IA générative pour séries temporelles hydro-météorologiques

L’Observatoire Pérenne de l’Environnement (OPE) est situé autour du village de Bure à la frontière de la Meuse et de la Haute-Marne dans une zone à faible densité de population. Le but de cet observatoire est d’évaluer la qualité des eaux (de surfaces et souterraines) à l’aide de prélèvements réguliers renseignant un grand nombre de paramètres. Ici nous nous concentrerons sur le traitement des données collectées par six stations automatiques qui mesurent en temps continu différents paramètres (conductivité, température, oxygène dissous, HAP, pH, carbone organique dissous, nitrates et hauteur d’eau) et génèrent donc des séries temporelles multi-sites et multi-variées de débit et qualité des eaux de surface.

L’objectif de ce projet est de proposer une modélisation jointe des débits et de la qualité des eaux dans la zone OPE. Le modèle en cours de développement suit une approche d’IA générative. Il s’agit d’un modèle de diffusion qui est ajusté au cas des séries temporelles multi-sites et multi-variées, et adapté pour permettre un entrainement sur des données incomplètes et une simulation stochastique dans les contextes suivants: gap-filling, nowcasting, génération de séries synthétiques et simulation conditionnelle à des covariables.

Les sorties de ce modèle de diffusion serviront ensuite à étudier l’impact de différents scenarii de changement climatique et/ou anthropique sur les hydro-systèmes de tête de bassin versant, et d’émuler certains paramètres hydro-météorologiques utilisés en entrée de modèles d’impact (hydrogéologie, écologie des cours d’eau, etc.).