Sujet de thèse Application de l'apprentissage artificiel à la ...

Sujet de thèse

Application de l’apprentissage artificiel à la modélisation systémique de la chaîne
hydrométéorologique pour la prévision des crues éclair

Direction de thèse : Gérard Dreyfus, Laboratoire d’Électronique de l’ESPCI-ParisTech, 10 rue
Vauquelin 75005 Paris. Gerard.Dreyfus@espci.fr.
Encadrement de proximité :
- Anne Johannet, Laboratoire d’accueil : Centre des Matériaux de Grande Diffusion, Ecole
des Mines d’Alès (Gard-France). anne.johannet@ema.fr
- Pierre Roussel-Ragot, Laboratoire d’Électronique de l’ESPCI-Paristech, 10 rue Vauquelin
75005 Paris. Pierre.Roussel@espci.fr

Années : 2009-2011


Contexte : Cette thèse s’inscrit dans le projet FLASH subventionné par l’Agence Nationale
pour la Recherche. Elle a pour objectif le développement de nouveaux outils opérationnels de
vigilance et de prévision en cas de crue rapide, fondés sur la mise en œuvre de modèles
conçus par apprentissage statistique. Les sites d’étude et de déploiement sont le bassin versant
du Gardon à Remoulins et ses exutoires amonts, ainsi que les bassins versants de la Cèze et de
l’Ardèche. Ces sites sont connus pour leurs crues dévastatrices. Néanmoins, la méthodologie
développée sera générique, et pourra s’appliquer dans l’avenir à d’autres bassins versants.
Le projet est réalisé en partenariat avec le SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorologie et
d'Appui à la Prévision des Inondations) a pour finalité opérationnelle d’alimenter la carte
« vigicrue » ...