Les méthodes utilisées au sein de SCHEME font principalement appel à l’expérimentation virtuelle, et à l'utilisation de techniques avancées d'analyses de données, à haute valeur ajoutée.
Il y a deux domaines en particulier que nous développons :
Branche « paysage / eau » :
Il y a une demande forte d’expertise, notamment pour tout ce qui concerne la gestion de la ressource en eau en lien avec l'occupation des sols et l'organisation du paysage que ce soit d'un point de vue quantité ou qualité. En particulier, nous avons identifié une forte demande (provenant des collectivités territoriales et des services de l’état), de l’application du modèle de bassin versant TNT2 pour les problématiques de pollution diffuse. Ce modèle a particulièrement été utilisé dans le cadre du « contentieux nitrate » en Bretagne (infraction à la Directive n° 75/440/CEE du 16/06/75 concernant la qualité requise des eaux superficielles destinées à la production d'eau alimentaire dans les Etats membres), permettant d’évaluer scientifiquement les programmes d’actions proposés, et ainsi éviter des sanctions financières pour la France
(28 millions d’€ ainsi qu’une astreinte journalière de 117 882 €).
L'anticipation et la maîtrise de la qualité de l'eau : TNT2
Par ailleurs les problématiques d'hydrauliques et d'inondations prennent de l'ampleur. L'utilisation de modèles 1D montrent leurs limites dans certaines situations. C'est pourquoi nous pouvons proposer des modèles bi-dimensionnels voir tridimensionnels tels que GERRIS et OpenFOAM.
Branche « Milieux-Poreux & Génie des procédés » :
Un autre domaine en plein développement est la modélisation du transport réactif en milieu poreux, c'est à dire la simulation des écoulements de fluides de différentes natures chimiques dans les milieux poreux (e.g. un sol, andain, etc.) et les transformations chimiques et biologiques causées par les interactions entre les différentes phases du milieu poreux (gaz, liquide, solide, biofilm, etc.) ou les différents constituants du ou des fluides mis en oeuvre. Les modèles mathématiques résultants de l’étude de ces différents phénomènes fortement couplés sont résolus par l'intermédiaire de simulateurs complexes dits de « Multiphysic Computationnal Fluid Dynamics ». Il existe une demande de recherche et de transfert de l'expertise vers des applications industrielles en lien avec l'environnement (compostage industriel, transferts et pollution des nappes, par pollution diffuse d'origine agricole ou pollution ponctuelles par des produits dits pétroliers par exemples - cf. Gaz de schiste-, étude des biofilms ...). Notre valeur ajoutée se fait à la fois par le
développement de nouveaux solveurs et solutions numériques (i.e. des simulateurs, e.g. sous solveur OpenFOAM), ainsi que par la réalisation d'expertises dans le domaine.
Gain de productivité ou prototypage de nouveaux process : OpenFOAM
Branche « Data mining & Machine learning » :
On retrouve les approches de Machine Learning dans de nombreux domaines opérationnels, comme la reconnaissance de motifs (reconnaissance de caractères, d'objets) et le développement d'intelligences artificielles. Avec la baisse des coûts de la puissance de calcul et de la mesure, les applications dans le domaine industriel et de l'environnement sont en plein développement. L'objectif principal des approches de Machine Learning est de généraliser à partir d'un apprentissage ; c'est à dire de produire un modèle qui représente globalement les caractéristiques et les interactions contenues dans la base de données sur laquelle le modèle a été construit. Le modèle construit permet une analyse fine de l'information contenue dans la base de données tout en étant très performant et simple d'usage. Ces approches sont particulièrement intéressantes quand les liens entre variables explicatives et processus sont a priori inconnus ou complexes. Les Machines Learning permettent souvent d'aller plus loin que les approches statistiques classiques qui nécessitent une connaissance préalable sur les liens et des hypothèses de travail contraignantes.
A terme, une branche « Vivant » sera développée.
