Méthodes d'apprentissage pour des problèmes d'inférence en géosciences

Résumé: Les données exploitées en géosciences présentent des caractéristiques spécifiques. En particulier, les phénomènes géophysiques sont intrinsèquement régis par des lois et des principes physiques. De plus, des concepts statistiques spécifiques peuvent apparaître. En vue de l’exploitation des données de géosciences par des méthodes d’apprentissage, de nouvelles formulations de problèmes et de nouvelles méthodologies sont requises pour tenir compte de ces spécificités. Cette présentation vise à présenter de nouveaux outils basés sur l’apprentissage automatique qui abordent des questions pertinentes pour les géosciences. Ces outils fournissent une représentation probabiliste des processus étudiées via la résolution de problèmes d’inférence. L’un des outils présentés est un générateur stochastique d’extrêmes, tandis que l’autre permet d’estimer des distributions spatio-temporelles d’une variable d’intérêt à partir d’observations bruitées et irrégulières.