Science des données, intelligence artificielle et numérique au service des transitions

• Développer les méthodes et technologies d’acquisition des informations
• Exploiter les données pour comprendre et gérer les systèmes complexes
• Comprendre et piloter les systèmes complexes avec des jumeaux numériques

• L’initiative « One Water Vision » vise à développer des outils innovants pour surveiller et gérer les ressources en eau, renforcer les systèmes d’alerte face aux sécheresses et inondations, et fournir des données fiables aux décideurs et utilisateurs locaux. Elle réunit un consortium international de recherche dont INRAE dans la perspective de contribuer à la sécurité alimentaire mondiale, et à la préservation des ressources en eau
• L’initiative « One Forest Vision » vise à cartographier et à mesurer le bilan de carbone des réserves de carbone et de biodiversité des bassins forestiers d’Amazonie, d’Afrique et d’Asie grâce aux données de la télédétection et de l’intelligence artificielle.
  Cette initiative a été préfigurée par 6 grands organismes de recherche français dont INRAE et se développe en lien avec les institutions de recherche des pays partenaires.

Le développement des sciences et technologies du numérique ouvre de nouvelles voies pour explorer la complexité

Les transitions en cours exigent d’aborder les systèmes agricoles, alimentaires, environnementaux ou de santé, dans toute leur diversité, en tenant compte de la multiplicité des échelles (spatiales, temporelles et organisationnelles), des interactions entre acteurs et du caractère souvent imprévisible de leurs dynamiques. Les progrès des sciences des données et du numérique ouvrent de nouveaux moyens d’explorer cette complexité. L’essor de l’intelligence artificielle accélère encore ces progrès, élargissant les capacités d’exploration, de modélisation et d’innovation. Aux côtés d’approches analytiques, observationnelles et expérimentales, les approches in silico (modélisation et simulation, statistique computationnelle et intelligence artificielle) deviennent essentielles pour comprendre, concevoir et piloter des systèmes d’intérêt.  

La montée en puissance des données nécessite de maîtriser un large éventail de technologies (capteurs, imagerie, drones, satellites, enquêtes, collecte participative). Celles-ci permettent d’observer le vivant et les territoires, de détecter des signaux biologiques, chimiques ou environnementaux et d’en suivre l’évolution. Des méthodes robustes et sobres sont nécessaires pour représenter, gérer et traiter la diversité des informations collectées tandis que leur intégration nécessite de s’appuyer sur des systèmes d’information FAIR, à même de rendre les données facilement trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables, et sur de grandes infrastructures, nationales ou européennes. Le recours aux services d’e-infrastructures et la combinaison de différentes approches, relevant de la statistique, de la modélisation et de l’intelligence artificielle permettent de produire ensuite des outils de compréhension, de prédiction et d’aide à la décision.

Acquérir des informations et les transformer en connaissances utiles

Dans ce cadre, la modélisation numérique de systèmes ouvre de nouvelles opportunités pour les observer, les tester et les piloter en temps réel. Fondé sur des données actualisées en continu, le concept de jumeau numérique aide à anticiper les évolutions et à agir de manière intégrée, notamment en agriculture, alimentation et environnement. Leur développement pose toutefois des défis méthodologiques, notamment en matière de fiabilité et de limites d’usage, et ce d’autant plus pour les systèmes environnementaux, soumis au changement climatique, aux pressions humaines et à des contraintes croissantes en ressources, afin de mieux prédire leur évolution.