à mettre en place (appels d'offre, partenariats prometteurs,...)
Restitution des GT
- Analyse comparative des cas d'usage (Méthode RICE) Dimitry Khvorostyanov, Céline Quentin
16h30 - fin de l'atelier
Inscriptions closes.
