Applications des méthodes de réseaux de neurones profonds sur des données climatiques : cas d'étude sur la prévision des échouements des algues Sargasses en Guadeloupe

Overview & Synopsis

Depuis quelques années, les méthodes d’apprentissage profond ont révolutionné de nombreuxdomaines, ce qui nous a motivés à les explorer durant ce stage. Nous avons réalisé un état de l’art des réseaux de neurones, constatant une grande diversité de modèles inspirés par le fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux sont organisés en couches et ajustent les poids des neurones pour améliorer les prédictions grâce à des méthodes d’apprentissage. Notre étude s’est concentrée sur l’application des réseaux de neurones convolutifs pour la prévision des arrivées d’algues Sargasses en Guadeloupe, utilisant des données climatiques variées comme les vents, courants de surface, images satellites et observations d’arrivée d’algues sur les côtes de la Guadeloupe. Nous avons testé plusieurs approches : des modèles de classification pour la prévision jusqu’à 14 jours, des modèles de régression globale pour unifier les modèles de classification, et des modèles de régression par zone pour une prévision jusqu’à 14 jours également, indiquant une probabilité d’arrivée d’algues. Les résultats ont montré que les modèles de classification ont obtenu une précision moyenne de 94.75%, une spécificité moyenne de 97.42%, et une sensibilité moyenne de 98.78%. Les modèles de régression par zone ont atteint une précision moyenne d’environ 90%, une spécificité moyenne d’environ 97%, et une sensibilité moyenne d’environ 85%, avec une MAE moyenne de 13% et une RMSE moyenne de 18%. Le modèle de régression globale a obtenu des résultats moins bons, avec une précision et une sensibilité minimales de 60.14%, et des scores de MAE et de RMSE relativement élevés, à savoir 27% et 41% respectivement. Ces modèles obtiennent de meilleurs résultats que l’arbre de décision proposé dans l’état de l’art pour le même problème. Nous avons également développé une application web nommée "Bulletin Sargasses" pour partager ces résultats avec le public. Cette application permet de visualiser les prévisions générées quotidiennement par les réseaux de neurones que nous avons modélisés.