Par Marta Rende, étudiante en Master of Science in Engineering à la HES-SO et ambassadrice du domaine Ingénierie et Architecture
Durant les trois derniers mois de mes études en informatique et systèmes de communication, j’ai mené un projet que j’aimerais vous présenter. Il s'agit de la dernière étape de mon parcours d'étudiante à la HEI-Valais: mon travail de bachelor.
Le sujet portait sur la météorologie, et plus particulièrement sur les prévisions. J’ai choisi d’étudier un phénomène bien connu en Suisse : le stratus. Ce nuage bas, typique de la plaine suisse, se distingue du brouillard par le fait qu’il n’est pas en contact direct avec le sol.
Ce phénomène apparait principalement en automne et en hiver, lorsqu’une couche d’air froid reste piégée sous une couche d’air plus chaud, créant ces journées grises et sans soleil que beaucoup de personnes en Suisse connaissent bien.
Pourquoi est-il si important d’étudier ce phénomène ? Parce que lorsque le stratus est très présent, les avions peuvent avoir des difficultés à décoller. De plus, d’un point de vue énergétique, il joue un rôle essentiel : connaitre la présence du stratus permet d’estimer le rendement des panneaux solaires.
Pour l’instant, il n’existe pas de méthode automatique et fiable pour prédire ce phénomène. Seules des personnes expérimentées, comme les spécialistes de MétéoSuisse, parviennent à anticiper sa disparition. Elles s’appuient sur leurs connaissances des variations saisonnières et sur l’analyse de variables météorologiques influençant l'évolution du stratus.
C’est pourquoi il serait particulièrement intéressant de développer un système capable de prévoir le stratus de manière autonome et précise. Pour atteindre cet objectif, j’ai adopté, dans mon travail de bachelor, une approche un peu différente : réaliser des prévisions météorologiques à partir d’images de paysages.
Plus concrètement, j’ai utilisé des photos provenant des caméras de MétéoSuisse, sur lesquelles il est possible d’observer la présence du stratus. Ces images, combinées à des données météorologiques classiques, m’ont permis d’entrainer un modèle d’intelligence artificielle capable de prédire, à court terme, la présence du stratus sur le lac Léman.
La tâche n’a clairement pas été simple, car les données dont je disposais étaient loin d’être parfaites. Il manquait de nombreuses mesures et images, et une grande partie des photos étaient inexploitables parce qu’elles étaient obscurcies par la glace, la neige ou la pluie. De plus, je ne disposais que de peu d’exemples de situations où le stratus était réellement présent, ce qui rendait l’apprentissage pour le modèle particulièrement difficile.
Malgré cela, les résultats finaux obtenus sont très encourageants, car j'ai pu constater que mon modèle parvient à trouver dans l'image des motifs qui peuvent indiquer une dissipation potentielle du stratus dans l'avenir.
Pour conclure, ce travail de bachelor a représenté bien plus qu’un simple projet académique : il a été l’occasion de mettre en pratique l’ensemble des compétences acquises durant mes études, tout en explorant un domaine concret, utile et passionnant.
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