Dynafor présent à la 4ième édition de la conférence ML4EO
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Emilie Tardieu et Yousra Hamrouni se sont rendues à la quatrième édition de ML4EO, une conférence annuelle qui réunit la communauté travaillant sur l'intelligence artificielle (IA) appliquée à l'observation de la Terre : chercheurs, secteur public, industrie, organisée par l'université d'Exeter en Angleterre du 14 au 16 juin 2026. Emilie Tardieu y a présenté ses travaux de thèse le mercredi 24 juin, lors d'un exposé intitulé « Old-growth forests detection using multimodal deep learning from remote sensing data », dans lequel elle décrit l'approche développée pour détecter les vieilles forêts en combinant plusieurs sources de données par apprentissage profond.
Trois jours denses entre ateliers, conférences invitées et sessions de présentations et posters. Deux interventions ont marquée en particulier nos collègues : celle d'Emily Lines (Cambridge) sur ce que l'IA apporte, et n'apporte pas encore, à l'écologie forestière, et celle de Jakub Nowosad sur la validation des modèles en apprentissage spatial. Ce dernier sujet est revenu fréquemment pendant les trois jours.
Le matin elles ont participé à des workshop, en particulier sur les modèles de fondation en géospatial, Tessera et TerraMind notamment. Ce sont des modèles entraînés sur d'énormes quantités de données, qu'on peut ensuite réutiliser pour différentes tâches sans repartir de zéro. Ils occupaient une bonne place dans le programme, avec plusieurs présentations sur leur évaluation et leur généralisation à d'autres usages : cartographie des sols, détection de cicatrices d'incendies, suivi de la biomasse.
La conférence s'est terminée sur une discussion autour de la reproductibilité en machine learning pour l'observation de la Terre, un sujet important dans le domaine et qui a bien clôturé ces trois jours.
