Capteurs et collecte de données

Pour être pertinents, fiables et utiles, les modèles développés dans les autres thèmes doivent s’appuyer sur des données de qualité, en quantité suffisante, pour leur conception, leur calibration et leur validation. Or, dans de nombreux contextes — en particulier dans les pays du Sud — ces données sont rares, incomplètes ou difficiles d’accès, en raison de contraintes économiques, techniques ou institutionnelles. Le thème « Capteurs et collecte de données » s’inscrit dans ce contexte en s’intéressant à la production de données, devenue un enjeu scientifique majeur. Il explore les opportunités offertes par l’émergence de capteurs connectés, peu coûteux et déployables à grande échelle, qui permettent aujourd’hui d’envisager des stratégies de collecte plus adaptées aux réalités locales. L’objectif est de co-développer, avec les partenaires locaux, des systèmes d’acquisition de données robustes, durables et accessibles, en lien étroit avec les besoins de modélisation. Ce thème vise ainsi à rapprocher la conception des modèles et celle des dispositifs de mesure, dans une logique intégrée allant de la donnée au modèle.

Objectifs scientifiques

Développement de capteurs adaptés aux besoins spécifiques des activités de recherche et de modélisation au Sud.

Déploiement de capteurs

Formation à l’usage et appropriation

Stockage, partage et mise à disposition des données

Développement de capteurs adaptés aux besoins spécifiques des activités de recherche et de modélisation au Sud.

Déploiement de capteurs

Formation à l’usage et appropriation

Stockage, partage et mise à disposition des données

Verrous scientifiques

Développer des capteurs open-source et à faible coût tout en assurant la fiabilité et la reproductibilité de la mesure

Le développement de capteurs ouverts et à faible coût se heurte à un défi majeur : garantir la qualité, la fiabilité et la reproductibilité des mesures. Cela nécessite de définir des protocoles de calibration, des méthodes de validation et des outils de détection des pannes ou de calibration, éventuellement en temps réel.
L’enjeu est de concilier accessibilité technologique et exigence scientifique.

Développer des techniques d’assimilation de données pour intégrer, en temps réel, les données de capteurs dans les modèles de simulation

L’intégration de données issues de capteurs dans des modèles de simulation constitue un défi central. Il s’agit de transformer des mesures locales et ponctuelles en informations exploitables à l’échelle des modèles, souvent spatialisées et continues.
Le thème développe des méthodes d’assimilation de données permettant de coupler dynamiquement observations et simulations, avec des applications notamment en gestion de crise ou en suivi environnemental.

Concevoir et intégrer des modèles embarqués au sein des capteurs.

La montée en puissance de l’IA embarquée ouvre de nouvelles perspectives, mais pose également des défis importants. Il s’agit de concevoir des capteurs capables de traiter les données localement (filtrage, détection d’événements, synthèse), afin de réduire les volumes de données transmis et d’en améliorer la pertinence.
Cela implique de développer des modèles efficaces, frugaux en calcul et adaptés à des dispositifs contraints.

Applications

Qualité de l’air et santé

Ecologie urbaine.

Langues africaines

Irrigation optimisée

Biosignaux et santé

Qualité de l’air et santé

Ecologie urbaine.

Langues africaines

Irrigation optimisée

Biosignaux et santé

Animation

Le thème promeut des activités pratiques autour de la conception et de l’usage des capteurs :
production de tutoriels (notamment vidéo),
organisation de séminaires thématiques,
mise en place de hackathons en collaboration avec des FabLabs partenaires.
Ces actions visent à renforcer les compétences des chercheurs et des acteurs locaux, et à structurer une communauté autour de la collecte et de l’exploitation des données.