Vous savez faire une carte. Savez-vous faire une carte de ce qui n'a pas encore eu lieu ?
Le problème
Un service technique dispose d'un inventaire de 200 glissements de terrain recensés. La question qu'on lui pose n'est jamais « où ont-ils eu lieu ? » — c'est « où le prochain aura-t-il lieu ? »
Notre promesse
Produire une carte de susceptibilité est facile. Produire une carte dont on peut défendre la fiabilité devant un bailleur ou un comité scientifique, c'est autre chose. Cette formation traite les deux, et insiste sur la seconde.
Compétences
À l'issue de la formation, ces compétences sont acquises et validées par un projet.
Programme
Chaque module annonce son objectif et son livrable. Cliquez pour ouvrir.
Du phénomène de terrain à la variable cible · constitution de l'inventaire · choix et préparation des covariables · alignement des rasters.
Nettoyage · valeurs manquantes · multicolinéarité (VIF) · standardisation · le problème des pseudo-absences et les stratégies d'échantillonnage.
Naïve Bayes et pourquoi son hypothèse d'indépendance est presque toujours fausse en géographie · KNN et sa sensibilité à l'échelle · Random Forest · XGBoost et ce qu'il apporte réellement.
Hyperparamètres · recherche en grille et aléatoire · validation croisée spatiale, la seule qui donne un chiffre honnête sur des données géographiques · le sur-apprentissage et ses signatures.
Matrice de confusion · courbe ROC et AUC · choix du seuil selon le coût de l'erreur · importance des variables · quand un bon score cache un mauvais modèle.
Prédiction sur la grille · export GeoTIFF géoréférencé · vectorisation · mise en page QGIS · rédaction de la note méthodologique.
Ce qui le prouve
Validation croisée spatiale, déséquilibre des classes et choix des pseudo-absences sont traités comme des chapitres à part entière. Ce sont les trois raisons pour lesquelles une carte affichant un AUC de 0,95 peut être sans valeur.
L'apprenant sort avec deux cartes et les notes méthodologiques qui les accompagnent — de quoi alimenter un mémoire, un article ou un rapport.
Outils : Python, scikit-learn, XGBoost, QGIS, rasterio — tous gratuits
Témoignages
Vos questions
Des bases suffisent : variables, boucles, fonctions, pandas. Le module 1 de notre parcours Data Analyse les couvre entièrement si vous partez de zéro.
Oui, et c'est le but. La méthode est identique pour les inondations, les sécheresses, les déversements d'hydrocarbures, la répartition d'espèces ou la cartographie du risque sanitaire. Seules les covariables changent.
Aucun. Python, scikit-learn, XGBoost et QGIS sont gratuits.
6 semaines · 18 séances · 100 % en ligne
Tarif sur demande
— tarif communiqué sur demande
