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Axe transversal « Observations, systèmes...

mardi 31 octobre 2017, par Joëlle Cavalieri

Axe transversal « Observations, systèmes d’information, modélisation »

Coordinateur : Joël Guiot

La collecte des données nécessite des systèmes d’observation et d’expérimentation de tous les processus en jeu dans les changements environnementaux, depuis les systèmes physiques, chimiques et biologiques qui produisent souvent des données massives et quantitatives, aux systèmes humains et sociaux qui produisent des données plus discontinues et plus complexes, du fait d’information souvent plus qualitatives. Les observatoires des écosystèmes ou plus généralement des socio-écosystèmes intègrent différentes échelles de temps et d’espace. Concernant les observatoires O3HP et ICOS, les données s’accumulent dans le cadre de la base de données COOPERATE qui permet un accès facile pour des extractions et des présentations graphiques.

Cela ne suffit pas.
Dans le cadre d’une mise en réseau, l’interopérabilité nécessaire des bases de données, la sophistication des techniques d’analyse statistique et de modélisation, rendue possible par l’augmentation de la puissance de calcul nécessite une réflexion sur la gestion des données (métadonnées, format, catalogage, identification), les outils d’extraction sur des bases de données distribuées et hétérogènes (data mining, big data), la représentation cartographique des données géolocalisées (systèmes d’information géographique)

Cette abondance de données peut conduire soit à une exagération de la portée des analyses en raison d’une mauvaise prise en compte des incertitudes ou une insuffisance des métadonnées, soit au risque de sous-exploiter les données du fait de leur complexité et d’oublier les mécanismes sous-jacents.

Le croisement et l’accès aux données posent également des questions d’éthique et de droit qui impliquent des échanges entre chercheurs SHS et sciences dures.

La modélisation qui est une démarche de formalisation des processus (physiques, chimiques, biologiques) ou des structures, ne doit pas être restreinte à des aspects techniques d’algorithmes numériques. Ainsi, certaines questions nécessitent une réflexion sur des aspects conceptuels et/ou théoriques (par exemple le changement d’échelle entre processus locaux et processus globaux). Des développements récents permettent également d’estimer les incertitudes associées aux différentes étapes de la modélisation (par des approches bayésiennes), sans forcément connaître le code associé. Enfin, nous visons également les méthodes statistiques dont l’objectif est de synthétiser, comprendre l’information qu’elles contiennent afin d’aider au processus de modélisation.

La FR ECCOREV a un rôle à jouer dans la formation des chercheurs et dans la mise en place de projets dédiés à ces problématiques (gestion des données produites par les observatoires, interopérabilité des systèmes d’information (BDD et modèles), collecte des données, développement et calibration des modèles, assimilation des données, inversion des modèles.