Entrer par les portes grandes ouvertes de l'IMT Mines Alès, ce samedi, c'est poser un pied dans un présent qui ressemblerait au futur. Mais aussi s'arrêter sur une compréhension de fond du monde qui nous entoure, comme l'atelier qui traite de la perception qu'on peut avoir des odeurs ou celui sur les potentialités, parfois détournées, du système visuel. 

C'est aussi garder les pieds sur terre en utilisant la science au service des prévisions de catastrophes à l'échelle locale, au premier rang desquelles les inondations. Anne Johannet explique aux visiteurs comment l'intelligence artificielle - ou plutôt le connexionnisme, préfère-t-elle dire - peut être utile à la modélisation et à la prévision rapide des crues. "L'environnement où tombe la pluie est, par définition, mal connu et complexe", explique Anne Jouhannet. Failles et mouvements font varier ce relief et le terrain n'est, au final, pas linéaire. "Ce qui veut dire que les variables environnementales sont entachées de bruits et d'incertitudes considérables". 

"Les modèles à base physique restent assez limités, poursuit Anne Jouhannet, on ne peut pas faire de tests de sol tous les kilomètres carrés. On applique donc un système avec beaucoup de données à l'entrée et des données à la sortie." À charge, au modèle, d'apprendre ce qui se passe au milieu, à partir d'exemples précédents également fournis à la machine. Le tout, donc, reposant sur le connexionnisme, soit le recours à des réseaux de neurones artificiels, qui simulent l'apprentissage humain, en quelque sorte. 

Le modèle peut ainsi "apprendre le réseau avec les pentes" en remontant, des données de sortie vers celles d'entrée et en "reconstituant" le parcours. Ces recherches ont déjà abouti, via l'appel à projets d'un laboratoire commun "de façon à développer un service innovant". L'entreprise Synapse a répondu à l'appel, pour mettre en forme des "solutions opérationnelles", explique son directeur associé, Octavian Dobricean. "On a déjà équipé les services de prévision des crues de Nîmes, Saint-Étienne, ou de la plaine du Roussillon." Synapse possédait aussi une connaissance de "l'antériorité de travaux, depuis 15 ou 20 ans". Le service national Vigicrues fonctionne également avec cette technologie. Désormais, l'entreprise espère "pouvoir doter de petits gestionnaires, à une échelle différente que les grosses villes". 

"Le modèle peut apprendre n'importe quelle variable", complète Anne Johannet. Et ce, même pour aboutir à l'inverse de ce pour quoi il a été conçu, et se pencher sur les potentielles sécheresses. "On porte d'ailleurs un projet, avec l'Agence de l'eau Rhône Méditerranée Corse sur la Cèze. Le modèle marche très bien sur les pénuries, avec notamment une thèse, soutenue il y a deux ans, sur la prévision des hauteurs de nappe." Un modèle qui fonctionne même si le volume initial de la nappe n'est pas connu. "On a travaillé sur le Lez, pour savoir au-delà de quelle limite ne pas prélever. On estimait assez bien la valeur minimale de hauteur d'eau." Raréfaction ou excès violents, la gestion de l'eau reste à la fois un secteur de recherche important et un marché porteur dans nos régions.