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PRÉDICA - Plateforme orientée services Web sémantiques pour la prédiction des catastrophes naturelles

PHC : Utique
Codes du projet : 17G1122 -- Campus N° 37103NJ
Domaine : Agro-vétérinaire
Intitulé : PRÉDICA - Plateforme orientée services Web sémantiques pour la prédiction des catastrophes naturelles
Porteur(s) : GHEDIRA Chirine, BAAZAOUI Zghal Hajer
Date de début : 01/01/2020
Date de fin : 31/12/2019

Le changement climatique se manifeste à travers divers effets inattendus transformant la vie sur notre planète et pouvant provoquer des phénomènes inattendus caractérisés par de nouvelles spécificités imprévues qui n’ont jamais été perçues ou déjà analysées.
La mise en place de solutions permettant de mieux anticiper et réagir aux effets du changement climatique induit la conception et le développement de systèmes d’observation novateurs reposant sur l’intégration de multiples ressources contenant non seulement des données en provenance de capteurs traditionnels (capteurs terrain, satellitaires) mais également des données envoyées directement par le grand public (téléphones portables pour mesurer la radioactivité par exemple).
L’intégration de données continue à être un champ de recherche très actif surtout avec des données provenant de capteurs émettant des données de façon continue et dans différents formats mais également des données provenant de citoyens usant de nos jours de nombreux objets connectés. En effet, un système d’intégration de données est souvent composé de quatre éléments à savoir, les schémas des sources de données, l'ensemble de données à intégrer, un schéma d'intégration à travers lequel les utilisateurs posent des requêtes, et des mappings de schémas qui spécifient comment les données structurées dans les schémas des sources peuvent être transformées et combinées en données structurées selon le schéma d'intégration.
L’intégration se voit dans notre contexte face à deux problématiques complémentaires :
• Une première problématique relative à l’ensemble des contraintes liées aux données telles que la volumétrie et la vélocité de ces
données (Solaimani 2014) (Dao 2015)
• Une deuxième problématique relative à la sémantique et à la génération des connaissances au profit des différents acteurs du
système d’observation (Devaraju 2015)

Objectifs

Objectifs scientifiques
Le projet repose sur un jeu de données spatio-temporelles, mis à la disposition du projet à la fois par l’Observatoire du Sahara et du Sahel (OSS), partenaire, et par des citoyens, également « end-users » du projet.
Plus particulièrement, les données considérées dans le cadre de ce projet, proviennent d’une station de réception satellitaire GEONETCast qui a été installée à l’OSS, en juin 2013. Ces données ont la particularité de fournir des séries spatio-temporelles permettant d’étudier des phénomènes environnementaux qui les affectent dans des zones étendues (en superficie) ou difficiles d’accès et par conséquent pouvant permettre l’amélioration de la connaissance des écosystèmes. Plus précisément GEONETCast fournit des images (format raster) toutes les 15 minutes, des données de pluviométrie journalière et décadaire sont aussi disponibles. Des cas d'alertes "pilotes" peuvent être proposées telles que la détection de feu de forêt ; les inondations et la sécheresse...
Suite aux réunions avec l'OSS nous proposons de distinguer clairement la portée à court terme (exemple les feux de foret), le moyen (exemple les inondations) et le long terme (exemple la sécheresse). Ceci permettra de bien définir le périmètre dans chaque cas. Ces données doivent ainsi être traitées, afin d’être intégrées dans un processus d’aide à la décision ou/et de prédiction.
À ces données nous proposons d’intégrer des données provenant d’objets intelligents envoyées par le grand public. Données nécessitant une analyse et caractérisation dès la collecte afin de s’assurer notamment de leur degré de confiance.
Ainsi, le but du projet est de proposer une plateforme orientée services sémantiques pour la génération d’alertes pour prévenir des catastrophes naturelles. Pour ce faire, une architecture logicielle dédiée visant à relever les défis suivants sera modélisée et implémentée :
1. Un premier axe de défi concerne la collecte et l’intégration des données multi-sources et hétérogènes, statiques et dynamiques en tenant compte de leur volume, vélocité et du degré de confiance qui leur est accordé. Cet axe nécessite une gestion dynamique desdites sources permettant de déployer des services complexes de haut niveau pour générer des alertes relatives aux catastrophes.
2. Le deuxième axe de défi porte principalement sur l’agrégation de connaissances dynamiques, certaines ou incertaines, relatives aux phénomènes observés basés sur les sources de données permettant de générer des prédictions et des recommandations.
3. Le troisième axe de défi concerne la définition d'une couche d'abstraction qui permet d'un côté de gérer les différentes sources de données avec des protocoles et caractéristiques hétérogènes, et de l'autre côté de répondre aux requêtes faites à travers une couche homogène d'interfaces de services.
4. Le quatrième axe de défi s'intéresse à la proposition de l'aspect architectural et fonctionnel de la plateforme d'exploration. L'architectural concerne la conception et la mise en oeuvre des modules de gestion, des services, du choix de moteurs d'exécution, des modèle de déploiement etc. Quant à l'aspect fonctionnel, il s'agit de proposer des algorithmes de génération dynamique de workflows exécutables permettant d'automatiser les différents services offerts par ladite plateforme.

Résultats

La portée du projet et les retombées de celui-ci sont multiples. En effet, en appliquant les résultats dans le cadre de la coordination Circum-Sahara de l’OSS et spécifiquement dans ce projet sur les territoires méditerranéens du Maghreb, nous pensons que ceux-ci pourront être à moyen terme élargis à l’exploitation d’autres régions d’études parmi les 22 pays membres de l’OSS. En effet, il s’agit d’étendre en un deuxième temps la mise en exploitation des résultats à des régions du sud de la France dont les données sont disponibles.
Les prédictions générées par la plateforme et capitalisées par les observatoires comme l’OSS sont destinées aux décideurs et les pouvoirs publics qui exploiteront l'information pour anticiper et mettre en place des stratégies de réponse au bon moment en cas d'urgence, comme pour une catastrophe naturelle, traité dans ce projet.
L'exploitation, sur le long terme, des connaissances consolidées issues de la plateforme PrédiCa auront surement des impacts positifs sur plusieurs aspects. Parmi lesquels nous pouvons identifier : la protection de l'environnement, le changement climatique, la gestion des zones urbaines, le développement durable, l'agriculture, la santé, le transport, la protection civile et du tourisme.
Aussi, à la base des connaissances générées par la plateforme, de nombreux services à valeur ajoutée peuvent être développés pour des besoins publics spécifiques ou commerciaux, ce qui entraîne de nouvelles opportunités commerciales (ex: des applications mobiles).

Informations supplémentaires

INSERM

Partenaire français
Paris
https://liris.cnrs.fr/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information (LIRIS)


Responsable(s)
Chirine GHEDIRA - LIRIS - Villeurbanne - Tél :0472436055 - Email :chirine.ghedira-guegan@univ-lyon3.fr

Ecole Nationale d'Ingénieurs de Sfax

Partenaire tunisien
Sfax
http://www.ensi.rnu.tn/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
Laboratoire de recherche en génie logiciel, applications distribuées, systèmes décisionnels et imagerie intelligente (RIADI)


Responsable(s)
Hajer BAAZAOUI - RIADI - Sfax - Tél :24231665 - Email :hajer.baazaouizghal@riadi.rnu.tn