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ÉducationTranscription
00:00C'est le webinaire de la Communauté du Satellitaire d'Expertise Territoire
00:02qui est organisé par le ministère en charge de la transition écologique et le CEREMA.
00:07Alors le thème de notre rendez-vous aujourd'hui
00:09pense sur l'intelligence artificielle au service des politiques publiques
00:13et du traitement des données satellitaires.
00:15Il s'agit du 20e webinaire d'animation de la Communauté des utilisateurs du Satellitaire.
00:20Pour rappel, cette communauté dispose d'un espace dédié sur la plateforme d'expertise territoire
00:26qui est un lieu d'échange de ressources et de mise en réseau.
00:31Récemment, il y a de nouvelles fonctionnalités qui intègrent de l'IA qui ont été ajoutées
00:35pour les membres de la communauté.
00:37Et à l'occasion de leur présentation, on a souhaité élargir la réflexion
00:41et vous proposer le webinaire d'aujourd'hui pour parler IA
00:44et vous donner quelques clés de lecture sur ces usages et ces enjeux pour les politiques publiques.
00:51Le webinaire s'organisera en trois temps.
00:53Il va y avoir tout d'abord une présentation de la communauté et des nouvelles fonctionnalités
00:58par l'équipe du CEREMA avec Sébastien et Normand.
01:01On aura ensuite un éclairage sur la stratégie IA du pôle ministériel
01:05dans le cadre d'une démarche pour une IA durable avec Mathieu Porte d'Ecolab,
01:11donc au commissariat général au développement durable.
01:13Et puis enfin, on aura une troisième partie avec des illustrations concrètes
01:19de l'usage du Deep Learning appliquées aux données satellitaires.
01:23Et ce sera une présentation à deux voix avec l'IGN,
01:26donc avec Anna Christoffel et le CEREMA avec Nicolas Oliveira Santos.
01:31Ce que je vous invite à faire, c'est de vous renommer avec votre nom,
01:36prénom et votre structure.
01:38Il y aura un petit temps d'échange à chaque main de présentation.
01:41Vous pouvez soit prendre la parole, soit le mettre dans le chat.
01:45Et puis, pour respecter le timing, je propose de laisser la parole à Sébastien.
01:53Bonjour, merci Audrey et bonjour à tous.
01:57Merci d'être là pour ce petit temps d'échange.
02:00Donc je vais, comme l'a dit Audrey, vous présenter les fonctionnalités IA
02:05qu'on a pu mettre en place au niveau de la communauté Applissat sur Expertise Territoire.
02:09Donc Applissat, eh bien, la voici.
02:14La communauté Applissat, c'est celle-ci que vous retrouverez sur le lien que je vais vous mettre dans le fil de chat.
02:23Voilà.
02:24Et donc vous pouvez venir sur cette communauté et vous verrez les différentes fonctionnalités
02:30qu'on a mis en place en termes d'intelligence artificielle.
02:32Donc tout d'abord, sur la page d'accueil, vous arriverez dans Applissat.
02:36Eh bien, vous la verrez, la première chose que vous verrez, c'est ce petit encart qu'on a mis en place là
02:41qui vous permet directement de solliciter l'assistant IA pour lui poser une question.
02:46Par exemple, si vous recherchez des cas d'usage particuliers,
02:54par exemple des localisations de décharges, des décharges sauvages ou ce genre de choses,
03:00c'est des choses que vous allez pouvoir solliciter
03:02puisque l'équipe d'Applissat a référencé tout un certain nombre de cas d'usage sur le site d'Applissat
03:08et a fait le lien vers Expertise Territoire
03:12pour pouvoir illustrer comme ça tous les exemples qui ont pu être posés sur le site.
03:19Donc par exemple, on va retrouver, si on cherche, je cherche des exemples de localisation,
03:40eh bien on va pouvoir avoir un certain nombre de réponses
03:42et donc par ce biais, vous allez pouvoir avoir accès sans avoir à parcourir l'ensemble des ressources à dispo
03:51les différents cas que la plateforme est capable de recenser.
03:57Donc là, on voit qu'effectivement qu'on a eu plusieurs retours
04:00et donc c'est vraiment les exemples qu'Applissat a référencés.
04:05Et donc, ce qui nous intéresse à nous, étant donné que c'est une expérimentation
04:09au niveau de l'intelligence artificielle, c'est que vous, utilisateur,
04:12lorsque vous allez solliciter les assistants, eh bien que vous nous fassiez des retours.
04:16Ces retours, pour les faire, eh bien c'est très simple.
04:18Il vous suffit ici de dire si la réponse qu'a apporté l'assistant,
04:23elle est conforme et que vous avez obtenu une réponse cohérente par rapport à votre demande
04:28ou si au contraire, l'assistant répond un petit peu à côté du sujet.
04:32Tout ça, ça nous fait avancer, nous, et ça nous permet après de faire des retours à nos éditeurs
04:36pour savoir, eh bien, s'il y a, est plutôt cohérente avec l'usage qu'on en a, nous,
04:42sur nos plateformes, au travers des plusieurs communautés pilotes
04:46qui sont sur Expertise Territoire.
04:49Ça, c'est important et ça va nous permettre aussi également de voir, eh bien, les cas d'usage.
04:53Parce qu'une fois qu'on aime le retour pas, on peut ici faire un petit retour
04:59et dire en quoi la réponse a été satisfaisante ou en quoi elle n'est pas satisfaisante.
05:03Et comme ça, eh bien, nous, ça nous fait avancer.
05:07Un point important, ça va être aussi que pour pouvoir accéder à cet assistant IA,
05:12il faut avoir un compte sur Expertise Territoire.
05:16La communauté Applissat, c'est une communauté qui est publique,
05:20mais néanmoins, pour avoir accès aux fonctionnalités IA, donc l'assistant,
05:23et puis ensuite la discussion avec un document que je vais vous montrer après,
05:27si vous n'êtes pas connecté avec votre compte,
05:29donc on voit ici soit votre photo qui est liée à votre compte Expertise Territoire,
05:34soit juste vos initiales, si là, il n'y a pas un picto qui vous représente,
05:39c'est que vous n'êtes pas connecté.
05:40Et donc cette boîte-là, vous ne la verrez pas.
05:42Donc pour ce qui est de l'autre fonctionnalité IA,
05:46ça va être la possibilité, par exemple ici, d'aller voir dans les ressources
05:51différents contenus,
05:57et d'avoir la possibilité d'aller poser une question directement sur ce contenu.
06:04Donc là, on voit qu'on a une petite baguette magique,
06:07et c'est cette baguette magique qui va vous permettre d'agir avec l'assistant
06:12et de poser une question.
06:14Si on a un document qui est relativement long, par exemple,
06:17eh bien on va pouvoir lui demander ici de dégager les points essentiels,
06:21de résumer le document, etc.
06:25Donc c'est des possibilités que vous avez ici,
06:27en posant directement la question.
06:28Voilà.
06:32Je vous ai montré l'essentiel de ce que je voulais voir avec vous.
06:37Donc si vous avez des questions, je vais arrêter mon partage d'écran,
06:40je vais revenir vers la vidéo.
06:43Et si vous aviez des questions, n'hésitez pas à me les poser.
06:55Non.
06:58Est-ce que l'assistant IA peut aider à trouver des données vectorisées,
07:03ou est-ce qu'il s'arrête seulement aux images satellites ?
07:05Alors, c'est un assistant qui va s'intéresser aux contenus textes qui sont déposés,
07:14c'est-à-dire aux retours d'expérience, aux articles, aux questions qui ont été posées, etc.
07:19Ça ne va pas aller interpréter des images.
07:23Oui, tout à fait.
07:32Il faut avoir un compte sur Expertise Territoire pour pouvoir ensuite rentrer dans la communauté AppliSat.
07:41Je vais aller vous chercher le lien pour arriver directement sur la page d'accueil d'Expertise Territoire,
07:52et je vous le mets dans le chat là directement.
07:53Et pour préciser, il y a une double inscription, il y a une inscription à Expertise Territoire
08:02qui présente plein de communautés sur plein de thématiques différentes,
08:05et après, il faut aller rechercher la communauté du satellitaire.
08:09Voilà.
08:09Donc, la première chose à faire, c'est de créer votre compte sur Expertise Territoire,
08:17donc ici, et ensuite, une fois que votre compte est créé,
08:21vous arriverez sur la page que je vais vous partager, là.
08:29Vous arriverez par défaut sur cette page-là, une fois que votre compte est créé et validé,
08:33vous arriverez ici.
08:34Là, il suffira de rechercher AppliSat,
08:37et vous aurez AppliSat qui va arriver ici.
08:41Comme c'est une communauté publique, vous aurez juste à cliquer,
08:45comme je suis déjà membre, je n'ai pas à m'inscrire,
08:47mais vous aurez le bouton ici, je le m'inscris,
08:51et donc vous cliquez sur je m'inscris,
08:52vous serez automatiquement intégré dans cette communauté,
08:55vous pourrez donc tester l'assistant, etc.
09:02Merci Serge.
09:04Je m'occupe des inscriptions dès qu'on aura fini ce webinaire,
09:09même encore plus vite, dès que j'aurai passé la parole pour le prochain intervenant.
09:19Merci beaucoup Sébastien.
09:20S'il n'y a pas d'autres questions,
09:22je pense qu'on peut passer à la présentation suivante avec Mathieu.
09:27Très bien.
09:27Bonjour à toutes et à tous, très heureux.
09:31Merci beaucoup pour l'invitation,
09:32je suis très heureux de vous trouver nombreux et nombreux ici.
09:37Alors, la logistique du partage d'écran,
09:42normalement ça devrait être bon.
09:44C'est parfait.
09:45Ok.
09:45Donc, bonjour à toutes et à tous.
09:47Mathieu Porte, je travaille au commissariat général au développement durable,
09:50où je suis adjoint chef de bureau data et intelligence artificielle,
09:53au sein de l'Ecolab,
09:55où on porte notamment la feuille de route numérique et intelligence artificielle
10:00du pôle ministériel, de la transition écologique et de l'aménagement des territoires,
10:04et dont je vais vous dire un mot pour son volet, intelligence artificielle.
10:08Donc, Ecolab, on est le laboratoire d'innovation du pôle ministériel,
10:12à la fois avec deux, pour un petit mot sur la structure, deux volets.
10:16Un, plus lié à l'écosystème green tech et l'accompagnement des startups
10:21autour de la transition écologique,
10:25et donc toute la gestion du label green tech innovation,
10:29qui va moins nous intéresser aujourd'hui.
10:30Et puis, la fonction d'administrateur ministériel des données, algorithmes, code source,
10:36et le référent du pôle ministériel sur les sujets d'IA,
10:40dans la stratégie nationale IA, auprès d'un certain nombre d'instances de France 2030.
10:43Et puis, un rôle d'incubation de projets et de produits numériques,
10:47et en particulier de systèmes d'intelligence artificielle.
10:50Je passe rapidement dessus,
10:55pour vous présenter un peu plus quelle est la stratégie, en fait, aujourd'hui,
10:59ministérielle sur l'IA et le rôle qu'on peut avoir dans l'IA publique aujourd'hui.
11:06Ça fait longtemps que le pôle ministériel s'est doté d'un pilotage sur l'intelligence artificielle.
11:12En fait, la première feuille de route date de 2021,
11:14donc on est avant Tchadjepeti et autres,
11:17puisque les politiques de la transition écologique sont particulièrement intenses,
11:22intensives dans l'utilisation des données qu'elles peuvent avoir,
11:26je ne vous l'apprends pas,
11:27et que l'IA a très vite offert des nouvelles possibilités
11:31dans la constitution, le traitement, la valorisation
11:34et la mobilisation de ces données dans la conduite des politiques publiques.
11:37Donc, depuis 2021,
11:39on a eu l'élaboration d'une première feuille de route
11:42sur l'IA et la transition écologique,
11:45parue en 2023.
11:46Elle a été réactualisée ensuite en 2026,
11:49qui couvre les enjeux de l'IA dans pas mal de dimensions,
11:58à la fois du point de vue de mobiliser l'intelligence artificielle
12:02au service des politiques de la transition écologique,
12:06que ce soit dans la production de données au sein,
12:10en particulier, d'opérateurs IGN, France, Cerema et autres,
12:13où l'IA est utilisée intensément pour analyser des images,
12:19en particulier des images satellites,
12:21pour décrire l'état du territoire.
12:24Le soutien également aux écosystèmes privés,
12:29aux start-up entreprises,
12:31au service de la transition écologique,
12:35et qui s'appuient sur l'IA,
12:37avec un appui au démonstrateur d'IA frugal dans les territoires
12:40et des financements de France 2030 autour de ces sujets.
12:45Donc, mobiliser l'IA pour les politiques de transition écologique,
12:49transformer la manière de conduire l'action publique
12:52en s'appuyant sur les outils d'intelligence artificielle,
12:54avec des processus d'acculturation,
12:57l'organisation de café, de l'IA,
12:58de journée de la donnée et de l'intelligence artificielle,
13:00la construction d'outils dédiés.
13:03Alors, notre direction du numérique du ministère
13:05travaille sur un portail des IA génératives
13:07pour les usages d'IA dans le quotidien un peu bureautique
13:12que l'on peut avoir.
13:13Mais on travaille également sur la valorisation
13:15de la connaissance environnementale,
13:17avec des chatbots adossés à des corpus de référence
13:20sur la transition écologique avec le projet SOFIA,
13:23sur des liseuses augmentées
13:25avec des facultés d'intelligence artificielle
13:27pour les inspections,
13:30pour l'autorité environnementale,
13:32avec l'IRIAE.
13:33Donc, tout ça, c'est comment est-ce qu'on conduit mieux
13:36l'action et notre travail au quotidien
13:41en s'appuyant là où c'est possible,
13:42là où c'est pertinent,
13:43sur des outils d'intelligence artificielle.
13:44Et puis, un des autres grands morceaux
13:46dont je vais aussi vous parler aujourd'hui,
13:48c'est l'empreinte écologique de l'intelligence artificielle
13:51qui a passé son temps ces dernières années
13:54à croître et à devenir un enjeu de plus en plus central.
13:57Je vais avoir l'occasion d'en parler plus.
14:01Donc, c'était déjà l'optique en 2023-2025.
14:03Ça la reste avec la nouvelle feuille de route de 2025,
14:07construire des socles numériques,
14:09assurer le partage de la connaissance environnementale,
14:10structurer des communautés,
14:12comme ce que vous pouvez faire aujourd'hui,
14:15animer les clubs, les référents d'intelligence artificielle
14:17des différentes structures du pôle ministériel,
14:19assurer les liens entre les mondes scientifiques,
14:24industriels sur ces sujets,
14:27et puis porter la voix de la France sur l'IRIA durable.
14:32Donc, je vous le disais,
14:34juste pour les réillustrer,
14:38ce que j'ai évoqué rapidement,
14:39mais c'est vraiment devenu omniprésent
14:42l'utilisation de l'intelligence artificielle
14:44dans les politiques de transition écologique,
14:45que ce soit pour le suivi de l'artificialisation des sols,
14:48l'amélioration des prévisions météorologiques,
14:50suivi de l'état des nappes phréatiques,
14:51on pourrait vraiment multiplier chez tous nos opérateurs
14:54les exemples.
14:57On trouve aussi ça dans le site privé,
15:02juste pour vous montrer la diversité des initiatives.
15:05on trouve des systèmes diaphrugaux construits
15:08pour estimer la plantabilité,
15:10les politiques de végétalisation de territoires,
15:13de collectivités locales, de métropoles,
15:14à Lyon, à Bordeaux,
15:16de l'aide à l'analyse de documents d'urbanisme
15:18avec un démonstrateur sur Paris-Saclay,
15:23pour réussir à mieux nourrir la prise de décision
15:28et simuler en temps réel l'impact environnemental
15:30de décision d'urban en s'appuyant sur des outils d'IA,
15:34de l'optimisation de travaux de rénovation énergétique,
15:37réussir à comprendre quels travaux ont quel effet
15:40sur le parc de bâtiments publics,
15:43mais aussi sélectionner en fonction de contraintes budgétaires,
15:46en fonction de contraintes de ressources humaines et autres,
15:51un planning de travaux optimal.
15:52Donc il y a énormément de richesses là-dedans
15:57et des vrais projets qui s'appuient sur de l'IA
15:59et qui s'y appuient d'une manière frugale,
16:02raisonnée, en cherchant à limiter l'empreinte.
16:06On trouve aussi, et on est également impliqué
16:10dans le soutien à des innovations de rupture sur l'IA,
16:14au service de la transition écologique notamment.
16:17C'est le cas d'Appel à Projet France 2030
16:18comme les pionniers de l'intelligence artificielle,
16:21dont l'objet est de soutenir des projets de R&D
16:23à fort potentiel de rupture.
16:24Et parmi les secteurs stratégiques,
16:26les secteurs prioritaires identifiés
16:28dans les cadres de l'investissement public sur l'IA,
16:32la transition écologique est une thématique
16:33vraiment très importante,
16:35aussi bien sur des enjeux énergétiques,
16:36de prévention des risques,
16:38de suivi de cycles de l'eau.
16:40Énormément d'opportunités.
16:45L'IA est identifiée également
16:46aussi bien comme un des leviers d'action possibles
16:50pour l'adaptation au changement climatique.
16:53et dans le dernier plan national
16:55d'adaptation au changement climatique,
16:57la mesure 51 prévoit que l'intelligence artificielle
17:01est un levier pour aussi bien améliorer
17:05la prévention des feux de forêt,
17:10des canicules,
17:11optimiser les décisions de végétalisation,
17:13suivre l'érosion du littoral
17:14et l'évolution du tricote, etc.
17:16Je voulais quand même prendre le temps
17:18de faire un développement plus spécifique
17:21sur l'empreinte environnementale de l'IA,
17:24qui est un des autres grands volets.
17:27On a aussi beaucoup parlé à partir de l'année passée,
17:30en février dernier,
17:31il y avait le sommet international en France
17:34sur l'intelligence artificielle,
17:36où la France a amené ce sujet de l'IA durable
17:39et de la frugalité de l'intelligence artificielle.
17:41C'est une coalition internationale pour l'IA durable.
17:43Et il se trouve que c'est un sujet de préoccupation
17:48de plus en plus important,
17:50quelques chiffres.
17:53La croissance d'aujourd'hui,
17:56les centres de données,
17:58ce qui ne coupe pas que l'intelligence artificielle,
18:00mais les centres de données représentent déjà
18:021,5% de la consommation mondiale en électricité.
18:05Dans certains pays, c'est beaucoup plus,
18:07ça peut être 10, 20%, voire plus.
18:10Et ça ne fait que croître.
18:1112% par an sur les cinq dernières années
18:14de cette consommation des data centers.
18:17Et la prospective pour 2030,
18:19elle est d'une croissance de 30% par an,
18:20doublement tous les trois ans.
18:22Et donc un horizon où, en 2030,
18:24les centres de données,
18:25c'est 3% de la consommation mondiale en électricité.
18:27Ça, c'est les estimations de l'Agence internationale
18:29de l'énergie de l'année passée.
18:31Et ce qui est documenté,
18:34c'est que, certes, aujourd'hui,
18:36l'IA est une part relativement faible là-dedans.
18:38Par contre, c'est l'une des principes,
18:40le développement de l'IA,
18:41c'est l'une des principales responsables
18:43de cette dynamique.
18:44Et la croissance qu'on voit aujourd'hui
18:45des consommations des data centers,
18:47elles sont largement dues
18:48à l'adoption de l'intelligence artificielle.
18:51Donc, c'est vraiment très directement lié.
18:53Ce qui pose plein d'enjeux,
18:55aussi bien énergétiques,
18:57mais aussi sur les ressources en eau
18:58ou les ressources minérales,
19:00et au global, en ressources disponibles,
19:03mais aussi en congestion,
19:05en tension sur les grilles électriques,
19:06de délais dans l'installation
19:08de nouveaux centres de données
19:09si les capacités des réseaux
19:10ou d'approvisionnement ne sont pas suffisantes.
19:13Et puis, des risques de recul
19:14de la décarbonisation de l'électricité.
19:17Ce que documente un autre rapport récent
19:19de l'année passée du Shift Project,
19:21c'est que les projets de centres de données
19:23et les projets liés à l'intelligence artificielle
19:26sont même responsables
19:28de relance d'infrastructures fossiles
19:30et d'annulation programmée,
19:33d'annulation de fermeture programmée
19:34de centres à l'achat.
19:35Donc, que le développement actuel
19:40des centres de données
19:41et de l'intelligence artificielle
19:42nous retarde, effectivement,
19:44sur notre trajectoire de décarbonation.
19:47La prédiction qui est faite
19:48par le Shift Project,
19:49c'est quand bien même aujourd'hui,
19:50l'IA serait à peu près autour de 15%
19:52des usages en centres de données.
19:54Là encore, on est en très forte croissance.
19:56C'est ce que je vous disais juste avant.
19:57D'ici 2030, l'estimation est plutôt
19:59autour d'une bonne moitié
20:00de la consommation des centres de données
20:02qui viendraient des projets
20:04d'intelligence artificielle.
20:06Avec des tendances à la hausse,
20:07de possible augmentation
20:09des tailles de modèles,
20:11de hausse des usages,
20:12du temps passé par l'utilisateur
20:13sur ces systèmes-là
20:15à mesure qu'ils préparent
20:16à une place plus importante dans nos vies.
20:17Et également aussi d'autres aspects,
20:21je disais, en eau ou en ressources.
20:23Alors, là-dessus, du coup,
20:25plusieurs actions.
20:27D'abord, on a eu un gros travail
20:29depuis le pôle ministériel
20:32pour normaliser et avoir des protocoles
20:34de mesure sur ces sujets.
20:36Comment est-ce qu'on s'assure
20:37d'une définition commune sur la frugalité
20:39et sur la mesure de l'empreinte environnementale
20:41environnementale de l'IA
20:43pour que aussi les décideurs puissent,
20:44quand on achète
20:46ou quand on développe
20:46des systèmes d'intelligence artificielle,
20:48puissent comparer des choses
20:49qui soient comparables ?
20:51Donc, la France a été le premier pays
20:52à se doter d'un référentiel général
20:57sur l'IA frugal
20:58qui est paru en juin 2024,
21:01qu'on a travaillé en pilotage
21:03avec l'AFNOR,
21:04l'Agence française de normalisation,
21:06et qui a réuni des centaines
21:07de participants de secteurs publics, privés,
21:12académiques,
21:14sur ces enjeux-là,
21:17que l'on décline depuis
21:18en des ressources pratiques,
21:20un peu plus opérationnelles,
21:21pour trouver un guide de bonnes pratiques,
21:2315 bonnes pratiques pour mettre en œuvre
21:25cette IAF legal,
21:26des mesures techniques,
21:27réemploi de modèles,
21:29minimiser les tailles de modèles utilisées,
21:32techniques de compression des modèles et autres,
21:35partage des données,
21:35mais aussi des mesures de gouvernance,
21:38assurer un suivi de la consommation énergétique
21:40de ces projets d'intelligence artificielle,
21:43avoir des référents,
21:43avoir...
21:44Donc, toutes ces bonnes pratiques-là
21:46qui sont le temps de façon
21:47de contrôler réellement
21:48cette empreinte qui n'est pas négligeable,
21:51et puis, au niveau international,
21:52à la fois des travaux de normalisation
21:54et puis un effort diplomatique,
21:56cette coalition pour l'IA durable,
21:59et qui vise à s'assurer
22:01que l'on continue de...
22:05traiter ce sujet,
22:06aussi bien dans les grands moments
22:07liés à l'actualité
22:09de l'intelligence artificielle,
22:11en février prochain,
22:12on aura encore un sommet
22:13en Inde
22:15sur l'intelligence artificielle,
22:18et où, à nouveau,
22:19on réabordera ces sujets
22:20de l'IA durable,
22:21et c'est une des priorités de la France
22:23de porter ces enjeux de durabilité
22:26de l'intelligence artificielle,
22:27que, quand on parle d'environnement,
22:29l'Assemblée des Nations Unies
22:31sur l'environnement,
22:31en fin d'année dernière,
22:32a adopté une résolution
22:33autour de l'empreinte écologique
22:35de l'intelligence artificielle.
22:38Voilà, donc,
22:38tout ça continue d'avoir
22:40un rôle vraiment important
22:42et de faire l'objet
22:43de beaucoup d'activités
22:44internationales également.
22:46Dans les ressources opérationnelles,
22:48aussi, un récent guide pratique,
22:50un guide d'achat responsable,
22:52puisque les bonnes pratiques
22:53sont parfois plus adressées
22:54en termes de conception
22:55de systèmes d'intelligence artificielle,
22:57mais on sait que, très souvent,
22:58nos administrations peuvent être
23:00à acheter des solutions
23:02d'intelligence artificielle.
23:03Donc, là, vous retrouverez
23:04dans cette fiche pratique
23:05faite avec la direction
23:06des achats publics
23:08et la direction interministérielle
23:10du numérique,
23:11à la fois plein d'éléments
23:12sur l'empreinte écologique
23:13de l'IA,
23:14et puis des idées concrètes
23:16pour l'intégrer
23:17dans des clauses
23:18de marché public
23:18ou dans vos pratiques d'achat
23:20pour vous assurer
23:21que ça soit effectivement
23:22un critère utilisé
23:25pour différencier les offres
23:27de solutions
23:28d'intelligence artificielle
23:29que vous pourriez avoir.
23:32Voilà pour un petit tour d'horizon.
23:33Encore une fois,
23:34mobiliser pleinement
23:35l'intelligence artificielle
23:37et la donnée
23:38au service
23:38de la transition écologique,
23:40changer et accompagner
23:42la transformation
23:43de notre façon d'agir
23:44avec l'intelligence artificielle
23:46et surtout garder
23:49une réflexivité
23:52sur son empreinte écologique
23:53et tâcher de la contenir
23:56dans des trajectoires
23:58qui soient compatibles
23:59avec les limites planétaires.
24:01Vaste programme.
24:02Mais je serais heureux
24:03qu'on ait l'occasion
24:04d'en discuter un petit peu
24:05dans les minutes
24:07qui nous restent.
24:15Et il me semble bien
24:17que vous aurez accès
24:17au support présenté,
24:18mais je m'avance peut-être.
24:20Oui, tout à fait.
24:23Les supports seront mis à disposition
24:25sur Expertise Territoire.
24:32Encore une bonne raison
24:34pour vous créer un compte
24:35pour la plate sur l'apprentissage.
24:36Exactement.
24:37Il n'en aurait pas.
24:40Juste pour compléter
24:42ce que vient de dire Mathieu,
24:43en fait,
24:43les ressources
24:44qu'on mobilise
24:45au niveau de l'assistant IA
24:46d'Expertise Territoire,
24:48ce sont exclusivement
24:50les ressources
24:51que les animateurs
24:52de la communauté,
24:53donc Audrey,
24:54Théodolina,
24:56Nicolas,
24:57et il me semble
24:58que je l'en oublie encore,
24:59bref,
24:59que les animateurs
25:01ont choisi
25:02de mettre
25:02dans la communauté.
25:03Ce n'est pas
25:04un LLM
25:05qui va aller moissonner
25:06tout ce qui est
25:08en rapport
25:08avec le satellitaire
25:10sur Internet.
25:11Non, non.
25:11C'est que
25:12ce que les animateurs
25:13ont retenu.
25:15Exactement.
25:22S'il n'y a pas
25:26d'autres questions,
25:27je vous propose
25:27de passer
25:27à la dernière présentation
25:28et puis,
25:29s'il reste un peu de temps
25:30pour en revenir.
25:32Parfait.
25:32Merci encore.
25:34Merci Mathieu.
25:39Très bien.
25:41Normalement,
25:41vous voyez mon écran,
25:42c'est bon ?
25:43Oui, c'est bon.
25:46Parfait.
25:46On va vous présenter
25:49à deux voix
25:49avec Anna Christofol
25:51de l'IGN
25:52et moi-même
25:53du pôle satellitaire
25:53du CEREMA
25:54des cas d'usage
25:57d'application
25:59d'algorithmes
26:00d'intelligence artificielle
26:02et avec
26:03de l'imagerie satellitaire.
26:07On va d'abord
26:08faire un tour d'horizon
26:09de nos équipes
26:10perspectives
26:11et ensuite,
26:12on pourra
26:13vous présenter
26:14différents cas d'usage
26:16en machine learning
26:17et en deep learning
26:17d'applications
26:20qui mêlent
26:21l'intelligence artificielle
26:23et l'image satellitaire.
26:26Côté CEREMA,
26:27le pôle satellitaire,
26:28c'est une équipe
26:29à taille humaine
26:30où il y a
26:31sept membres permanents
26:32et on a des compétences
26:35pluridisciplinaires
26:36en télé-détection
26:38géomatique
26:38et data science.
26:41On est un pôle
26:42national,
26:44donc on va
26:44avoir des études
26:46qui peuvent être
26:47au national
26:48comme à l'international.
26:52Le CEREMA,
26:53c'est un établissement
26:56public
26:56qui fait vraiment
26:58le lien
26:58avec l'expertise
26:59territoriale
27:00et notre pôle
27:01en particulier
27:02va venir
27:03être
27:03une interface
27:05entre
27:06les acteurs
27:07du spatial
27:07et l'État
27:09et les collectivités locales.
27:11Les cas d'usage
27:15qu'on peut citer
27:16qui mêlent
27:18les deux thématiques
27:19d'intelligence artificielle
27:20et de traitement
27:22d'images satellitaires
27:23peuvent couvrir
27:26tous les champs
27:28de l'adaptation
27:29des territoires
27:30qui regroupent
27:32par exemple
27:33le littoral
27:34et les thématiques
27:34des eaux
27:35mais aussi
27:35l'éclairage nocturne
27:36avec toutes les influences
27:39qu'il peut y avoir
27:39sur la biodiversité
27:40des thématiques
27:42d'occupation du sol
27:43de surchauffe urbaine
27:44ou d'aménagement urbain.
27:48Côté IGN
27:49donc en un positionnement
27:50qui est plutôt complémentaire
27:51l'IA
27:52et les services d'innovation
27:53sont très largement
27:55développés
27:56ces dernières années
27:57avec une impulsion
27:58très forte
27:59de la direction
27:59qui a mis en place
28:00une feuille de route
28:01pour l'IA
28:03Transversal Institut
28:04donc aujourd'hui
28:05c'est une trentaine
28:06d'experts
28:06dans les différents
28:07services d'innovation
28:08et également
28:09dans les services
28:09de prod
28:10de production
28:11plus des équipes
28:12de recherche
28:13qui sont spécialisées
28:15en traitement d'images
28:17observation de la terre
28:18mais aussi
28:18en géodésie.
28:21En termes
28:21de pré-principes
28:23l'idée
28:24est de mettre
28:25en maximum
28:26tout ce qui est développé
28:27et ce qui sort
28:27de l'IGN
28:29en open source
28:30est de s'appuyer
28:32sur un savoir
28:35une compétence
28:38scientifique
28:39forte
28:39de publier
28:40de s'appuyer
28:41sur des méthodes
28:42qui sont reconnues
28:43et de proposer
28:44des choses
28:45les plus robustes
28:46possibles.
28:47En termes
28:47d'application
28:48comme vous le savez
28:49l'IGN est un institut
28:50national
28:51qui a comme mission
28:53de couvrir le territoire
28:54donc on va travailler
28:56essentiellement
28:56sur des projets
28:57qui sont à l'échelle
28:59du territoire
28:59à l'échelle
29:01de la métropole
29:01et des outre-mer
29:02dès qu'on le peut.
29:05Donc on a
29:06de ce fait
29:07des équipes
29:08IA
29:09qui travaillent
29:10énormément
29:10avec les personnes
29:13métiers
29:13notamment
29:14géomaticiens
29:16experts
29:16mais aussi
29:17photointerprètes
29:18développeurs
29:19avec une approche
29:20pluridisciplinaire
29:22sur la plupart
29:23de nos projets.
29:25Voilà
29:25donc c'est des projets
29:26qui sont généralement
29:27de très grande ampleur
29:29qui doivent être appliqués
29:30sur tous les territoires
29:31et donc qui sont
29:31très exigeants
29:33et très demandeurs
29:34en termes de ressources
29:35humaines et de calculs.
29:39Je passe la slide après.
29:42Avant de vous parler
29:43de deep learning
29:45et leurs applications
29:47satellitaires
29:47je pense qu'il est important
29:49de rappeler
29:49et en lien
29:51avec la présentation
29:52très intéressante
29:53de Mathieu
29:53juste avant
29:54de l'impact
29:55environnemental
29:56de l'IA
29:57je pense qu'il faut
29:58contextualiser
29:59en rappelant
30:02qu'il est important
30:03de bien dimensionner
30:04vis-à-vis
30:05de la problématique
30:06les modèles
30:07d'IA
30:08qu'on va essayer
30:09de mettre en place.
30:10Donc ça va dépendre
30:11de l'objectif métier
30:12donc de quel indicateur
30:14on veut
30:15obtenir
30:16de notre
30:17solution
30:18d'intelligence artificielle
30:20et après
30:22plein de
30:23thématiques
30:25qui doivent être
30:27soigneusement
30:28détaillées
30:30comme la complexité
30:31du signal
30:33vis-à-vis
30:34de l'indicateur
30:34qu'on veut créer
30:35la disponibilité
30:36de labels
30:37donc d'étiquettes
30:38terrain
30:39pour entraîner
30:40notre algorithme
30:41quel type
30:44d'image
30:44satellitaire
30:45on va pouvoir
30:45mobiliser
30:46et aussi
30:48l'enjeu
30:50d'explicabilité
30:50du modèle
30:51un modèle simple
30:52par exemple
30:53on va pouvoir
30:53être en mesure
30:55de mieux
30:56comprendre
30:56comment il fonctionne
30:57alors qu'un algorithme
30:58de deep learning
30:59ça va être plus compliqué
31:00d'auditer
31:01la façon
31:02dont il a
31:03réalisé
31:05la prédiction
31:06donc il y a
31:07toujours
31:07un compromis
31:09à trouver
31:09entre le résultat
31:11attendu
31:11et ce que va coûter
31:13l'écart
31:15entre
31:16par exemple
31:16un gain
31:17en performance
31:20et une infrastructure
31:21matérielle
31:22un temps
31:24d'entraînement
31:26plus important
31:27des coûts
31:28aussi
31:29donc voilà
31:30il faut
31:30vraiment
31:31bien
31:32bien
31:33bien ajuster
31:35les compromis
31:36à faire
31:36entre
31:37complexité
31:38et
31:39simplicité
31:41donc la règle
31:43une règle
31:44synthétique
31:45qu'on pourrait
31:45proposer
31:47ça serait
31:48de
31:48commencer
31:50par une solution
31:51simple
31:53qui atteint
31:53les existences
31:54métiers
31:55et ensuite
31:55se poser la question
31:56de
31:57qu'est-ce que va apporter
31:59le deep learning
32:00et si
32:03les gains
32:03sont
32:04substantiels
32:05par rapport
32:06aux contraintes
32:07qu'il peut apporter
32:08voilà
32:09donc je vais vous présenter
32:13d'abord des thématiques
32:15en machine learning
32:16parce que
32:16le deep learning
32:17c'est automatique
32:18les algorithmes de deep learning
32:20sont automatiques
32:21mais leur utilisation
32:21ne l'est pas forcément
32:22et donc
32:24en termes d'application
32:25donc
32:26par exemple
32:27je vais vous présenter
32:28des applications
32:29pour la détection
32:30et le suivi de zones humides
32:31et d'aménagement urbain
32:33par exemple
32:35donc un premier projet
32:37en suivi
32:38de zones humides
32:38on a le projet
32:39Io for Redland
32:40donc projet
32:41labellisé
32:42SCO
32:42en 2023
32:44mené par
32:45le pôle satellitaire
32:46du CEREMA
32:47donc qui a consisté
32:48en
32:49le suivi
32:51de la renaturation
32:52d'une zone
32:53d'époldérisée
32:54aux Pays-Bas
32:55donc
32:56pour ce faire
32:57on a mobilisé
32:58donc
32:58toutes les données
32:59satellitaires
33:00qu'on pouvait trouver
33:02sur la zone d'étude
33:03avec de l'optique
33:05du radar
33:06et du thermique
33:07et
33:08et donc
33:09on a réuni
33:10réuni
33:11toutes ces données
33:11toutes ces données
33:13et ensuite
33:14on a pu
33:15et ensuite
33:17on a pu
33:17donc
33:17analyser
33:18donc
33:19de manière statistique
33:20sur des points homogènes
33:21ces données
33:24pour faire du suivi
33:25de la végétation
33:26et de la renaturation
33:27au fil du temps
33:28et dans ce cadre
33:29on a mis en place
33:30aussi
33:31une
33:31un algorithme
33:33de machine learning
33:34donc qui n'est pas
33:35du deep learning
33:36qui s'appelle
33:36un algorithme
33:37de classification
33:38ascendante hiérarchique
33:40et qui
33:41en fait
33:42qui va venir
33:43ici
33:43comparer
33:45des séries
33:46temporelles
33:47mais
33:47pas linéairement
33:48date à date
33:49mais en fait
33:50essayer
33:51plus de
33:52de comprendre
33:53des
33:54des évolutions
33:55de végétation
33:56qui peuvent être
33:57différentes
33:58en fonction des dates
33:59et
33:59même si
34:00une même
34:01évolution
34:02est à date
34:03différente
34:05cet algorithme
34:06va être en mesure
34:07de les relier
34:08en fonction du profil
34:09qu'a l'évolution
34:11de la végétation
34:11donc ça va être
34:12très intéressant
34:13mais c'est un algorithme
34:14dit non supervisé
34:16donc on ne va pas lui montrer
34:17des étiquettes de terrain
34:18donc c'est ensuite
34:20à l'opérateur
34:21de
34:22d'analyser la carte
34:24produite
34:24toute seule
34:25entre guillemets
34:26par l'algorithme
34:27et de relier ça
34:28à
34:29des
34:30différentes
34:31végétations
34:32et une évolution
34:34de
34:34de
34:35de
34:36de la
34:36renasturation
34:37de la zone
34:37donc ça nous a permis
34:38d'avoir
34:39d'avoir
34:40une carte
34:41très intéressante
34:42et qui nous a permis
34:43d'avoir
34:44voilà une information
34:44assez exhaustive
34:47finalement
34:47de l'évolution
34:48de la végétation
34:49sur le territoire
34:50un deuxième projet
34:53de zone humide
34:54c'est un projet
34:55qui s'appelle
34:56ROSO
34:57qui a été mené
34:58de 2023
34:59à 2025
34:59qui est cette fois
35:02donc un algorithme
35:03random forest
35:04d'arbre de décision
35:05qui
35:07est donc
35:08supervisé
35:09cette fois
35:10donc
35:10on a réuni
35:12des mesures
35:12de terrain
35:13zone humide
35:13sur un territoire
35:14sur le territoire
35:15de la cabalaire
35:16donc communauté
35:17de communes
35:17d'Artois
35:18East Roman
35:18autour de Bétune
35:20et donc
35:22on va venir
35:23apprendre
35:23à l'algorithme
35:24à partir
35:25des mesures
35:25de terrain
35:26à discriminer
35:29quelles zones
35:30peuvent être humides
35:31donc on a
35:32pour ça
35:32mobilisé
35:33des images
35:34sentinelle
35:341 et 2
35:36donc radar
35:36et optique
35:37dérivé
35:38des indices
35:38radiométriques
35:39des images optiques
35:40et intégré
35:42des modèles
35:42numériques
35:44de terrain
35:45de l'hygiène
35:46voilà pour avoir
35:48une information
35:49topographique
35:50donc avec ça
35:51on a pu
35:52on a pu réaliser
35:53une carte
35:54qui peut servir
35:55de prélocalisation
35:56de zones humides
35:56et qui va venir
35:57aider
35:58les opérateurs
35:59de terrain
36:00à avoir
36:02une meilleure
36:02idée
36:03des zones humides
36:05sur leur territoire
36:06rapidement
36:10côté
36:10côté
36:12donc
36:13aménagement
36:14urbain
36:14on a participé
36:16à une production
36:16nationale
36:17de détection
36:20de parking
36:21dans les zones
36:21à activité économique
36:22pour alimenter
36:23une base
36:24qui s'appelle
36:24la base FUSAC
36:25qui est une base
36:26un inventaire national
36:27d'emprise foncière
36:28donc ça donne
36:30une production
36:32assez large
36:33sur toute la France
36:34hexagonale
36:35on a produit
36:36les millésimes
36:372023 et 2024
36:38et le millésime
36:392025
36:39est en cours
36:40et sera publié
36:41au cours
36:42de l'année
36:422026
36:43et je te relaisse
36:48la mère
36:49Anna
36:49merci Nicolas
36:51donc là
36:52on vous a présenté
36:53des premiers cas
36:54d'usage
36:55qui étaient plutôt
36:55orientés
36:56machine learning
36:57des traitements
36:58par ordinateur
36:59mais qui ne vont pas
37:00jusqu'au deep learning
37:01c'est à dire
37:02à l'utilisation
37:03de réseaux de neurones
37:04voilà
37:05et donc on va
37:06vous présenter
37:07avec Nicolas
37:07trois cas d'usage
37:09plus deep learning
37:10donc un peu différent
37:11vas-y
37:12passe à la suivante
37:13alors
37:15trois cas d'usage
37:16qui sont
37:17au réoccupation
37:18du sol
37:18plutôt orienté
37:19végétation
37:20et plutôt
37:20sur chauffe urbaine
37:21alors le premier
37:25je pense que
37:26beaucoup d'entre vous
37:26le connaissent
37:27c'est le COSIA
37:28donc le suivi
37:29d'occupation
37:30du sol
37:30par IA
37:31qui est produit
37:31par l'IGN
37:32et qui est une
37:34bonne illustration
37:36de l'utilisation
37:37du deep learning
37:38pour calculer
37:40et prévoir
37:42l'occupation du sol
37:43pixel par pixel
37:46donc vraiment
37:47tout ce qui est
37:48nature du sol
37:49en 15 classes
37:51et qui va contenir
37:53des informations
37:55de prédiction
37:56sur quelle est la nature
37:58du sol
37:59donc ça c'est des informations
38:01qu'on va obtenir
38:02à partir d'un modèle
38:03numérique
38:04d'IA
38:04et qui a été entraîné
38:07à partir d'un jeu
38:09de données
38:10très très important
38:11qui va contenir
38:12des images
38:13et des annotations
38:14associées
38:15partout en France
38:16donc vous pouvez le voir
38:17la cartographie
38:18des annotations
38:21sur la droite
38:21donc on va avoir
38:22vraiment un jeu
38:23de données
38:24d'annotations
38:24extrêmement important
38:26qui va permettre
38:27d'entraîner
38:28un modèle
38:29le plus fin possible
38:30donc là
38:32et qui va ensuite
38:35à partir de ce modèle
38:36nous fournir
38:36des prédictions
38:37qui peuvent être
38:37réplicables
38:38sur tout un ensemble
38:39d'images
38:40de même type
38:41on continue par la suite
38:44et donc sur une quinzaine
38:45de classes
38:45à partir de ce modèle
38:47il y a
38:48COSIA
38:49qui a été fait
38:50en aérien
38:51l'IGN a travaillé
38:52sur d'autres capteurs
38:54et notamment
38:56à améliorer
38:56le modèle
38:58basé sur de l'aérien
39:00à partir d'images
39:01satellitaires
39:01Sentinelle 1
39:02Sentinelle 2
39:03Sentinelle 2
39:05mais aussi
39:06à le répliquer
39:06à le transférer
39:07sur d'autres sources
39:08d'images
39:08qui peuvent être
39:09des images historiques
39:10des images satellitaires
39:11SPOT
39:12ou encore des images
39:13satellitaires
39:14PLN NEO
39:14qui est l'exemple
39:15que vous voyez ici
39:15donc ce qui est intéressant
39:17c'est qu'on part d'un modèle
39:18qui a été pré-entraîné
39:19avec énormément d'annotations
39:20et pour lequel
39:21avec un peu moins
39:23d'annotations
39:23un jeu d'annotations
39:24qui est plus petit
39:25on va réussir
39:27à l'entraîner
39:28le spécialiser
39:29le permettre
39:30d'apprendre
39:30à travailler
39:31sur d'autres types
39:32d'images
39:32et là vous voyez
39:34le résultat
39:34sur les images
39:35PLN NEO
39:35avec un modèle
39:37qui même n'étant pas
39:38le modèle final
39:39a déjà des résultats
39:40très très similaires
39:41que celui
39:42sur le modèle aérien
39:43continue
39:45autre exemple
39:47un peu différent
39:48celui sur la forêt
39:49donc on a vu
39:50pour l'occupation
39:51du sol
39:51on peut aller
39:52encore plus loin
39:52pour un même type
39:53d'occupation du sol
39:54dans le cadre
39:55de la forêt
39:56essayer d'avoir
39:56des informations
39:57sur les essences forestières
39:58et pourquoi
39:59ce cas là
40:00est intéressant
40:01peut-être passer
40:02à la slide suivante
40:03Nicolas
40:04sans rentrer
40:06dans le détail
40:06je pensais
40:07que c'était intéressant
40:07de vous montrer
40:08un peu
40:08le processus
40:10en depuis
40:10un modèle
40:12donc pour le cas
40:13de la BD4 V3
40:15un modèle
40:16un peu différent
40:16de celui du COSIA
40:17puisque c'est un modèle
40:18de fondation
40:18qui va être développé
40:20en interne
40:21à partir de différents
40:23jeux de données
40:23et qui va être spécialisé
40:26ensuite
40:27à partir de jeux
40:27de données
40:28d'annotation
40:28pour devenir
40:29un modèle expert
40:30produire des inférences
40:32et ces inférences
40:33vont ensuite
40:33être processées
40:34pour être corrigées
40:35pour obtenir
40:36un produit final
40:37qui est la BD4 V3
40:38donc vous voyez
40:39vraiment tout le processus
40:40entre le modèle
40:42initial
40:42et les inférences
40:43et ces nouveaux
40:44modèles de fondation
40:45vont nous permettre
40:46de nous adapter
40:47dans des contextes
40:49très contraignants
40:49pour l'hygiène
40:50on a des territoires
40:51très variés
40:51à couvrir
40:52et besoin d'énormément
40:53de jeux de données
40:53d'annotation
40:54pour avoir des bons
40:55modèles de deep learning
40:55donc là on va avoir
40:57des modèles
40:57qui vont être
40:58des modèles
40:58d'auto-apprentissage
40:59qui vont être
40:59beaucoup plus légers
41:00et nous demander
41:01beaucoup moins
41:01d'annotation d'entrée
41:02Et pour un dernier
41:07cas d'usage
41:08deep learning
41:09je peux vous présenter
41:11un projet
41:12donc
41:13on fait un projet
41:16assez important
41:17depuis l'an dernier
41:18au CEREMA
41:19qui est
41:19l'étude
41:20de la complémentarité
41:23entre
41:24images mobiles
41:26acquises
41:27par des parcours
41:28d'un véhicule
41:29et le satellitaire
41:32donc en thermique
41:34pour mieux comprendre
41:36le phénomène
41:37de surchauffe urbaine
41:38et donc
41:39pour ça
41:40on a mis en place
41:41sur les images
41:42du véhicule
41:43avec deux parcours
41:44qu'on a réalisés
41:47que vous pouvez voir
41:48sur l'image de gauche
41:49on a mis en place
41:52un pipeline
41:53d'intelligence artificielle
41:55donc avec du deep learning
41:57qui mobilise
41:58un modèle de fondation
41:59donc le masque
42:00le modèle SAM
42:01qui va nous permettre
42:03d'avoir
42:04des masques
42:07de notre image thermique
42:09donc ici
42:10vous pouvez voir
42:10l'image thermique
42:11les masques
42:12faits par
42:13un modèle
42:14de fondation
42:15donc récupéré
42:16entraîné par l'État
42:17un modèle
42:19spécialisé
42:21qui nous permet
42:22de labelliser
42:24des types
42:25d'objets
42:26en mobilier urbain
42:27qu'on peut observer
42:28et ensuite
42:29on va
42:29en fait
42:30tirer
42:31le meilleur
42:32parti des deux
42:33en mettant
42:35des labels
42:37sur les classes
42:38du modèle
42:40le plus performant
42:42et donc
42:43on arrive
42:44à une
42:45prévision
42:46très satisfaisante
42:48des différentes
42:51classes
42:52de mobilier urbain
42:52qu'on peut observer
42:53directement
42:54à partir
42:55de l'image
42:56infrarouge thermique
42:57ensuite
43:01pour
43:02des dernières
43:03recommandations
43:04opérationnelles
43:05qu'on pourrait
43:05vous donner
43:06donc
43:07pour bien utiliser
43:09des modèles
43:09d'IA
43:10en lien
43:12avec
43:12de l'imagerie
43:13satellitaire
43:13l'important
43:15c'est de bien
43:16définir
43:17l'objectif métier
43:18et le niveau
43:19de performance
43:19attendu
43:20et après
43:21ça va
43:22dépendre
43:23de différentes
43:24choses
43:24le jeu
43:26de données
43:27l'explicabilité
43:28requise
43:28et les ressources
43:30dont vous avez
43:31à disposition
43:32mais voilà
43:34donc
43:34on peut toujours
43:35essayer de détailler
43:37au mieux
43:38votre besoin
43:39pour mettre en place
43:40le modèle
43:40le plus
43:41qui peut répondre
43:42à votre
43:43cas d'usage
43:44le mieux possible
43:45et bien sûr
43:46il faut toujours
43:46maintenir
43:47une validation
43:48terrain
43:48très importante
43:49parce que
43:50c'est vraiment
43:51la mesure terrain
43:52qui va
43:53finalement
43:53porter
43:56la vérité
43:59dans
43:59l'indicateur
44:01que vous voulez
44:01prédire
44:02et donc
44:03c'est grâce à elle
44:04que vous allez
44:04être en mesure
44:06de quantifier
44:09la performance
44:10de vos résultats
44:11et c'était tout
44:14pour cette présentation
44:16merci
44:17merci à tous les deux
44:20merci d'avoir
44:21tenu le timing
44:22qui était serré
44:23on a peut-être
44:24quand même le temps
44:25de prendre
44:25une ou deux questions
44:26s'il y en a
44:28sinon c'est que vous avez
44:37été très clair
44:37on les a
44:41sommés
44:42sur toutes les possibilités
44:43mais non
44:45ça t'a l'air
44:51ah si
44:52dispose-t-on des ressources
44:55qui indiquent
44:56quel outil utiliser
44:57en fonction des besoins
44:58je sais pas si tu veux répondre
45:07des ressources
45:09des ressources documentaires
45:11je pense
45:12c'est ça qui est demandé
45:14en fait
45:14c'est pas évident
45:16parce que
45:17je pense que le mieux
45:19c'est quand même
45:20de se faire accompagner
45:21au moins
45:21sur des phases
45:22sur le début
45:24la montée en maturité
45:26le montage du projet
45:28si vous avez pas
45:28la ressource technique
45:29en interne
45:30ça me semble important
45:32de pas hésiter
45:33à vous faire accompagner
45:34en termes d'expertise
45:35je sais pas ce que t'en penses
45:37Nicolas
45:37mais
45:37oui exactement
45:39j'allais donner
45:40la même réponse
45:40parce que
45:49vous aurez du mal
45:49à trouver un site
45:50où on vous dit
45:51voilà
45:51j'ai tel besoin
45:52où est-ce que je vais
45:54ça a l'air d'être bon
46:09merci à tous les participants
46:11merci aux intervenants
46:13merci à toi
46:15pour l'organisation
46:16merci beaucoup
46:17à bientôt
46:17à bientôt