Séminaire 2025

organisé par le Réseau d'Observation du Littoral de Normandie et des Hauts-de-France

20 Novembre 2025

Le séminaire de cette année a réuni chercheurs, acteurs institutionnels et experts autour d’une question centrale : quelle place pour l’intelligence artificielle dans l’étude des dynamiques côtières et la gestion des risques associés ?

Une opportunité technologique en plein essor

Les échanges ont montré que l’IA offre des perspectives prometteuses pour le suivi et la prévision des phénomènes côtiers. En effet, des travaux et des projets concrets ont été mis en lumière :

• L’utilisation de l’IA sous la forme d’un réseau de neurones afin de prévoir de manière rapide et cohérente les dynamiques côtières à différentes échelles de temps.
• L’évolution des falaises étant encore difficile à prévoir, des recherches sont menées pour détecter de manière automatique les éboulements, avec de premiers résultats prometteurs.
• Des systèmes de prévision d’inondation à échelle locale et de projection de submersion marine sur le long terme sont en cours de construction.
• A l’échelle mondiale, d’autres travaux existent sur cette thématique, comme sur l’extraction automatique du trait de côte, la cartographie des habitats ou encore la vision par ordinateur pour la gestion halieutique.

Ces outils permettent de traiter des volumes de données croissants, d’améliorer la précision des analyses et de réduire les délais de calcul, ouvrant la voie à des systèmes plus réactifs mais ils peuvent se heurter aux problématiques majeures de l’IA.

Des conditions de réussite exigeantes : la donnée au cœur du processus

La performance des modèles d’IA repose avant tout sur la qualité, la diversité et la pertinence des données. Plusieurs points-clés ont été soulignés :

• Provenance des données : Les modèles doivent s’appuyer sur des données in-situ fiables, qui peuvent être complétées par des sources satellitaires, des capteurs automatisés et parfois des dispositifs participatifs.
• Traitement et préparation : Il est important de n’entrainer le modèle IA qu’avec une partie des données seulement pour le tester avec le reste sans qu’il ne l'ait étudié en amont. L’idée est de vérifier la capacité de prévision du modèle et de réaliser ensuite d’éventuels ajustements. Par ailleurs, il est aussi important de bien choisir les variables et de ne pas en inclure trop : augmenter le nombre de paramètres n’améliore pas forcément la pertinence de l’outil.
• Qualité et représentativité : Les modèles sont performants sur des phénomènes connus, mais fragiles face aux événements extrêmes ou aux contextes jamais rencontrés.

En résumé, sans donnée fiable, l’IA n’a pas de sens. La question « quelles données sont utiles à la décision ? » reste centrale pour orienter les efforts de collecte et d’investissement.

Des limites techniques et éthiques à intégrer

Les discussions ont mis en lumière plusieurs points de vigilance :

• Événements extrêmes ou rares : les modèles IA, basés sur l’apprentissage, peinent à prévoir des phénomènes rares ou brutaux (tempêtes inédites, effondrements de falaises). Cela nécessite une grande quantité de données d’entrainement qui permettrait au modèle d’être davantage confronté à ce type d’évènement.
• Changement d’échelle : difficulté à passer d’un site atelier à une échelle régionale ou nationale sans perte de précision.
• Biais et opacité des modèles : la « boîte noire » des réseaux neuronaux complique l’explication des résultats. L’IA explicable reste un enjeu fort pour renforcer la confiance.
• Consommation énergétique et impact environnemental : développer des IA frugales et proportionnées, en intégrant le coût écologique du matériel, du stockage et des calculs.
• Absence de cadre réglementaire ambitieux : importance d’une gouvernance partagée et responsable.
• Risque de techno-solutionnisme : l’IA ne doit pas détourner les ressources des priorités climatiques.

Perspectives et enjeux stratégiques

L’avenir de l’IA appliquée aux littoraux dépendra de sa capacité à s’inscrire dans une trajectoire sobre et équitable, compatible avec les objectifs de décarbonation. Plusieurs points ont été soulevés :

• Financement, un équilibre à trouver : Les investissements actuels se concentrent massivement sur l’IA, parfois au détriment des actions d’adaptation climatique, pourtant sous-financées depuis des décennies. En effet, les projets IA bénéficient d’une dynamique forte, sans toujours intégrer les contraintes environnementales. Le risque : siphonner les ressources au profit de solutions technologiques, au lieu de renforcer les mesures d’atténuation et d’adaptation.
• Une doctrine pour l’incertitude : Toute information produite par IA doit être assortie d’une indication claire d’incertitude, afin d’éviter la surinterprétation et de préserver la confiance des acteurs et des citoyens.
• Place de l’humain et gouvernance: L’IA ne remplace ni l’expertise scientifique ni la décision politique. Elle doit rester un outil d’appui, intégré dans une stratégie globale où la donnée, la transparence et la sobriété sont des piliers essentiels.
• Accompagnement et structuration des projets : le rôle des acteurs locaux. Pour éviter l’isolement des initiatives et favoriser des usages responsables, des structures comme le DataLab Normandie jouent un rôle clé. Il se positionne comme un facilitateur stratégique, garantissant un cadre de confiance et une réflexion éthique pour des projets qui répondent aux besoins du territoire. Ce dispositif régional propose :
  • Mise en réseau d’expertises (laboratoires, entreprises, collectivités)
  • Accompagnement technique et financier pour le montage de projets IA
  • Acculturation à la donnée et à l’IA via formations, webinaires et ressources pédagogiques

En conclusion

L’IA constitue un levier intéressant pour mieux comprendre et anticiper les dynamiques côtières, mais elle ne saurait se substituer à l’expertise humaine ni à la décision politique. Son usage doit être raisonné, éthique et intégré dans une vision collective où la donnée est la clé, et où les priorités climatiques restent au centre des choix financiers et stratégiques. Plus qu’une fin en soi, l’IA est un outil au service d’une adaptation durable et équitable des littoraux.

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