Brevet FR3143160A1 — publié le 20240614

PROCEDE DE PREVISION D’UNE SEQUENCE D’IMAGES PAR INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET SON ARCHITECTURE DE RESEAU DE NEURONES Architecture (100) de réseau de neurones pour la prévision d’une séquence d’images de sortie (300), à partir d’une séquence d’images d’entrée (200), comprenant au moins deux cartes (20a-b) de résolution (nx, ny), ladite architecture comprenant une pluralité de couches de neurones (101, 102, 111a-c, 112a-c, 113a-c, 132a-c, 133a-c, 134a-c) réparties dans des blocs élémentaires, lesdites couches étant entraînées au moyen d’une méthode de descente de gradient, ladite architecture mettant en œuvre au moins une double convolution (10), et comportant au moins un bloc élémentaire pour opération de descente (11a-c) qui comporte une couche de sous-échantillonnage (111a-c), des couches de double convolution (112a-c, 113a-c), et au moins un bloc élémentaire pour une opération de montée (13a-c) qui comporte une opération de suréchantillonnage (131a-c), une convolution (132a-c), une concaténation (Conc_a-c) d’un tenseur (19a,c,e) en sortie de l’opération de descente (11a-c) avec un tenseur (19h,j,l) en sortie de la convolution (132a-c), et deux convolutions (133a-c, 134a-c). Figure de l’abrégé : figure 1 Procédé de prévision d’une séquence d’images par intelligence artificielle et son architecture de réseau de neurones La présente invention appartient au domaine de la prévision d’images par intelligence artificielle, basée sur des algorithmes d’apprentissage profond (Deep Learning) supervisé. L’invention concerne plus particulièrement un procédé de prévision d’une séquence d’images et l’architecture du réseau de neurones le mettant en œuvre, afin de prédire notamment des cartes d’indice de ciel clair. L’invention trouve une application directe dans le secteur de la production d’énergies renouvelables au moyen de panneaux solaires, en évaluant notamment le potentiel de production énergétique d’un site, en fonction de la couverture nuageuse à venir. Etat de la technique La part de la production d’énergie à partir de ressources renouvelables dans le mix énergétique, telle que par l’exploitation de l’énergie solaire notamment, a connu un fort développement ces dernières décennies. Ce type de production d’énergie représente un enjeu majeur pour le 21 ème siècle ainsi que dans la réduction des gaz à effet de serre (GES) qui contribuent fortement au dérèglement climatique. L’exploitation de l’énergie solaire, pour produire de l’électricité ou de la chaleur, fait notamment partie des leviers qui ont été identifiés pour limiter le réchauffement climatique, par rapport à des ressources conventionnellement utilisées à l’heure actuelle à partir d’énergie fossiles telle que le charbon ou le pétrole. La majeure partie des énergies renouvelables sont dîtes intermittentes, et il peut alors être nécessaire, par exemple, de stocker l’énergie produite pour qu’elle puisse être consommée ultérieurement, si celle-ci n’est pas injectée directement sur le réseau de distribution. De plus, et dans un contexte de production dans le cadre d’un mix électrique, comme cela est souvent le cas (nucléaire, charbon, éolien, solaire, hydraulique, etc.), les gestionnaires des réseaux de distribution électrique ont besoin d’estimer la part potentielle d’énergies renouvelables afin de gérer en temps réel les flux électriques pour garantir l'équilibre entre la production et la consommation. Dans le cadre de l’exploitation de l’énergie solaire, celle-ci va dépendre, localement, essentiellement des conditions météorologiques. Aujourd’hui, et grâce à des nouveaux moyens technologiques les prévisions météorologiques sur un territoire sont de plus en plus précises. Il est cependant nécessaire de pouvoir réaliser ces prévisions, notamment de la couverture nuageuse, à l’échelle des sites de production d’électricité utilisant des systèmes de conversions solaires, afin de répondre aux besoins des gestionnaires des réseaux de distribution électrique. Le document FR3044128A1, du même déposant que la présente demande, décrit un procédé et un dispositif fournissant des prévisions de nébulosité par traitement statistique de données satellitaires, ces données pouvant être combinées à des données mesurées au sol. Après une collecte de données satellitaires de nébulosité à différents instants, une analyse statistique du déplacement des valeurs de nébulosité entre deux instants est effectuée, puis en récupérant un historique de données sélectionnées relativement audit déplacement, la nébulosité à un instant postérieur est évaluée, au moyen d’un modèle linéaire généralisé. Des données issues de capteurs placés au sol peuvent éventuellement être ajoutées en entrée du modèle linéaire généralisé pour améliorer la précision de l’évaluation de la nébulosité. Le document EP3132291A1, décrit un procédé de prévision de la couverture nuageuse à court terme comprenant le calcul par un ordinateur d'un champ estimé de vitesse des nuages à une valeur de temps actuelle en se basant sur des images du ciel. Un modèle de nuage segmenté est déterminé par l’ordinateur qui se base sur des images du ciel, un futur emplacement du soleil correspondant à une valeur de temps future, ainsi que des emplacements de pixels du soleil à la valeur de temps future en se basant sur le futur emplacement du soleil. Ensuite, un algorithme de rétropropagation aux emplacements de pixels du soleil est appliqué en utilisant le champ estimé de vitesse des nuages pour obtenir des emplacements de pixels du soleil propagés correspondant à une valeur de temps précédente. Enfin, l'ordinateur prévoit la couverture nuageuse pour le futur emplacement du soleil en se basant sur les emplacements de pixels du soleil propagés et le modèle de nuage segmenté. Le système de traitement des données décrit dans le document EP3132291A1 utilise également des données provenant d’au moins une caméra positionnée au sol et transmettant des images du ciel à différents intervalles. Dans ces deux documents, les prédictions sont basées, ou peuvent se baser en partie, par des données provenant d’au moins un capteur. Cette contrainte peut représenter des limites dans certaines applications, car les sites sur lesquels les prévisions sont réalisées doivent alors être équipés de capteurs, ce qui peut être problématique pour des prévisions multisites. Le document BERTHOMIER, L. et al., Cloud Cover Nowcasting with Deep Learning, IEEE, 2020, Tenth International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), pages 1 à 6 , décrit une méthode de prévision immédiate de la couverture nuageuse afin d’optimiser des prises de vue par satellite ou la prévision de la production d'énergie photovoltaïque. Dans ce document, des réseaux convolutifs profonds sont appliqués à des images satellites, et plusieurs architectures spécialisées dans la segmentation d'images et la prédiction de séries temporelles sont présentées. La variable prédite est la probabilité d’avoir un nuage sur chacun des pixels de l’image. Cette probabilité est comprise entre 0 et 1. Ce document exploite plusieurs architectures de réseaux de neurones mais ne fournit pas de description détaillée de ces architectures. La description de la mise en œuvre des prévisions pour les différentes architectures est incomplète et ne permet pas de reproduire ces résultats. Le document Ayzel G. et al., RainNet: a convolutional neural network for precipitation nowcasting, Geosci. Model Dev., 13 décrit une approche utilisant un réseau de neurones de type U-Net (Ronneberger, O., et al., U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation , Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, 2015, vol 9351) pour de la prévision de précipitation. Ce réseau réalise une prédiction pour un seul horizon temporel. Il est ensuite appliqué de manière récursive afin d’obtenir plusieurs horizons temporels. Cela nécessite de répéter l’opération de prévision autant de fois qu’il y a d’horizons temporels à prédire. Cette approche récursive entraine également une forte diffusion numérique qui tend à filtrer la dynamique à petite échelle. De plus la stratégie de gestion des effets de bords n’est pas explicitement décrite, si celle-ci existe. Ces effets de bords sont caractérisés par l’absence d’informations sur les bords d’un domaine de calcul. Par exemple en cas de nuages entrant dans le domaine de calcul, l’information n’est pas disponible pour le modèle si aucune gestion des effets de bord n’est mise en place. La présente invention vise à proposer une solution pour gérer ces effets de bord et s’affranchir de la récursivité. Par ailleurs, les méthodes classiques existantes sont essentiellement basées sur les vecteurs de déplacement des nuages (en anglais Cloud Motion Vectors – CMV ), qui sont des méthodes linéaires, ce qui représente une limitation forte. La présente invention vise alors à dépasser cette hypothèse de linéarité. Ainsi, il est nécessaire de pouvoir développer des modèles de prédictions utilisant pas ou peu de données autres que celles provenant d’images satellites par exemple. Aussi, deux objectifs supplémentaires visés, consistent à de réduire les temps de calculs, tout en gagnant en précision, grâce notamment aux dernières avancées en modélisation qui permettent de les atteindre, en utilisant des algorithmes et méthodes d’intelligence artificielle. Présentation de l’invention La présente invention vise à pallier tout ou partie des inconvénients présentés précédemment, et propose alors une solution innovante de prévision de l’évolution de la couverture nuageuse sur un territoire, en se basant sur une séquence d’images de la couverture nuageuse. La présente invention propose alors principalement deux avantages aux techniques de l’art antérieur. Tout d’abord, la présente invention offre des performances prédictives qui sont meilleures, dans des conditions d’utilisation standard, et ne se limite pas aux comportements linéaires. Ensuite, et au moyen d’un seul calcul, la présente invention permet de prédire les cartes d’indice de ciel clair à différents horizons de temps, simplifiant alors la chaîne de traitements nécessaires à la prévision d’une série temporelle desdites cartes. À cet effet, la présente invention vise une architecture de réseau de neurones pour la prévision d’une séquence d’images de sortie, à partir d’une séquence d’images d’entrée, comprenant au moins deux cartes de résolution (nx, ny), ladite architecture comprenant une pluralité de couches de neurones réparties dans des blocs élémentaires, lesdites couches étant entraînées au moyen d’une méthode de descente de gradient. L’architecture de réseau de neurones est remarquable en ce qu’elle met en œuvre au moins une double convolution, et comportant au moins un bloc élémentaire pour opération de descente qui comporte une couche de sous-échantillonnage, des couches de double convolution, et au moins un bloc élémentaire pour une opération de montée qui comporte une opération de suréchantillonnage, une convolution, une concaténation d’un tenseur en sortie de l’opération de descente avec un tenseur en sortie de la convolution, et deux convolutions. Selon une caractéristique particulière de l’invention, une image de sortie de la séquence d’images de sortie de l’architecture de réseau de neurones, est une carte représentant une variable physique. Selon une autre caractéristique particulière de l’invention, une image de sortie de la séquence d’images de sortie de l’architecture de réseau de neurones est une carte d’indice de ciel clair ou une carte d’épaisseur optique nuageuse ou une carte de rayonnement solaire. Avantageusement, l’évaluation de l’erreur de prévision des séquences d’images de sortie est basée sur une zone d’intérêt de la carte, et/ou dont la résolution (lx, ly) est inférieure à la résolution (nx, ny) de ladite carte et est centrée sur ladite carte. Un autre objet de l'invention est un procédé de prévision d’images remarquable en ce que ledit procédé met en œuvre l’architecture de réseau de neurones décrite préalablement, ledit procédé comportant les étapes suivantes : de prétraitement comprenant une étape d’adaptation de la résolution des images de la séquence d’images d’entrée, une étape d’organisation des données en échantillons et une étape de nettoyage des données d’entrée ; d’entraînement du réseau de neurones artificiels comprenant une étape de recherche de la combinaison des hyperparamètres de l’architecture du réseau de neurones, une étape d’apprentissage du modèle ; et de calcul de prévision desdites images comprenant une étape de réalisation des prévisions d’au moins une prévision d’une image. De façon avantageuse, l’étape de calcul de prévision du procédé peut être exécutée indépendamment de l’étape de prétraitement et de l’étape d’entraînement du réseau de neurones artificiels. Avantageusement l’étape de réalisation des prévisions du procédé génère nhz images de sortie à partir d’une unique prévision. Enfin, la présente invention a pour objet un produit programme d’ordinateur comportant un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, mettent en œuvre le procédé décrit préalablement. Les concepts fondamentaux de l’invention venant d’être exposés ci-dessus dans leur forme la plus élémentaire, d’autres détails et caractéristiques ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit et en regard des dessins annexés. Présentation des dessins Les figures sont données à titre purement illustratif pour une meilleure compréhension de l’invention sans en limiter la portée. Les différents éléments peuvent être représentés de manière schématique et ne sont pas nécessairement à la même échelle. Sur l’ensemble des figures, les éléments identiques ou équivalents portent la même référence numérique. Il est ainsi illustré en : : un schéma d’une architecture de réseau de neurones artificiels, selon le mode de réalisation préféré de l’invention ; : un schéma représentant une zone d’intérêt sur laquelle une erreur de prédiction est calculée ; : une image prédite obtenue en sortie du réseau de neurones artificiels, selon un mode de réalisation de l’invention ; : un schéma des principales étapes d’un procédé de prévision d’images, mettant en œuvre l’architecture du réseau de neurones artificiels de la ; : un schéma des principales sous-étapes effectuées durant une recherche de la combinaison d’hyperparamètres du procédé de prévision d’images. Description détaillée de modes de réalisation Il convient de noter que certains éléments techniques bien connus de l’homme du métier sont ici décrits pour éviter toute insuffisance ou ambiguïté dans la compréhension de la présente invention. Dans le mode de réalisation décrit ci-après, on fait référence à une architecture de réseau de neurones artificiels, ainsi qu’à un procédé d’utilisation dudit réseau, dans le but de prédire des cartes d’indice de ciel clair à différents horizons de temps, permettant alors d’évaluer la couverture nuageuse dans une zone géographique. La représente un exemple d’une architecture 100 de réseau de neurones artificiels, selon un mode de réalisation de l’invention. L’architecture 100 prend en entrée une séquence d’images d’entrée 200. Dans le mode de réalisation préféré, la séquence d’images d’entrée 200 représente l’évolution temporelle de la couverture nuageuse sur une zone d’intérêt. En fonction de l’application souhaitée, et sans que cela ne soit une limite à la présente invention, la couverture nuageuse peut être caractérisée au moyen d’une valeur associée, telle qu’un indice de ciel clair, une épaisseur optique nuageuse, un rayonnement solaire (global, direct, diffus). A titre d’exemple, la séquence d’images d’entrée 200 comporte un nombre nt = 2, correspondant ici à deux cartes 20a-b d’Indice de Ciel Clair ( ICC ). Les cartes 20a-b sont obtenues à la suite de calculs effectués par une méthode de la société Reuniwatt, à partir d’images provenant de satellites géostationnaires Météosat seconde génération ( MSG ), de l’Organisation européenne pour l'exploitation des satellites météorologiques (en anglais European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites – acronyme EUMETSAT ), et plus particulièrement sur des données, en anglais, de l’Indian Ocean Data Coverage ( IODC ). D’autres services satellitaires peuvent également être utilisés, tels que Meteosat Second Generation Rapid Scanning Service ( MSG-RSS ), Himawari-8 , Geostationary Operational Environmental Satellite ( GOES ), sans pour autant que ces exemples ne représentent une limite de l’invention. Plus en détails, l’ICC est défini comme étant le rapport entre l’irradiance reçue au sol dans un plan horizontal et l’irradiance reçue au sol dans un plan horizontal en condition de ciel clair, c’est-à-dire sans nuage. L’ICC permettant de déterminer la présence de nuage, mais aussi son épaisseur d’un point de vue optique, a une valeur qui est comprise entre 0 et 1. Sans que cela ne représente une limite, l’homme du métier pouvant être amené à utiliser d’autres caractéristiques, dans le mode de réalisation préféré, les caractéristiques des cartes 20a-b d’ICC sont les suivantes : Une résolution d’entrée Rie (nx, ny) , 1024 x 1024 pixels ; Une résolution géographique Rg , 1 pixel pour environ 1 km ; Une résolution temporelle Rt , 1 image toutes les 15 minutes ; Une zone d’intérêt Zi , sur laquelle est calculée par la suite l’erreur de prévision, 512 x 512 pixels (préférablement au centre de la carte). L’architecture 100 du réseau de neurones artificiels de la présente invention est une combinaison innovante de différentes couches de neurones, décomposée en une multitude de bloc élémentaires. Une double convolution 10 se positionne en tant que premier bloc élémentaire de l’architecture 100, et correspond à une voie de compression. La double convolution comporte deux couches de convolution 101 et 102, chacune étant définie par un nombre de filtre nf , par une taille de filtre (kx, ky) ainsi qu’un pas s . La séquence d’images d’entrée 200, comprenant nt cartes 20a-b, est représentée en entrée de la double convolution 10 au moyen d’un tenseur de taille (nx, ny, nt) . Chacune des convolutions 101 et 102 est suivie d’une couche d’activation comportant une fonction d’activation fac de type unité linéaire rectifiée ( ReLu ). Les couches de convolution 101 et 102 ne modifient pas la résolution spatiale de la séquence d’images d’entrée 200, mais modifient en revanche la profondeur du tenseur. En sortie de ce premier bloc élémentaire, un tenseur 19a de taille (nx, ny, nf) est obtenu. A la suite de la double convolution 10, un nombre ni d’opérations de descente 11a-c est réalisé. Dans le mode de réalisation préféré, l’architecture 100 comporte un nombre ni = 3 d’opération de descente. Chacune des opérations de descente 11a-c comporte tout d’abord une couche de sous-échantillonnage 111a-c (en anglais, Max Pooling ) dont le but est de réduire la résolution spatiale des tenseurs. La couche de sous-échantillonnage 111a-c est caractérisée par une taille de fenêtre ( wx, wy ), et par un facteur entier p . Afin de réduire la résolution spatiale d’un facteur p , il est nécessaire d’avoir wx = wy = p. En sortie de la couche de sous-échantillonnage 111a-c, un tenseur 19b,d,f de taille ( nx/p, ny/p, nc ) est obtenu. Afin de finaliser l’opération de descente 11a-c, la couche de sous-échantillonnage est complétée par des doubles convolutions 112a-c et 113a-c, similaires aux doubles convolutions 101 et 102. A la fin d’une opération de descente 11a-c, un tenseur 19c,e,g de taille ( nx/p, ny/p, nc * p ) est obtenu. Autrement dit, chaque opération de descente 11a-c réduit la taille de la carte 20a-b d’un facteur p , tout en augmentant le nombre de filtres d’un facteur p . De manière avantageuse, et à l’issue de chacune des opérations de descente 11a-c, une couche de désactivation 12 (en anglais, dropout ) peut-être ajoutée afin d’améliorer les prédictions du modèle, et éviter notamment le phénomène de sur-apprentissage. La couche de désactivation 12 est alors caractérisée par un taux d de neurones qui sont désactivés de manière aléatoire. La valeur du taux d est comprise entre 0 et 1, 0 . Au bout des ni opérations de descente, le tenseur 19 est de taille ( nx/(ni * p), ny/(ni * p), nf * ni * p ) avec nf le nombre de filtres en sortie de la première double convolution. Une fois les ni opérations de descente 11a-c effectuées, l’architecture 100 comporte une série nj d’opérations de montée 13a-c, correspondant à une voie de décompression. Le nombre nj d’opérations de montée est égal au nombre ni de descente. L’opération de montée 13a-c est initiée par une opération de suréchantillonnage 131a-c, ladite couche étant définie par un facteur entier u , tel que u = p . L’opération de suréchantillonnage 131a-c conduit à un tenseur de taille ( nx * u, ny * u, nc ). A la suite de l’opération de suréchantillonnage 131a-c, une convolution 132a-c divise le nombre de filtres du tenseur précédant par le facteur u , ladite convolution comprenant également une couche d’activation de fonction d’activation de type ReLu . A l’issue de ces opérations, un tenseur 19h,j,l de taille ( nx * u, ny *u, nc/u ) est obtenu. Avant de finaliser l’opération de montée 13a-c, le tenseur 19h,j,l est concaténé au tenseur 19a,c,e obtenu en sortie des opérations de descentes 11a-c opposées. Cette étape de concaténation Conc_a-c est représentée sur la au moyen des flèches en traits pointillés. Une fois la concaténation réalisée, un tenseur 19h’,j’,l’ de taille ( nx * u, ny * u, 2 * nc / u ) est obtenu. L’opération de montée 13a-c se termine par deux convolutions 133a-c et 134a-c qui vont diviser le nombre de filtres par le facteur u . Ainsi, en sortie de l’opération de montée 13a-c, un tenseur 19i,k,m de taille ( nx * u, ny * u, 2 *nc / u 2 ) est obtenu. Dans le mode de réalisation de l’architecture 100 représentée dans la , ni = nj = 3 , sans que cela ne soit une limite de l’invention. En effet, l’architecture peut comporter d’autres nombres ni et nj d’opérations de descente et d’opérations de montée. Lorsque les nj opérations de montée ont été réalisées, un tenseur 19m de taille ( nx, ny, nf ) est obtenu. Le tenseur 19m passe alors dans un bloc élémentaire comportant une convolution de sortie 14, qui est caractérisée par une taille de filtre (1, 1), et un nombre de filtres nf équivalent au nombre de nhz d’horizons temporels à prédire. Une couche d’activation, de fonction d’activation de type ReLu peut éventuellement être appliquée à la suite de la convolution de sortie 14. Un tenseur 19o de taille ( nx , ny, nhz ) est obtenue à la suite de la convolution de sortie 14. Ensuite, un dernier bloc élémentaire, comportant une opération de recadrage 15, complète l’architecture 100. L’opération de recadrage est caractérisée par une taille ( lx, ly ) correspondant à la résolution de la zone d’intérêt Zi , qui dans cet exemple est de 512 x 512 pixels, et est située au centre de la carte 20a-b, tel que cela est représenté à la . Dans d’autres modes de réalisation, la taille ( lx, ly ) de la zone d’intérêt Zi peut prendre d’autres valeurs et peut être positionnée à d’autres endroits de la carte 20a-b, valeurs et positions que l’homme du métier estime pertinentes pour l’application, ces deux paramètres n’étant pas une limite de la présente invention. Pour finir, la sortie du modèle est une séquence d’images de sortie 300, correspondant à une séquence temporelle ordonnée d’images de sortie 30a-d. La séquence d’images de sortie 300 comporte un nombre nhz d’horizons temporels, d’une résolution Ris de 1024 x 1024 pixels, comme expliqué précédemment, le nombre nhz étant un paramètre qui est fixé par un utilisateur. Autrement dit, le nombre nhz définit le nombre d’images comprises dans la séquence d’images de sortie 300, et qui rendent compte de la prédiction de l’évolution temporelle, dans cet exemple sans pour autant être une limite de l’invention, de la couverture nuageuse au-dessus d’une zone d’intérêt. La représente la superposition de la zone d’intérêt Zi sur une carte 20. Cette étape de recadrage permet au modèle d’utiliser l’information physique disponible en dehors de cette même zone Zi pour réaliser la prévision. Sans ce recadrage l’absence d’information représentée par la surface hachurée 201 sur la pose une difficulté supplémentaire pour le modèle sur les bords du domaine. La représente un exemple d’une image de sortie 30 qui est obtenue en sortie de l’architecture 100 d’un réseau de neurones artificiels, selon le mode de réalisation de l’invention représenté à la . Dans cet exemple, l’image de sortie 30 est une carte d’ICC, comportant une échelle de couleur 32, ici un niveau de gris, permettant d’interpréter l’estimation de la couverture nuageuse à différents degrés de latitudes 301 ainsi que degrés de longitudes 302 d’une zone d’étude. La représente les principales étapes d’un procédé 500 de prévision d’images, mettant en œuvre l’architecture 100 du réseau de neurones artificiels, pour un mode de réalisation particulier. Le procédé 500 comprend principalement : une étape 510 de prétraitement, permettant d’organiser et de reformater les données pour que ledit procédé les utilise ; une étape 520 d’entraînement du réseau de neurones artificiels, défini par l’architecture 100, permettant d’obtenir un modèle de prévision d’images 30a-d ; et une étape 530 de calcul de prévision desdites images. L’étape 510 de prétraitement est elle-même décomposée en quatre étapes. Tout d’abord, une étape 511 d’adaptation de la résolution des images brutes de la séquence d’images d’entrée 200 va permettre d’adapter les caractéristiques desdites images en vue de leur traitement par le procédé 500. Lors de l’étape 510, la résolution des images brutes de la séquence d’images d’entrée 200 est modifiée, en rognant les images lorsque cela est possible, ou en interpolant, par des méthodes classiques connues par l’homme du métier, les valeurs des pixels pour augmenter ou réduire la résolution desdites images. L’ensemble des images de la séquence d’images d’entrée 200 constitue une banque d’images brutes. Ensuite, une étape 512 d’organisation des données en échantillon va permettre de regrouper la banque d’images brutes en paires de séquences d’images et constituer alors une banque d’images prétraitées. Cette étape consiste à créer les échantillons à partir de la banque d’images brutes. Autrement dit, lors de l’étape 512, des paires de séquences d’images sont composées de la manière suivante, avec un nombre kx d’images d’entrée à partir duquel le réseau de neurones artificiels défini par l’architecture 100 est en capacité d’appendre, et un nombre ky d’images de sortie souhaitée Les paires de séquences d’images d’entrée et séquence d’images de sortie forment une banque d’images prétraitées. Dans le cas par exemple d’une prévision sur une heure, où la durée entre deux images de sortie est de 15 minutes, et pour deux images en entrée, il existe alors à chaque instant t une séquence d’images d’entrée de taille kx = 2 , et une séquence d’images de sortie de taille ky = 4 . L’étape 512 est ensuite suivie d’une étape 513 de nettoyage des données d’entrée, dont le but est de retirer les données corrompues qui pourraient dégrader ou empêcher l’entrainement du réseau. En effet, il est nécessaire de retirer de la banque d’image prétraitées les séquences d’images qui présentent des non-conformités, les rendant alors inexploitables. Ces non-conformités peuvent être par exemples des valeurs aberrantes qui ne sont pas physiques (supérieures à 1 ou inférieures à 0, pour l’ICC ou l’épaisseur optique nuageuse, par exemple ) , des données qui ne sont pas disponibles ou qui ne sont pas représentées (image incomplète, absence de valeur physique pour un ou plusieurs pixels, etc.) . Enfin, une étape 514 de conversion des séquences d’images de la banque d’images prétraitées, dans un format compatible avec le traitement massif de donnée, est réalisée. L’étape 514 est optionnelle en ce qu’elle vise avant tout à pallier à une limite des infrastructures de calcul. L’étape 514 n’a pas pour objectif d’améliorer la précision ni à réduire les temps de calcul des prévisions. Par exemple, en fonction de la résolution des images brutes d’entrée, certains moyens de calcul ne peuvent pas charger en totalité dans leur mémoire vive la banque d’images prétraitées. Une solution consiste alors à décomposer la banque d’images prétraitées en lot (communément appelé batch en anglais), pour qu’ensuite soit effectué un traitement dit par lot . Le traitement par lot est un type de traitement qui s’adapte parfaitement aux réseaux de neurones artificiels, et permet de charger en mémoire vive, les unes après les autres, les paires de séquences d’entrées et de sorties au fur et à mesure de l’entraînement du réseau de neurones artificiels. L’étape 520 d’entraînement du réseau de neurones artificiels comporte quatre étapes. Tout d’abord, une étape 521 de normalisation des lots de la banque d’images prétraitées est réalisée. L’étape 521 consiste à créer, de manière aléatoire, un lot d’entraînement, comprenant 80 % des séquences d’entrée et de sortie de la banque d’images prétraitées, et en un lot de validation, comprenant les 20 % restants des séquences d’entrée et de sortie de la banque d’images prétraitées. De plus, et l’apprentissage du réseau de neurones exploitant un algorithme de minimisation d’une fonction de coût, et dans le but de faciliter la convergence des coefficients de calibration, les données sont normalisées en définissant une moyenne à 0 et un écart type de 1. Par ailleurs, cette normalisation peut par exemple s’implémenter au moyen de bibliothèque telle que Normalization de l’outil Tensorflow . Ensuite, une étape 522 de recherche de la combinaison d’hyperparamètres la plus performante est réalisée. L’étape 522 permet la définition des hyperparamètres de l’architecture 100 de réseau de neurones artificielles de la présente invention. L’étape 522 est elle-même décomposée en quatre sous-étapes, représentées à la . La première sous-étape de l’étape 522, est une étape 5221 de définition de l’espace de recherche qui est caractérisé, entre autres, par des paramètres comme : un nombre N de filtres initial ; une taille T des filtres ; un nombre N de descentes ; un facteur d de probabilité de désactivation ; un taux t d’apprentissage ; et un type de fonction d’activation. La seconde sous-étape de l’étape 522 est une étape 5222 de sélection d’une méthode d’optimisation des hyperparamètres. La méthode d’optimisation peut être, sans que cela ne soit une limite à la présentation invention, du type recherche par grille, recherche aléatoire, optimisation bayésienne ou hyperband. La troisième sous-étape de l’étape 522 est une étape 5223 d’exécution de l’algorithme d’optimisation des hyperparamètres de l’espace de recherche définis à l’étape 5221. Enfin, la quatrième et dernière sous-étape de l’étape 522, est une étape 5224 de sauvegarde de la configuration d’hyperparamètres retenue. A titre d’exemple, le tableau 1 ci-dessous résume une configuration optimale des principaux hyperparamètres. Hyperparamètre Configuration Taux d’apprentissage, t - Valeur initiale : 1.e -4 - Réduction du taux d’apprentissage lorsque que la métrique de validation devient constante Taille de lot d’entrée 1 Fonction d’activation Unité linéaire rectifiée (ReLU) Nombre de descentes, ni 3 Facteur de diminution/augmentation, p et u 2 Nombre de couches de pertes 1 Probabilité de désactivation, d 0,1 Taille des filtres, T (3,3) Nombre de filtres de la double convolution d’entrée 64 La configuration présentée dans le tableau 1 n’est pas un aspect limitatif de la présente invention, d’autres résultats pouvant être obtenus à l’issue de l’étape 522. Une fois les hyperparamètres configurés, et après la sélection d’une fonction coût et d’un algorithme d’optimisation, le jeu de poids du réseau de neurones artificiels est calibré lors d’une étape 523 d’apprentissage du modèle. A titre d’exemple non-limitatif, la fonction coût utilisée peut-être le logarithme moyen du cosinus hyperbolique des différences entre les valeurs prédites et réelle ( log-Cosh ) et l’algorithme d’optimisation peut être l’optimiseur ADAM ( Kingma & Ba, 2014 ). Lors de l’étape 523, et afin d’éviter le phénomène de sur-apprentissage, le procédé 500 permet également d’utiliser la méthode de l’arrêt délibéré (en anglais early stopping ), qui interrompt l’apprentissage lorsqu’une dégradation est détectée sur la performance du lot de validation après être passée par un extremum. Dans ce cas, le nombre de passages complets sur le lot d’entrainement, autrement appelé le nombre d’époques, est un paramètre variable qui dépend de la méthode de l’arrêt délibéré qui a été retenue. Une fois la recherche des valeurs optimisées des poids du réseau réalisée, c’est-à-dire une fois l’entrainement terminé, une étape 524 d’enregistrement du modèle entraîné est réalisée. Lors de l’étape 524, les valeurs de ces poids sont enregistrées dans un fichier de poids. En enregistrant les jeux de poids après l’étape 523 de calibration desdits poids, il n’est alors pas nécessaire de réaliser l’étape 523 pour les prédictions suivantes. Ainsi, l’étape 520 d’entraînement du réseau de neurones artificiels et l’étape 530 de calcul de prévision des images 30, dans cet exemple des cartes d’ICC, sont découplées ce qui permet de réduire la charge de calculs au moment des prévisions. Enfin, l’étape 530 de prévision comporte tout d’abord une étape 531 de formatage et de nettoyage des données d’entrée. L’étape 531 contient des actions similaires à celles qui sont réalisées aux étapes 511 (adaptation de la résolution), 512 (organisation en paire de séquences d’images) et 513 (nettoyage), mais appliquée cette fois aux images d’entrée pour lesquelles une prévision est souhaitée. Puis, une étape 532 de réalisation des prévisions à partir des images de la séquence d’images d’entrée 200 est réalisée. Pour rappel, la prévision est effectuée pour tous les nhz horizons de temps souhaités, et est obtenue uniquement au moyen d’une seule exécution de l’étape 530, à la différence de méthodes classiques qui nécessitent autant d’exécution de l’étape de prévision que d’horizons de temps souhaités. A la fin de l’étape 532, les prévisions correspondent aux images de la séquence d’images de sortie 300, qui sont ensuite enregistrées lors d’une étape 533. L’architecture 100 et le procédé 500 sont implémentés au moyen d’un programme informatique, en utilisant, par exemple, des outils et bibliothèques libres, tels que Xarray , NetCDF , Pandas (pour le pré-traitement et la gestion des données), Tensorflow (pour l’entraînement du modèle et le calcul des prévisions), Protocol Buffer (pour le stockage des séquences). Architecture (100) de réseau de neurones pour la prévision d’une séquence d’images de sortie (300), à partir d’une séquence d’images d’entrée (200), comprenant au moins deux cartes (20a-b) de résolution (nx, ny), ladite architecture comprenant une pluralité de couches de neurones (101, 102, 111a-c, 112a-c, 113a-c, 132a-c, 133a-c, 134a-c) réparties dans des blocs élémentaires, lesdites couches étant entraînées au moyen d’une méthode de descente de gradient, ladite architecture étant caractérisée en ce qu’elle met en œuvre au moins une double convolution (10), et comportant au moins un bloc élémentaire pour opération de descente (11a-c) qui comporte une couche de sous-échantillonnage (111a-c), des couches de double convolution (112a-c, 113a-c), et au moins un bloc élémentaire pour une opération de montée (13a-c) qui comporte une opération de suréchantillonnage (131a-c), une convolution (132a-c), une concaténation (Conc_a-c) d’un tenseur (19a,c,e) en sortie de l’opération de descente (11a-c) avec un tenseur (19h,j,l) en sortie de la convolution (132a-c), et deux convolutions (133a-c, 134a-c). Architecture (100) selon la revendication 1, dans laquelle une image de sortie (30) de la séquence d’images de sortie (300), est une carte représentant une variable physique. Architecture (100) selon la revendication 1 ou 2, dans laquelle l’image de sortie (30) de la séquence d’images de sortie (300), est une carte d’indice de ciel clair ou une carte d’épaisseur optique nuageuse ou une carte de rayonnement solaire. Architecture (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle l’évaluation de l’erreur de prévision des séquences d’images de sortie (300) est basée sur une zone d’intérêt (Zi) de la carte (20a-b). Architecture (100) selon la revendication 4, dans laquelle la zone d’intérêt (Zi) a une résolution (lx, ly) inférieure à la résolution (nx, ny) de la carte (20a-b) et est centrée sur ladite carte. Procédé (500) de prévision d’images (300) caractérisé en ce que ledit procédé met en œuvre l’architecture (100) de réseau de neurones, selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, ledit procédé comportant les étapes suivantes : (510) de prétraitement comprenant une étape (511) d’adaptation de la résolution des images de la séquence d’images d’entrée (200), une étape (512) d’organisation des données en échantillon et une étape (513) de nettoyage des données d’entrée ; (520) d’entraînement du réseau de neurones artificiels comprenant une étape (522) de recherche de la combinaison des hyperparamètres de l’architecture (100) du réseau de neurones, une étape (523) d’apprentissage du modèle ; et (530) de calcul de prévision desdites images comprenant une étape (532) de réalisation des prévisions d’au moins une prévision d’une image (30). Procédé (500) selon la revendication 6, dans lequel l’étape (530) peut être exécutée indépendamment de l’étape (510) de prétraitement et de l’étape (520) d’entraînement du réseau de neurones artificiels. Procédé (500) selon la revendication 6 ou 7, dont l’étape (532) de réalisation des prévisions génère nhz images de sortie (30a-d) à partir d’une unique prévision. Produit programme d’ordinateur caractérisé en ce qu’il comporte un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, mettent en œuvre un procédé (500) selon l’une des revendications 6 à 8.