L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences de la Terre et du climat · arXiv · 2026-10-20
Sur la robustesse adversariale des modèles hydrologiques
Titre original: On the Adversarial Robustness of Hydrological Models
Les modèles hydrologiques doivent être dignes de confiance pour la gestion opérationnelle de l'eau ; les auteurs analysent donc comment de petites perturbations ciblées des entrées météorologiques affectent le débit simulé. En utilisant la méthode du signe du gradient rapide (FGSM) sur 1 347 bassins versants allemands, ils comparent un modèle conceptuel à base physique (HBV) à des modèles d'apprentissage profond LSTM. Les défaillances catastrophiques étaient rares, et les LSTM étaient généralement plus robustes que HBV.