Vers l'intégration des prévisions d'ensemble de submersions marines pour la prise de décision sous incertitude : un parcours à travers les défis de production, traduction et visualisation. – ORACLES

L’objectif d’ORACLES est d’aborder les défis de production, de traduction et de visualisation relatifs à la prévision probabiliste des submersions marines et des conséquences induites sur le territoire. Il vise à : (WP1) définir les besoins et les attentes d’un large panel d’utilisateurs concernant les prévisions probabilistes et décrire les indicateurs pertinents pour chaque type d’utilisateur (WP2) développer des méthodes permettant de prévoir les submersions de manière spatialisée via des techniques de méta-modélisation prometteuses et caractériser les sources d’incertitude sur l’ensemble de la chaîne de modélisation (WP3) concevoir des outils de géovisualisation novateurs pour les experts et les gestionnaires afin de mieux explorer et analyser les prévisions probabilistes des submersions et de leurs impacts.

Le projet comporte deux sites pilotes complémentaires (le Bassin d’Arcachon en Gironde et la ville de Gâvres dans le Morbihan) couvrant ainsi différents types de territoires et de processus de submersion. L’équipe projet s’appuie également sur des groupes d’utilisateurs nationaux et locaux couvrant un large éventail d’acteurs impliqués dans la gestion des submersions marines pour guider et fournir des retours sur les développements : prévisionnistes, experts territoriaux des submersions maritimes, gestionnaires de réseaux techniques, services de secours, et décideurs des services de l’Etat et des collectivités.

Grâce à son approche multidisciplinaire, ORACLES contribuera à améliorer l’état de l’art sur la production et la communication des prévisions de submersion marine tout en répondant aux besoins sociétaux via l’implication proactive des utilisateurs potentiels. Les résultats seront produits sur les sites pilotes mais les méthodes et outils développés seront génériques. Ils seront fournis sous la forme de briques technologiques cohérentes pour faciliter leur diffusion et maintenir ouvertes les possibilités d’application et d’intégration dans des outils opérationnels existants. Outre les publications scientifiques, la majorité des résultats du projet sera déposée sur des services web open source (type GitHub) et des recommandations seront fournies pour leur transposition sur d’autres sites.

1. Rohmer, J., Sire, C., Lecacheux, S. et al. Improved metamodels for predicting high-dimensional outputs by accounting for the dependence structure of the latent variables: application to marine flooding. Stoch Environ Res Risk Assess (2023). doi.org/10.1007/s00477-023-02426-z
2. Idier et al., 2023 : Coastal flood at Gâvres : a simulated dataset to support risk management and metamodels development, Journal of Marine Science and Engineering (accepted).

La forte croissance démographique dans les régions côtières tend à accroitre les risques de submersion marine dans les zones basses. La variété des processus et des échelles à prendre en compte rend ce phénomène très difficile à prévoir plusieurs heures ou jours à l’avance. Si les systèmes d’alerte dédiés aux submersions se sont beaucoup développés ces dernières années, ils suivent encore la plupart du temps une approche déterministe ou reposent sur des méthodes simplifiées. Aujourd’hui, les autorités et acteurs locaux des territoires à risque émettent le besoin d’avoir des prévisions de plus en plus précises et prenant en compte les incertitudes et les enjeux du territoire. Mais la fourniture d’informations pertinentes pour la prise de décision rencontre une série d’obstacles (temps de calcul, incertitudes en cascade, communication aux parties prenantes, etc.), appelant ainsi à une réflexion interdisciplinaire.
ORACLES abordera les défis de production, de traduction et de visualisation relatifs à la prévision probabiliste des submersions marines et des conséquences induites sur le territoire. Il vise à : (1) mieux définir les besoins et les attentes d’un large panel d’utilisateurs concernant les prévisions probabilistes, (2) développer des méthodes permettant de prévoir les submersions de manière spacialisée à partir du système de prévision d’ensemble de Météo-France via des techniques de méta-modélisation prometteuses, (3) caractériser les sources d’incertitude sur l’ensemble de la chaîne de modélisation, des scénarios météorologiques à la submersion marine, (4) décrire les indicateurs pertinents pour chaque type d’utilisateur et les effets dominos induits possibles sur les réseaux critiques, (5) concevoir des outils de géovisualisation novateurs pour les experts et les gestionnaires de crise afin de mieux explorer, analyser et cartographier les prévisions probabilistes des submersions et de leurs impacts.
Le projet sera mené sur deux sites pilotes complémentaires (le Bassin d’Arcachon en Gironde et la ville de Gâvres dans le Morbihan) couvrant ainsi différents types de territoires et de processus de submersion. L’équipe projet s’appuiera également sur des groupes d’utilisateurs nationaux et locaux couvrant un large éventail d’acteurs impliqués dans la gestion des submersions marines pour guider et fournir des retours sur les développements : prévisionnistes opérationnels, experts territoriaux des submersions maritimes, gestionnaires de réseaux techniques, services de secours, et décideurs des services de l’Etat et des collectivités.
Grâce à son approche multidisciplinaire, ORACLES contribuera à améliorer l’état de l’art sur la production et la communication des prévisions de submersion marine tout en répondant aux besoins sociétaux via l’implication proactive des utilisateurs potentiels. Les résultats seront produits sur les sites pilotes mais les méthodes et outils développés seront génériques. Ils seront fournis sous la forme de briques technologiques cohérentes pour faciliter leur diffusion et maintenir ouvertes les possibilités d’application et d’intégration dans des outils opérationnels existants. Outre les publications scientifiques, la majorité des résultats du projet sera déposée sur des services web open source (type GitHub) et des recommandations seront fournies pour leur transposition sur d’autres sites.

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