Géostatistique, événements extrêmes et Machine Learning pour la transition climatique
Un projet au cœur de deux transitions

Une transition numérique
Des données environnementales, massives et hétérogènes, rendant nécessaire de nouvelles méthodes géostatistiques et de Machine Learning.

Une transition climatique
En réponse à des changements affectant l’air, l’eau, le sol et la biodiversité, sans précédent par leur amplitude, leur vitesse, et leur caractère simultané.
Les objectifs de la chaire en trois axes de recherche
Développer des méthodes et des outils efficaces pour traiter les données spatialisées et temporelles afin d’évaluer les impacts et quantifier les risques associés aux changements climatiques en cours.
Des méthodes prédictives
Développer des méthodes prédictives pour les phénomènes spatiaux et spatio-temporels, capables de traiter des jeux de données de grandes tailles.
Une boîte à outils
Développer des méthodes de simulation innovantes pour les événements extrêmes et l’évaluation des risques et les diffuser librement.
Des approches hybrides
Hybrider la capacité de la géostatistique à interpoler dans l’espace et le temps et celle du Machine Learning à extraire des liens et des connaissances.
Les publications
Événements
Premier séminaire de la chaire Geolearning
La chaire Geolearning a tenu son premier séminaire de travail du 31 mars au 3 avril 2025 à la Villa Clythia à Fréjus. Le séminaire a réuni les chercheurs, doctorants et post-doctorants impliqués dans la chaire pour échanger sur les projets scientifiques en cours, ainsi que des universitaires invités, issus de Sorbonne Université, d’AgroParisTech en encore de l’université Ca’ Foscari de Venise (Italie) et de l’Université de Lausanne (Suisse).
Third Workshop on « Bias Correction in Climate Studies »
La Chaire Geolearning co-organise le troisième workshop sur les correction de biais dans les études climatiques qui se tiendra à Mines Paris du 26 au 28 mai 2025.