L'action MANU

L'usage des « méthodes mathématiques et numériques (MANU) » au sens large est devenu indispensable pour l’étude de l’atmosphère et de l’océan, dans tous leurs aspects dynamiques, physiques, chimiques, et biologiques. Ces méthodes interviennent à tous les niveaux (modélisation, assimilation de données, quantification des incertitudes, analyse de données et apprentissage), et font appel à des notions mathématiques, algorithmiques et à des moyens de calcul de plus en plus sophistiqués. Les MMN ont permis ces dernières années des avancées scientifiques remarquables et l’amélioration des prévisions numériques dans de nombreux domaines OA, et leur rôle va encore s’amplifier dans les années à venir, ce qui en fait désormais un véritable sujet de recherche que cet Appel d'Offres propose de soutenir.

Le périmètre scientifique des projets attendus en réponse à cet appel d’offres LEFE-MANU peut être caractérisé par leur contenu méthodologique (comportant un fondement mathématique solide), éventuellement numérique (avec recours au calcul sur ordinateur), et générique (non totalement lié à une application ou un modèle spécifique). Ceci n’exclut bien sûr pas, bien au contraire, la présence d’un volet applicatif dans les projets, l’innovation pouvant émerger d’un domaine d’application spécifique. Les projets peuvent d’ailleurs être soumis conjointement à MANU et à une autre action de LEFE ou d’EC2CO. Ils peuvent également mentionner un lien éventuel avec les thématiques couvertes par le PNTS.

Les principaux axes de recherche auxquels on peut penser sont les suivants (ces points sont complétés par une liste de mots-clés en annexe, ceci à titre indicatif, sans caractère exhaustif) :

Modélisation : améliorer les modèles physiques et mathématiques ; développer les méthodes permettant de mieux prendre en compte les différents types de couplages (échelles / milieux / physiques / domaines) ; développer des approches « alternatives » (modèles de complexité réduite, approches mixtes déterministes/statistiques, paramétrisations …) ; analyse de systèmes dynamiques (e.g. pour les modèles biogéochimiques). Approches mathématiques, numériques et stochastiques.
Assimilation de données : proposer de nouvelles méthodes d’assimilation de données. Progresser sur des difficultés méthodologiques récurrentes (modélisation des covariances d’erreur, prise en compte des biais et des erreurs modèles…) ou en forte émergence (traitement des fortes non-linéarités et de la non-gaussianité, application à des modèles et des observations multi-échelles et/ou multi-sources, prise en compte de nouveaux types de données comme les images… ); estimer les paramètres d’un modèle ; développer de nouvelles applications, notamment la prévision décennale et les projections climatiques; caractériser l’optimalité du triptyque modèle/données/méthode d’assimilation.
Quantification des incertitudes : développer les méthodes (variationnelles et stochastiques) d’analyse de sensibilité afin d’identifier et de hiérarchiser les sources d’incertitudes (entre autres pour les sorties de modèles climatiques) ; méthodes de perturbation pour les systèmes d’assimilation et les simulations d’ensemble ; identifier et représenter les erreurs en modélisation directe et inverse (y compris pour les modèles (« opérateurs ») d’observation), approches multi-modèles ; optimisation de systèmes d’observations..
Données, analyse et apprentissage : exploitation de masses de données (observations et/ou sorties modèles), à l’aide d’outils nouveaux ou issus de disciplines extérieures à la communauté océan-atmosphère: statistiques avancées, méthodes d’apprentissage, traitement du signal et des images, visualisation scientifique… à des fins de classification, étude de processus, paramétrisations, modèles de complexité réduite … et pour des données complexes (grande dimension, chaos, extrêmes, non stationnarités …).
Nouvelles technologies : Développements d’algorithmes et utilisation d’outils adaptés aux nouvelles technologies logicielles et matérielles (supercalculateurs à 10⁶-10⁷ processeurs, GPU, entrées/sorties et stockage des données, nouveaux systèmes d’observations, langages dédiés …).