{"id":11488,"date":"2024-03-13T18:00:20","date_gmt":"2024-03-13T17:00:20","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=11488"},"modified":"2024-03-13T18:01:53","modified_gmt":"2024-03-13T17:01:53","slug":"modeliser-levolution-des-glaciers-grace-au-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2024\/03\/modeliser-levolution-des-glaciers-grace-au-machine-learning\/","title":{"rendered":"Mod\u00e9liser l\u2019\u00e9volution des glaciers gr\u00e2ce au machine learning"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group has-background has-global-padding is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"background-color:#eeeeee\">\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-full is-resized is-style-rounded\"><a href=\"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2022\/11\/jouvet.jpg\"><img alt=\"\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2022\/11\/jouvet.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-9076\" width=\"200\" height=\"200\" srcset=\"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2022\/11\/jouvet.jpg 389w, https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2022\/11\/jouvet-300x300.jpg 300w, https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/files\/2022\/11\/jouvet-150x150.jpg 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 200px) 100vw, 200px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Guillaume Jouvet, Institut des dynamiques de la surface terrestre<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Guillaume Jouvet est math\u00e9maticien et glaciologue. Parmi ses projets figurent la mod\u00e9lisation de la dynamique glaciaire (mani\u00e8re dont la glace se d\u00e9place au sein d\u2019un glacier au cours du temps), l\u2019\u00e9volution de la couverture glaciaire alpine dans le temps\u00a0et l\u2019\u00e9tude des glaciers c\u00f4tiers (dont la langue se termine dans un milieu marin).<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019int\u00e9gration de l\u2019intelligence artificielle dans ses recherches vise \u00e0 ouvrir de nouvelles portes pour explorer la dynamique des glaciers, comprendre leur r\u00f4le pass\u00e9 sur la formation de notre paysage, anticiper leur \u00e9volution, et \u00e9valuer les cons\u00e9quences potentielles sur des secteurs tels que le tourisme alpin, ou la gestion des risques.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<p>La mod\u00e9lisation de la dynamique glaciaire est une t\u00e2che complexe, impliquant la r\u00e9solution d&rsquo;\u00e9quations int\u00e9grant une multitude de param\u00e8tres, qu&rsquo;ils soient climatiques, physiques ou g\u00e9omorphologiques. Traditionnellement, cette approche \u00e9tait limit\u00e9e par la capacit\u00e9 de calcul des ordinateurs, en raison du nombre important de donn\u00e9es et de param\u00e8tres \u00e0 consid\u00e9rer. C&rsquo;est l\u00e0 que le deep-learning a pu permettre \u00e0 Guillaume Jouvet de maximiser l&rsquo;utilisation de la puissance de calcul disponible de ses ordinateurs et d\u2019optimiser l&rsquo;efficacit\u00e9 des calculs de mod\u00e9lisation (voir encadr\u00e9).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Passer d\u2019une \u00e9chelle au kilom\u00e8tre \u00e0 une \u00e9chelle d\u2019une centaine de m\u00e8tres<\/h4>\n\n\n\n<p>Dans le contexte de la dynamique glaciaire, l&rsquo;IA permet \u00e0 Guillaume Jouvet de revolutionner ses mod\u00e9lisations, que ce soit en termes de temporalit\u00e9 ou de r\u00e9solution spatiale.\u00a0\u00a0Il vise par exemple \u00e0 am\u00e9liorer la r\u00e9solution d\u2019une simulation de l&rsquo;\u00e9volution de la couverture glaciaire alpine sur 120 000 ans, que lui et ses coll\u00e8gues ont r\u00e9alis\u00e9e sur la base d&rsquo;un mod\u00e8le classique.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Climate-glacier modelling of the last glaciation in the Alps\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/IbLOFh3U9gI?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Son objectif est de passer\u00a0d\u2019une \u00e9chelle de 2 km \u00e0 une \u00e9chelle de 200 m\u00e8tres. Ce gain \u00e9norme est possible gr\u00e2ce au\u00a0<em>deep learning<\/em>qui permet de tirer parti de la puissance de calculs ds ordinateurs (voir encadr\u00e9). Avec cette nouvelle strat\u00e9gie, les couteux calculs effectu\u00e9s auparavant dans les mod\u00e8les classiques sont remplac\u00e9s par des op\u00e9rations d\u2019apprentissage peu on\u00e9reuses. La nouvelle mod\u00e9lisation haute r\u00e9solution permettra de r\u00e9soudre enfin la topographie complexe des Alpes, et d\u2019explorer de nouvelles questions de recherche.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">L&rsquo;IA\u00a0: un moyen de franchir de nouveaux caps<\/h4>\n\n\n\n<p>En dehors de la recherche pure, Guillaume Jouvet utilise \u00e9galement l\u2019IA dans un but de communication, et propose par exemple la production d\u2019iimages satellites de paysages alpins plausible au temps des glaciations, en utilisant l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative. Il estime que&nbsp;<em>\u00ab&nbsp;L\u2019IA est un outil tr\u00e8s performant pour r\u00e9aliser des visualisations artistiques et ainsi aider \u00e0 la vulgarisation scientifique aupr\u00e8s d\u2019un large public<\/em>&nbsp;\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour Guillaume Jouvet,&nbsp;<em>\u00ab&nbsp;l\u2019IA ouvre de nouveaux horizons et repr\u00e9sente un outil qui permettra de franchir de nouveaux caps&nbsp;\u00bb<\/em>. Selon lui la principale limite r\u00e9side dans le fait que l\u2019on ne peut s\u2019appuyer que sur des connaissances\/donn\u00e9es dont on dispose d\u00e9j\u00e0 (i.e. on ne cr\u00e9e pas de nouvelle connaissance).<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group bordure has-global-padding is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Comment doper son ordinateur gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;IA<\/h4>\n\n\n\n<p>Guillaume Jouvet nous explique comment on peut optimiser la puissance de calcul des ordinateurs via l\u2019IA en utilisant les\u00a0<em>Graphic Processing Units<\/em>\u00a0(GPU) des ordinateurs\u00a0: usuellement les gens travaillent sur le processeur central de l\u2019ordinateur (CPU)\u00a0qui traite les instructions contenues dans les programmes informatiques en cours d&rsquo;ex\u00e9cution, effectue des calculs, g\u00e8re les op\u00e9rations de la m\u00e9moire et coordonne les activit\u00e9s des diff\u00e9rents composants du syst\u00e8me. Ce processeur a une vitesse d\u2019ex\u00e9cution maximale d\u00e9finie en Gigahertz.<\/p>\n\n\n\n<p>Le GPU est l\u2019unit\u00e9 de traitement graphique de l\u2019ordinateur qui permet traditionnellement d\u2019optimiser l\u2019affichage et le rendu des images et des vid\u00e9os. L\u2019\u00e9norme avantage du GPU par rapport au CPU est qu\u2019il dispose de milliers d\u2019unit\u00e9s qui peuvent effectuer des op\u00e9rations en parall\u00e8le, alors que le CPU dispose de seulement quelques processeurs (plus rapides). Guillaume Jouvet image cette diff\u00e9rence : \u00ab\u00a0<em>Dans le CPU on a 6 Ferraris et dans le GPU on a 10&rsquo;000 2CV. Ainsi avec le GPU on a la capacit\u00e9 d\u2019effectuer un nombre incroyable d\u2019op\u00e9rations en parall\u00e8le<\/em>\u00ab\u00a0. La grande difficult\u00e9 r\u00e9side dans le fait qu\u2019il faut rendre les calculs \u00ab\u00a0parall\u00e9lisables\u00a0\u00bb pour r\u00e9soudre les \u00e9quations afin qu\u2019ils soient exploitables par le GPU. L\u2019IA est alors la clef pour cela, car les mod\u00e8les IA (contrairement au mod\u00e8le num\u00e9riques classique) se parall\u00e9lise naturellement tr\u00e8s bien.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Guillaume Jouvet est math\u00e9maticien et glaciologue. Parmi ses projets figurent la mod\u00e9lisation de la dynamique glaciaire (mani\u00e8re dont la glace se d\u00e9place au sein d\u2019un glacier au cours du temps), l\u2019\u00e9volution de la couverture glaciaire alpine dans le temps\u00a0et l\u2019\u00e9tude des glaciers c\u00f4tiers (dont la langue se termine dans un milieu marin). 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