DALEAS — Détection automatique large échelle d'anomalies spatiales

De la lutte contre la désinformation à la cartographie en passant par la cybercriminalité et l’exploration spatiale, DALEAS a pour objectif de mettre en place la preuve de concept d’un outil multimodal capable de répondre aux exigences de métiers extrêmement différents. Plonger dans l’analyse de masse et en personnaliser les résultats grâce aux travaux de chercheurs qui ont une approche nouvelle des sujets. Inspiré à l'origine d'un système d'alertes utilisé dans le domaine de l'astronomie, appelé Fink, l’architecture proposée sera conçue pour permettre à différents agents (gendarmes, cartographes, journalistes, astronomes) d’analyser efficacement de grands volumes de données multimédias (images, vidéos, textes, etc.) en flux, provenant de diverses sources (ex. réseau social X, agences de cartographie, sources internes à un partenaire), par confrontation avec des corpus de données de référence vérifiés (IGN, images certifiées C2PA et référencées par France Télévisions, etc.), afin de détecter des anomalies, par rapport à ces références (par exemple, une information fausse telle qu’une “fake news” sur un réseau social ou une information caduque telle qu’une incohérence dans un jumeau numérique nécessitant une mise à jour). Cette preuve de concept, implantée avec le framework Apache Spark™, sera intrinsèquement pensée pour le passage à l'échelle. Ce paradigme permettra d’apporter un socle adapté à de nouvelles perspectives de recherche pour la détection d’anomalies en flux, au cœur de laquelle se trouve la problématique de l’indexation et de la recherche multimodale à grande échelle, c’est-à-dire la capacité à rechercher rapidement des informations selon un critère donné, potentiellement complexe, dans une base de données massive. Pour cela, le consortium réunit deux partenaires, l’IJCLab et le LaSTIG, qui ont développé des compétences avancées et complémentaires dans le traitement de l’information à large échelle, notamment spatiale. Ils apporteront des solutions uniques et innovantes en termes d’architectures matérielle, logicielle et algorithmique pour le traitement massif de données multimédias, reposant sur l’architecture Fink. Afin de valider qualitativement cette architecture, trois cas d’utilisation relevant de secteurs très différents seront traités : la lutte contre la désinformation avec France Télévisions et Comcyber-MI du Ministère de l’Intérieur, la mise à jour de jumeaux numériques avec l’IGN et la détection de satellites artificiels avec l’IJCLab. En mutualisant toutes les briques de cette infrastructure et en abstrayant les difficultés inhérentes à l’utilisation de l’informatique, les utilisateurs auront tout le loisir de se concentrer sur leur cas d’utilisation. DALEAS produira ainsi une infrastructure collaborative proposant des cas d’utilisation innovants. Enfin, elle s’inscrira dans l'approche des FAIR Principles for Research Software (FAIR4RS Principles), qui promeut la transparence, l’adaptabilité, la reproductibilité et l'accessibilité des logiciels de recherche, rendant ainsi réalisable et pérenne son exploitation après le projet pour tout type de secteur manipulant l’analyse de données massives en flux.