#52 [1/2] - Données d'observation de la Terre et données du Web, rencontre entre les 2 univers

Données d'observation de la Terre et données du Web, rencontre entre les 2 univers

Abstract:

Exploiter les richesses contenues dans les données d'observation de la Terre est un défi à la fois économique et technique pour les acteurs du domaine. Aujourd'hui, ce potentiel est loin d'être entièrement libéré. Le monde du Web a en grande partie réussi à relever ce défi et ce depuis près d'une vingtaine d'années. Au travers d'une comparaison entre les données d'Observation de la Terre et les données du Web, nous analyserons les raisons de cet état de fait, identifierons les clés du changement et les perspectives pour les années à venir

Bio:

Romain est à la tête de l'équipe "Valorisation de la donnée d'Observation de la Terre" à Thales Alenia Space

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1. Données EO et données Web
   Rencontre entre 2 univers
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   Romain HUGUES – 2021 – Toulouse Data Science​
   

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2. Présentations
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3. Pitch
   Exploiter les richesses contenues dans les données d'observation de la
   Terre (EO data) est un défi à la fois économique et technique pour les
   acteurs du domaine. Aujourd'hui, ce potentiel est loin d'être
   entièrement libéré. Le monde du Web a en grande partie réussi à
   relever ce défi et ce depuis près d'une vingtaine d'années.
   Au travers d'une comparaison entre les données d'Observation de la
   Terre et les données du Web, nous analyserons les raisons de cet état
   de fait, identifierons les clés du changement et les perspectives pour
   les années à venir.
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   Romain HUGUES – 2021 – Toulouse Data Science
   

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4. Données du Web (+ social media)
   Yottaoctets (1024 octets)
   Texte en langage naturel = langue des
   humains.
   Multiples langues, principalement anglais
   Geo référencées : explicitement lat,lon +
   date ou dans le texte
   http://www.geonames.org/
   Milliards de sources interconnectées à sens
   unique par un protocole commun (http, IP)
   (Ne sont pas prises en compte les autres données images, son,
   etc... ni les données déjà structurées type LinkedOpenData)
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   http://internet-map.net/
   

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5. Données d'Observation de la Terre
   Données scientifiques : mesures explicites de
   paramètres physiques
   • Adaptées à des applications : climat, météo, etc...
   • Exploitables dans des modèles
   Données image. Au contenu implicite
   • Initialement pour exploitation humaine (ce qui
   nous intéresse)
   Exaoctets (1018)
   Pas de couverture globale (pour le moment)
   Georéférencées précisément. Quelques index par
   lieu, date etc...
   Pas d'accès commun, quelques sources assez
   isolées.
   Quelques standards OGC...
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   Romain HUGUES – 2021 – Toulouse Data Science https://www.euspaceimaging.com/true-30-cm-imagery/
   ESA Sentinel 5 –TROPOMI –NO2 Map
   

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6. Comparaison Web / EO data
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   Web Data EO Data
   "Sparse" Dense
   Explicite Implicite
   Non-controlée Controllée
   Données connected Sources Isolées
   Sources multiples Quelques sources (satellites)
   Revenus : contenus payants, publicité Revenus : vente de contenu, VAS
   

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7. Éléments communs
   • Matière brute
   • Hautement non structurée
   • Dédiée à une exploitation humaine
   • Large volumétrie
   • Nécessite une indexation, une
   structuration
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8. Exemple de structuration de données Web
   Moteurs de recherche
   • Analyse de la matière / crawlers
   • Indexation par mot-clé
   • Pas besoin d'IA
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   Knowledge Graph
   • Modélisation​
   • Raisonnement
   • Nécessite NLP
   

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9. Exemple de structuration de données EO
   Chaine en 4 étapes
   Ne se suffisent pas toujours. Nécessitent des compléments
   Très orientées "thématiques"
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   https://eopen-project.eu/
   

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10. Système de valorisation de données EO
    Data collection, data access
    • Broker, Data Cube etc...
    • Chaque fournisseur a le sien
    Extraction d'infos
    • Manuel / auto
    • Supervisé / non supervisé
    Gestion des connaissances
    • Utiliser les standards des autres !
    Usage applicatif
    • Thématique
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    Queryable Earth (Planet Labs)
    

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11. Les 4 défis du succès
    1. Data access unique
    • Broker universel courtage de données
    • Market place
    2. Permettre l'indexation par le contenu
    grâce à l'extraction systématique
    d'information
    • Traduction générique image <=> texte
    3. Intégrer les données au reste du monde
    dans des modélisations sémantiques
    • Gestion des connaissances scalable
    4. Business model?
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    https://paperswithcode.com/dataset/rsicd
    

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12. Conclusions et perspectives
    • Problématiques similaires
    • Architectures de solutions largement
    transposables d'un monde à l 'autre
    • interprétation automatique données Web en
    en avance ?
    • La donnée EO est toujours en panne d'un
    business model innovant
    • La donnée EO est insuffisante. Elle sert de
    complément aux autres données.
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