Assimilation end-to-end pour l’exploitation des observations satellitaires océaniques à haute résolution

– Maxime Beauchamp, Research scientist, Institut de météorologie, Copenhague –

Résumé :

Les nouvelles générations d’observations satellitaires océaniques (altimétrie haute résolution, SAR, radiométrie micro-ondes) offrent un accès inédit à la dynamique océanique fine, mais au prix d’un échantillonnage très partiel, hétérogène et fortement non linéaire. Dans cet exposé, je présenterai une série de travaux récents visant à dépasser les schémas classiques d’assimilation de données au moyen d’approches end-to-end fondées sur l’apprentissage profond.

Ces méthodes reposent sur des formulations variationnelles neuronales dans lesquelles la dynamique, l’observation et leurs incertitudes sont apprises conjointement à partir de données satellitaires et de simulations numériques. L’exposé montrera comment ces cadres peuvent être étendus vers des représentations explicitement multi-résolution, afin de mieux exploiter les observations satellitaires haute résolution et de prendre en compte les interactions entre échelles spatiales et temporelles dans l’étude de la variabilité océanique.