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Les modèles de deep learning cartographient nos champs depuis l'espace mais personne ne comprend pourquoi ils décident ce qu'ils décident. EDEM change ça.
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Les modèles de Deep Learning sont aujourd'hui les outils les plus performants pour la cartographie agricole à partir de séries temporelles satellites (Sentinel-2). Ils atteignent des précisions remarquables mais personne ne sait pourquoi ils décident ce qu'ils décident.
Ce manque de transparence bloque leur adoption par les agriculteurs, les agronomes et les décideurs publics.
Publication scientifique
Algorithmes d'explicabilité causale pour modèles DL sur MTS satellitaires
Recherche exploratoire
Capturer les liens entre prédiction et événements agro-climatiques
Publication scientifique
Cas d'usage réels sur données Sentinel-2 France agricole