Du 30 Octobre au 01 Novembre 2025
À La Faculté des Sciences de Rabat
ATELIER DE FORMATION
LES OUTILS D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN GÉOSCIENCES
Théories et exemples pratiques en hydrologie et érosion des sols
À propos
Cet atelier de formation s’inscrit dans le cadre des activités de l’IRN RHYMA-CES Risques Hydrologiques au Maghreb, Crues et Érosion des Sols, dispositif financé par l'IRD et dont l’une des missions est de renforcer la capacité des étudiants, des chercheurs et des professionnels du secteur de la gestion de l’eau et des sols. Il est organisé par l’Equipe HydroTech et Environnement du Laboratoire Géosciences, Eau et Environnement (LGEE) de la Faculté des Sciences Université Mohammed V de Rabat, avec le soutien du Laboratoire de Modélisation en Hydraulique et Environnement de l’ENIT à Tunis.
Cet atelier est intitulé “LES OUTILS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN GÉOSCIENCES: Théories et exemples pratiques en hyrologie et érosion des sols”, il propose une initiation pratique à des approches innovantes et se concentre sur deux axes majeurs :
- Cartographie de la susceptibilité à l’érosion des sols par Machine Learning
- Prévision des séries temporelles en Hydrologie par Deep Learning
Cet événement vise à fournir aux participants des outils concrets et opérationnels, directement applicables dans leurs projets de recherche et de gestion.
POINTS CLÉS
Public
Atelier destiné aux professionnels,enseignants, chercheurs et doctorants, souhaitant s’initier aux outils d’intelligence artificielle.
Objectifs
- Découvrir les outils de Machine Learning, dont le Deep Learning
- Appliquer ces outils à la cartographie des risques d’érosion et à la prévision des séries temporelles hydrologiques
Pré-requis & Organisation
Notions souhaitées : Python, données spatiales ou séries temporelles.
- 2 jours de formation théorique
- 1 jour de mise en pratique sur cas concrets
Modalités pratiques
- Langue : français
- Participation mixte : en distanciel et en présentiel
- Nombre limité de participants en présentiel
- Jeux de données fournis
Participation & Certification
- Atelier gratuit et ouvert à tous en distanciel
- Participation en présentiel sur invitation uniquement
- Inscription obligatoire via formulaire ici
- Certificat de participation sur demande
THÈMES DE L'ATELIER
Application du Machine Learning pour la cartographie de la susceptibilité à l’érosion des sols
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les notions de susceptibilité à l’érosion.
- Acquérir une vue d'ensemble des méthodes de cartographie par Machine Learning.
- Être capable d’identifier les types de données nécessaires.
- Découvrir le fonctionnement d’un modèle ML simple (Random Forest).
- Interpréter les résultats : cartes, matrice de confusion, importance des variables.
Utilisation du Deep Learning pour la prédiction des séries temporelles en hydrologie
Objectifs pédagogiques
- Identifier les enjeux de la modélisation des séries temporelles.
- Acquérir une vue d’ensemble des approches du Deep Learning.
- Comprendre la logique d’un modèle Long Short Term Memory (LSTM) appliqué aux séries temporelles.
- Identifier les étapes clés d’un projet de prévision des chroniques du débit par LSTM.
- Être capable de construire un modèle LSTM pour la prévision des séries chronologiques.
NOS FORMATEURS
Pr. Rym Ouachani
Institut Supérieur du Transport
et de la Logistique
Université de Sousse, Tunisie
Pr. Emna Gargouri-Ellouze
École Nationale d’Ingénieurs
Université de Tunis El Manar, Tunisie
PROGRAMME
Programme de l'Atelier IRN-RHYMA
Jour 1 : 30 Octobre 2025
9h-12h
Introduction, enjeux & principes généraux
14h-17h
Introduction, enjeux & principes généraux
Jour 2 : 31 Octobre 2025
9h-12h
Le machine learning pour la cartographie des risques
15-18h
Le machine learning pour la cartographie des risques
Jour 3 : 1er Novembre 2025
9h-12h
Le deep learning (LSTM) pour la prédiction des séries temporelles
14h-17h