Recherche et projets

La prévision de la pollution de l’air par apprentissage profond guidé par la physique, et des projets plus anciens en logiciel, en robotique et en statistique.

Prévision de la pollution de l’air

Foehn : un globe montrant les PM2.5 à 1 km dans le monde entier

Prépublication arXiv · 2026 · premier auteur

Foehn

Prévision probabiliste mondiale de la pollution de l’air à 1 km, jusqu’à une semaine à l’avance, sur toutes les terres habitées. Un modèle génératif qui calcule d’où vient l’air (FLEXGREEN) et apprend le reste par flow matching ; validé sur des milliers de stations de mesure face à la prévision opérationnelle.

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Prédiction des PM2.5 par TopoFlow

npj Clim. Atmos. Sci. · 2026 · premier auteur

TopoFlow

Un Vision Transformer qui tient compte du relief, pour prédire la qualité de l’air à haute résolution sur la Chine. Des patchs qui suivent le vent, une attention sensible à l’altitude, six polluants. Publié dans npj Climate and Atmospheric Science (Nature Portfolio).

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Prédictions de CRAN-PM sur l’Europe

Prépublication arXiv · 2026 · premier auteur

CRAN-PM

Un Vision Transformer à deux branches et à résolutions croisées, qui prédit les PM2.5 journalières à 1 km sur toute l’Europe en 1,8 seconde, avec un transfert zero-shot (sans réentraînement) vers les États-Unis, le Canada et l’Inde.

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Chaîne de traitement de CranPM Studio

Logiciel open source · v1.0

CranPM Studio

La version logicielle open source de CRAN-PM : un paquet Python et une démo web en ligne pour prévoir les PM2.5 à 1 km sur l’Europe. API stable, ligne de commande, compatible CUDA et ROCm, démo sur HuggingFace. RMSE de 6,85 µg/m³ à J+1.

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Carte de pollution d’AQ-Net

SCIA 2025 · Springer LNCS

AQ-Net

Un réseau profond spatio-temporel pour la réanalyse de la qualité de l’air. Un LSTM avec attention et un kNN neuronal entraînable, appris sur les stations du nord de la Chine. Le réseau prédit la pollution là où il n’y a aucun capteur.

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Projets antérieurs et annexes