Jeudi 6 mai

 

Michela Bertolotto

Photo M. Bertolotto


Dr. Michela Bertolotto a reçu un doctorat en informatique de l'Université de Gênes (Italie). Par la suite, elle a travaillé au National Center for Geographic Information and Analysis (NCGIA) et au Department of Spatial Information Science and Engineering de l'Université du Maine (USA) en tant qu'associée de recherche. Elle est actuellement membre du corps professoral de la School of Computer Science de l'University College Dublin (Irlande). Ses principaux intérêts de recherche incluent la modélisation et l'extraction de données spatio-temporelles, les données spatiales ouvertes et collectées, la gestion des données LiDAR, la personnalisation de cartes. Elle a publié plus de 120 articles scientifiques dans des revues et des conférences sur la science de l'information géographique et les disciplines connexes. Elle est rédactrice en chef associée du International Journal of Geographical Information Science et membre du comité de rédaction du Journal of Spatial Information Science et du ISPRS Journal of GeoInformation.

Titre : Evaluation, gestion des risques et connaissances pour la gestion des inondations dans les zones urbaines (UrbanARK)

UrbanARK est un projet de recherche collaboratif entre l’Université de Dublin, l’Université Queen’s de Belfast et l’Université de New York, financé dans le cadre du programme de recherche et développement SFI États-Unis-Irlande. UrbanARK rassemble une expertise de recherche interdisciplinaire de premier plan dans les domaines du génie civil, des sciences sociales, de la géomatique et de l'informatique pour soutenir les communautés côtières urbaines face à la menace croissante d'inondations côtières.
Le projet UrbanArk vise à améliorer la gestion des risques d'inondation pour les communautés côtières urbaines et à améliorer leur résilience et leur préparation aux situations d'urgence. Prévoir avec précision les inondations locales dans les zones urbaines est très complexe, en partie à cause de la multitude d'espaces souterrains qui ne sont souvent pas correctement pris en compte. Dans les centres urbains, les espaces souterrains tels que les zones de stockage, les couloirs de transport, les parkings en sous-sol, les installations publiques, les commerces et bureaux et les espaces privés (par exemple, les sous-sols résidentiels) sont prioritaires pour une évacuation rapide lors des inondations. Cependant, souvent l'emplacement, la géométrie et le volume de ces espaces souterrains ne sont pas bien connus. Des connaissances incomplètes posent des défis logistiques importants pour générer des cartes très précises de ces zones de risque prioritaires. De plus, les espaces souterrains ne sont généralement pas pris en compte dans les modèles de prévision des crues urbaines. Dans le même temps, la communication des risques d'inondation et l'amélioration de la préparation aux situations d'urgence posent d'autres défis. L'utilisation des espaces souterrains urbains est très variée, allant des espaces résidentiels aux bureaux en passant par les commerces et la perception du risque diffère d'une communauté d'utilisateurs à l'autre. Les planificateurs d'urgence ont donc besoin d'outils de communication attrayants pour accroître la résilience et la préparation des communautés aux inondations.
UrbanARK explore l'utilisation de la numérisation LiDAR aéroportée et mobile à haute résolution au sol pour identifier et étudier les espaces souterrains à haut risque. Les données LiDAR sont ensuite utilisées pour affiner les modèles de prévision des inondations et pour développer des applications immersives de réalité virtuelle comme outil de communication pour soutenir les communautés et les planificateurs d'urgence. La présentation présentera le projet UrbanARK et illustrera les progrès de la collecte et de l'analyse des données LiDAR. Elle présentera la multitude d'ensembles de données de télédétection collectés pour UrbanARK ainsi que les techniques d'acquisition de données stratégiques sous-jacentes. Elle se poursuivra par une discussion sur les nécessités et les modalités de passage à l'échelle pour la gestion et l'analyse de volumes de plus en plus importants de données spatiales à haute résolution (telles que LiDAR et d'autres types de données) pour la recherche interdisciplinaire.

Françoise Gourmelon

 

 

Françoise Gourmelon est directrice de recherche au CNRS en Géographie de l’Environnement. Elle est basée à l’Institut Universitaire Européen de la Mer (Plouzané, 29) d’où elle dirige l’UMR Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique, unité multi-sites de l’Ouest de la France.

 

Titre de la communication : Ouverture des données géographiques : nouveaux contextes, nouveaux enjeux de recherche

A travers la mise en parallèle de son parcours scientifique et des politiques d’ouverture des données de la recherche, elle présentera les initiatives passées et actuelles de deux structures opérationnelles de recherche, un laboratoire et un observatoire des sciences de l’univers, auxquelles elle a participé. Si en France, le monde de la recherche en environnement est en pleine effervescence face à cet enjeu international d’ouverture des données de la recherche, d’autres acteurs (Etat, collectivités) sont plus avancés dans l’organisation de la diffusion des données via des infrastructures de données géographiques généralistes ou thématiques. Mais cette organisation, motivée par la directive INSPIRE en Europe dès les années 2000, reste morcelée et, dans bien des cas, inadaptée aux multiples usages auxquels ces systèmes socio-techniques entendent répondre. Afin de comprendre leur fonctionnement et favoriser leur opérationnalité, un cadre conceptuel est proposé. Exploitant les résultats empiriques du projet de recherche GEOBS[1], il met en place une méthodologie empruntée à l’analyse des socio-écosystèmes et des communs informationnels.



[1] GOURMELON F., NOUCHER M., GEORIS-CREUSEVEAU J., AMELOT X., GAUTREAU P., LE CAMPION G., MAULPOIX A., PIERSON J. PISSOAT O., ROUAN M., 2019. An integrated conceptual framework for SDI research: experiences from French case-studies. International Journal of Spatial Data Infrastructures Research, 14, 54-82, https://doi.org/10.2902/1725-0463.2019.14.art3

 

Vendredi 7 mai

 

Antoine Doucet

 

Photo A. Doucet

Antoine Doucet est professeur des universités au laboratoire L3i de La Rochelle Université. Il est titulaire d'un doctorat de l'université d’Helsinki (Finlande) obtenu en 2005 et d'une habilitation à diriger des recherches depuis 2012. Responsable de l'équipe de recherche "Images et Contenus" au L3i, il est aussi directeur du département STIC de l'université de sciences et technologies de Hanoï (USTH), et coordinateur du projet H2020 NewsEye qui vise à faciliter l'accès à la presse ancienne Européenne ainsi que son analyse cross-lingue. Ses recherches sont à l’intersection entre la recherche d’informations, le traitement automatique des langues, la fouille de données textuelles et l’intelligence artificielle. Dans ce contexte, ses travaux visent au développement de méthodes passant à l'échelle et utilisant aussi peu de de ressources externes que possible, afin d'être notamment applicables à toute langue de rédaction et à tout type de document, de la presse en ligne aux réseaux sociaux, du document numérique natif au document numérisé.

Titre de la communication :
Extraction cross-lingue d’informations géographiques depuis des corpus numérisés, notamment historiques

De nombreux documents ne peuvent être rendus accessibles à une analyse automatique que sous forme d'images numérisées. C'est notamment le cas de tout document historique ou manuscrit, mais aussi celui de nombreux documents numériques natifs, passés sous forme d'image pour diverses raisons (par exemple : conversion de fichier ou passage par l'analogue pour insérer une signature manuscrite, faire un envoi postal, etc.).
Pouvoir analyser le contenu textuel de tels documents numérisés requière une phase de conversion depuis l'image capturée vers une représentation textuelle, dont une partie clé est la reconnaissance optique de caractères (OCR). Le texte qui en résulte est souvent imparfait, dans une mesure qui est notamment corrélée à la qualité du support initial (qui peut-être tâché, plié, vieilli, etc.) et à la qualité de l'image qui en a été prise.
Cette conférence invitée présentera de récentes avancées en IA et traitement automatique des langues permettant d'analyser ce type de corpus de façon robuste aux erreurs d'OCR. Je montrerai par exemple comment nous avons pu dans le cadre du projet NewsEye créer l'état de l'art en reconnaissance et désambiguïsation cross-lingue des entités nommées (noms de lieux, mais aussi de personnes, et d'organisations) dans des corpus de presse ancienne rédigés en 4 langues entre 1850 et 1950, et ce malgré des corpus particulièrement dégradés.
Ce type de résultat ouvre la voie à une analyse géo-spatiale à grande échelle, qui peut notamment s'affranchir des frontières (linguistiques).


 

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