Anticiper les risques météorologiques extrêmes pour sécuriser les lancements spatiaux
Modèles IA avancés pour prédire les vents extrêmes, fiabiliser les décisions de tir et sécuriser les opérations spatiales critiques.
Contexte
Le vent extrême constitue un facteur de risque majeur pour le lancement de fusées. Pour le CNES, mieux caractériser et anticiper ces phénomènes rares est critique afin de garantir la sécurité des vols et des opérations au sol. Cependant, les méthodes actuelles se heurtent à des défis de taille : la qualité des données collectées in situ, le manque de volume de données historiques suffisants dans certains sites et la difficulté de transposer les modèles d'un site géographique à un autre.
Solution
Nous avons développé une solution d'IA déployée sur le Data Lake du CNES pour fiabiliser les études météorologiques. En utilisant des algorithmes de Machine Learning, clustering et de détection d'anomalies, notre modèle assure l'intégrité des données acquises, caractérise les régimes de vents et identifie les signaux précurseurs (early signals). Cette approche permet de prédire les maximums quotidiens de vent, même pour de nouveaux sites peu ou non instrumentés.
Bénéfices
- Meilleure caractérisation des événements extrêmes, permettant une anticipation fine des risques pour les lanceurs
- Gain de temps opérationnel grâce à l'automatisation du traitement des données météorologiques brutes
- Capacité de projection sur de nouveaux sites géographiques grâce à la robustesse des modèles de prévision
« Le défi principal résidait dans la rareté et l'incohérence des données liées aux événements climatiques extrêmes. En utilisant des techniques avancées de clustering, nous avons réussi à isoler les régimes de vents critiques et leurs signaux faibles. Cette solution offre au CNES une visibilité inédite pour anticiper les risques météo sur le pas de tir. »
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