Arrivé le 01/02/2024 à IMT Atlantique au sein du département MEE, Lab-STICC, (UMR 6285) INRIA équipe Odyssey. Said Ouala est titulaire de la chaire AI4EXTREME (2024-2029) – thématique intelligence artificielle et événements extrêmes en en océan, atmosphere et climat.
Recherche
Said Ouala est membre de l’équipe pluridisciplinaire Odyssey (Ocean DYnamicS obSErvation analYsis) de l’INRIA, spécialisée dans l'analyse de la dynamique des océans et des données d'observations. Ses travaux de recherche se focalisent sur l'amélioration des différentes composantes nécessaires à l’étude du système Terre grâce aux techniques d’intelligence artificielle. Il travaille notamment sur :
- Le développement de nouveaux produits d’observation du système Terre.
- L’élaboration de nouvelles techniques d’assimilation de données.
- La conception de modèles prédictifs, combinant connaissances physiques et apprentissage automatique.
Dans ce dernier domaine, il a étudié la possibilité de combiner des modèles géophysiques et des composantes d’apprentissage automatique afin de développer des modèles hybrides entraînés directement à partir de données d’observations[1]. Les outils et modèles développés dans le cadre de ses travaux visent à mieux caractériser les événements extrêmes en océan, atmosphère et climat, afin d’améliorer les prévisions à court terme et la modélisation statistique de ces événements, facilitant ainsi l’adaptation et l’atténuation de leurs impacts.
Enseignement
Said Ouala est également impliqué dans la formation des élèves-ingénieurs à IMT Atlantique, où il participe à l'enseignement des probabilités et statistiques en première année. Il contribue également à la formation de Master 2 en data science et océanographie à l’Institut Universitaire Européen de la Mer (IUEM), où il dispense un cours sur l’assimilation de données.
Parcours
Diplômé de l’École Nationale Polytechnique d’Algérie en 2015, il obtient ensuite un master en intelligence artificielle à Sorbonne Université en 2017. Il poursuit ensuite une thèse en intelligence artificielle et assimilation de données géophysiques à IMT Atlantique, dont il est diplômé en 2021.
Après son doctorat, il devient chercheur associé dans le cadre du projet européen ERC STUOD (Stochastic Transport in Upper Ocean Dynamics), au sein de l’équipe Odyssey de l’INRIA.
[1] Ouala, S., Chapron, B., Collard, F., Gaultier, L., & Fablet, R. (2024). Online calibration of deep learning sub-models for hybrid numerical modeling systems. Communications Physics, 7(1), 402.
