Ces deuxièmes journées annuelles, depuis le lancement officiel du projet en avril 2024, ont permis de faire un point d’étape et un bilan sur les avancées majeures du projet.
Retour sur les présentations et démonstrations de ces journées !
La mise en place d’une infrastructure numérique collaborative
Le projet Digital Earth s’inscrit dans un écosystème en plein essor de plateformes numériques destinées à devenir le nouvel environnement de travail des scientifiques.
Ce développement implique un véritable changement de paradigme : dans un monde numérique dense, constitué de pôles thématiques structurés en silos.
Digital Earth est l’un des quatre projets de plateformes numériques aux philosophies convergentes, coordonnés par le BRGM. Il collabore avec :
- la PNI (Plateforme Numérique Intégrative) du BRGM ;
- la plateforme numérique du PEPR Risques (IRiMa) ;
- la plateforme numérique du PEPR OneWater (eau, bien commun).
Coordonnés par le BRGM, ces projets se fédèrent autant que possible afin de limiter la prolifération de solutions techniques et, à terme, de structurer une plateforme centrale proposant des interfaces adaptées aux besoins des différents métiers ou projets.
Ces plateformes visent toutes à répondre à la même ambition : mettre à disposition des communautés scientifiques un espace de travail numérique partagé, permettant d’accéder aux données, aux codes et aux outils nécessaires pour les traiter, visualiser et diffuser.
Pour atteindre ces objectifs d’opérationnalisation et d’adaptabilité, le BRGM propose la mise en place d’une architecture commune, pensée pour et avec la communauté scientifique. Conçue pour être évolutive, cette architecture s’appuie sur des briques fonctionnelles existantes et open source, garantissant sa robustesse et sa pérennité.
Les trois axes du projet Digital Earth
Le projet Digital Earth est organisé autour de trois axes de travail interdépendants :
- Le développement et la mise en service d’un environnement numérique inédit, sous forme de plateforme collaborative, conçu pour répondre aux besoins des scientifiques.
- La reprise, la valorisation et la mise en production de nombreux outils numériques et systèmes d’information préexistants au BRGM et au sein de la communauté (SI Géol, outils SIG, outils RGF, etc.).
L’ambition est de numériser l’ensemble des processus métiers de la géologie, depuis le terrain jusqu’à la diffusion, en passant par la modélisation 3D.
Une étape clé de ce processus, sur laquelle le projet concentre une part importante de ses efforts, est la standardisation des données et des processus métiers. - La recherche et le développement de nouveaux outils et environnements de travail. Les axes explorés en ce début de projet concernent notamment :
- la conception de jumeaux numériques du sous-sol ;
- l’exploration du potentiel de l’intelligence artificielle dans différents domaines des géosciences ;
- le développement de nouveaux outils de prédiction spatiale ;
- L’adaptation de la modélisation dynamique du sous-sol aux nouveaux usages énergétiques.
Les données géologiques : depuis l’acquisition jusqu’à la connaissance
Concernant les données et la connaissance géologiques, les présentations et échanges ont mis en évidence l’importance de leur bancarisation dans un système permettant d’assurer un langage contrôlé et standardisé, à l’échelle du BRGM et au-delà. Conceptualisé et implémenté avec le SIGEOL, Digital Earth a pour objectif de poursuivre les efforts engagés au cours de la dernière décennie.
La construction de la connaissance géologique constitue un cheminement complexe, allant des travaux de terrain jusqu’à la conception de modèles, en passant par les analyses en laboratoire. Les travaux menés en concertation entre les différents acteurs des nombreux Work Packages (WP) se concentrent sur la numérisation du savoir géologique au sein d’un système d’information. Celui-ci permettra, à terme, le couplage entre les données géologiques, l’analyse des processus permettant d’en extraire la connaissance et les données analytiques, notamment géophysiques. L’objectif est d’offrir une approche intégrée allant de la quantification des propriétés physico-chimiques des roches jusqu’à la compréhension des processus à l’origine de leur formation et de leur histoire géologique.
L'intelligence artificielle (IA) pour la géologie
Ces quinze dernières années, la révolution du Deep Learning, combinée aux progrès dans l’acquisition de données, a relancé l’intérêt pour ces méthodes.
Le projet Digital Earth consacre une part importante de ses travaux de recherche à l’utilisation de méthodes d’IA, en particulier pour la cartographie prédictive.
Bien que l’IA soit utilisée en géosciences depuis de nombreuses années, les applications et les méthodes qui en dépendent restent encore marginales.
En effet, les géosciences posent plusieurs difficultés à ces approches « pilotée par les données » (« data driven » en anglais) :
- Les données sont souvent peu nombreuses ou coûteuses.
- Elles apportent généralement une information indirecte par rapport à l’objectif.
- La « vérité terrain » est rarement accessible.
- L’expertise joue un rôle central dans l’interprétation, ce qui introduit de la subjectivité.
Les enjeux de la cartographie prédictive
Les campagnes de terrain restent indispensables pour l'acquisition de données, et la validation des connaissances géologiques. Toutefois, elles sont souvent limitées par l’ampleur des zones à couvrir, la dangerosité de certains environnements ou la rareté des données.
La cartographie prédictive par IA agit comme un amplificateur de l’expertise géologique : elle automatise l’analyse de grands volumes de données, propose des cartes préliminaires, et oriente plus efficacement les missions de terrain pour confirmer les hypothèses.
Dans le projet Digital Earth, la cartographie prédictive est organisée en deux grandes thématiques :
- La caractérisation des formations superficielles.
- La détection de corps géologiques en sous-surface.
Elle doit répondre à trois problématiques principales :
- Comment faire travailler ensemble les données disponibles ?
- Comment identifier les objets géologiques à partir de ces données ?
- Comment capter et restituer les incertitudes ?
La prédiction spatiale
Le développement de la plateforme Digital Earth implique l’intégration de nouveaux outils de prédiction spatiale.
Ces outils, au cœur du projet, font le lien entre les données d’observation, les concepts et les modèles, supports de prédiction comme les modélisations dynamiques.
Les verrous à lever concernent l’adéquation entre les données mesurées et les besoins de prédiction. Il est souvent nécessaire de recourir à des approches plus ou moins indirectes pour alimenter certaines de ces prédictions. Mais face à des données exhaustives, comme celles issues d’approches géophysiques, des incertitudes persistent et ne permettent pas de répondre immédiatement aux besoins applicatifs.
L’enjeu de la plateforme est de réunir un grand nombre d’experts issus de disciplines différentes et travaillant à des niveaux théoriques variés.
La modélisation dynamique
La modélisation dynamique est cruciale pour envisager des solutions répondant aux problèmes posés par les nouveaux usages du sous-sol, ces derniers étant motivés par la transition énergétique. De nombreux concepts et connaissances en géologie ont été acquis par d’autres domaines de recherche (risques naturels, prospection pétrolière et gazière), mais il existe également un large panel d’outils numériques dont on a hérité, notamment de simulation, sur lesquels les nouvelles technologies du sous-sol vont pouvoir s’appuyer.
La question est alors la suivante : comment faire évoluer ces outils pour répondre aux besoins des nouveaux usages du sous-sol ?
Trois défis majeurs sont identifiés :
- L’adaptation à de nouveaux objets géologiques (par exemple, les failles et fractures qui représentent à la fois des risques et des cibles pour l’exploitation de nouvelles ressources).
- La simulation de nouveaux processus physiques tels que la géomécanique (couplage hydromécanique) ou le transport réactif, par exemple.
- La disponibilité des données sur des terrains peu étudiés jusqu’à présent, dont l’acquisition représenterait un investissement conséquent.
Les nouveaux usages du sous-sol posent donc de nouvelles questions d’exploration, mais aussi des problématiques liées à l’analyse du risque et de l’incertitude, essentielles pour garantir la sécurité des installations.
Ces analyses nécessitent des modélisations numériques fiables exploitant au mieux l’ensemble des données existantes.
Le work-package 5 du projet Digital Earth comporte un ensemble de travaux destinés à faire évoluer ces modélisations numériques de manière à répondre à ces nouveaux défis.
- 6 actions s’inscrivent dans une logique d’amélioration de la modélisation des milieux fracturés et/ou faillés, tant en améliorant les techniques de maillage de ces milieux complexes, qu’en modélisant la physique des interactions mécaniques entre les failles et le milieu environnant.
- 6 autres actions travaillent sur l’extension à la simulation de nouveaux processus physiques, notamment couplés, tels que stabilité mécanique et hydrodynamisme, transport d’espèces dissoutes et échanges géochimiques avec la roche, et interactions eau-gaz dans le cas de la migration de gaz solubles.
Journée annuelle 2026 du projet Digital Earth
© PEPR Sous-sol, bien commun
Les stands, ateliers et posters
Les moments de rencontre et d’échange occupaient une place centrale dans le programme de ces journées.
En complément des présentations de synthèse tenues dans l’auditorium, les pauses café prolongées étaient structurées autour de la présentation des posters des doctorants et post-doctorants, ainsi que de stands thématiques animés.
Ces temps ont permis des discussions plus ciblées et approfondies entre chercheurs autour de démonstrateurs, de prototypes et de résultats de recherche.
Les participants ont ainsi pu échanger autour des démonstrations portant sur :
- Le module d’acquisition de données géologiques standardisées de terrain (QField).
- Le SI Géol.
- Les outils SIG au service de la carte géologique.
- La Plateforme Numérique Intégrative (PNI).
- L’orchestration des workflows de modélisation géologique 3D.
- Les méthodes d’intelligence artificielle appliquées à l’étude géologique du régolithe.
Journée annuelle 2026 du projet Digital Earth
© PEPR Sous-sol, bien commun
Journée annuelle 2026 du projet Digital Earth
© PEPR Sous-sol, bien commun
Journée annuelle 2026 du projet Digital Earth
© PEPR Sous-sol, bien commun
Journée annuelle 2026 du projet Digital Earth
© PEPR Sous-sol, bien commun