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Le ciel est-il bon pour observer ce soir ? Un indice 0–100 calculé à partir des données météo.
Les aurores boréales seront-elles visibles ? Une probabilité contextuelle 0–100 %.
Comment décrire automatiquement 13 000 objets du ciel ? Une pipeline IA ancrée dans les données.
Un indice 0–100 calculé à partir de 4 facteurs météo.
Une réponse immédiate, calibrée, cohérente.
Durée estimée : ~ 4 min
« Il y a 40 % de nuages sur Météo France…
Je sors avec le télescope ? »
3–5 sources, 20 min, décision incertaine
Réponse immédiate, calibrée, cohérente
du score total
C = couverture nuageuse en %. Fournie par l'API météo.
0 = ciel dégagé · 100 = totalement couvert.
C = 0 % → +55 pts
C = 40 % → +33 pts
C = 100 % → 0 pt
V en km. Normalisé à 20 km = 100 %.
Capte turbulence, aérosols, brume.
H = humidité relative en %. Favorise la rosée sur l'optique et la turbulence atmosphérique.
I = illumination lunaire de 0 (nouvelle lune) à 1 (pleine lune).
α = 0.6 : même la pleine lune s'atténue partiellement.
I = 0 → +10 pts
I = 1 → +4 pts
Appuyez sur Espace pour révéler chaque terme.
⚠ Limite de la formule additive — ciel 100 % bouché, mais bonne visibilité :
C=100 %, V=15 km, H=40 %, I=0 → Score = 0×0.55 + 16.5 + 7.8 + 10 = 34 ≠ 0 !
ou Espace facteur par facteur
✓ fCloud = 0 ou fVis = 0 → score nul (bloquants durs).
La moyenne (fHum+fMoon)/2 ∈ [0.45, 1.0] : module le score, ne peut jamais l'annuler seule.
Cliquez sur les boutons ⓘ dans la légende ou le diagramme pour détailler chaque facteur.
Même conditions, formule additive (slide précédente + vis/hum) :
0 + 16.5 + 7.8 + 10 = 34.3 — ciel bouché mais score ≠ 0 ✗
Formule multiplicative : si fCloud = 0, le score est garanti nul, quelle que soit la météo restante. ✓
Soirs d'observation réels + météo associée
y = "ai-je observé ce soir ?"
Plus de nuages = toujours moins bon
Optimaux pour le profil d'usage
Les poids sont appris sur les données passées. La contrainte de monotonicité garantit que le modèle reste physiquement cohérent — plus de nuages ne peut jamais améliorer le score.
📖 Pour aller plus loin — La régression logistique permet de prédire une probabilité via une fonction sigmoïde (non linéaire). Son frein : les données doivent être linéairement séparables pour être distinguées. Lorsque ce n'est pas le cas, les SVM à noyau et les réseaux de neurones permettent de tracer des frontières non linéaires plus complexes. Avec plus de données, ils pourraient capturer des interactions (ex : humidité + vent nocturne → turbulence atmosphérique).
Une probabilité 0–100 % basée sur 5 facteurs contextuels.
Kp, latitude et conditions locales combinés.
Durée estimée : ~ 4 min
« Un ami publie des photos d'aurores depuis la Finlande…
Pourquoi moi je ne vois rien depuis la France ? »
Mesure globale de l'activité géomagnétique (0–9). Mis à jour toutes les 3 heures par le NOAA.
Kp 0–2
Calme
Aurores ≥ 65°N (Laponie)
Kp 5–6
Tempête modérée
Aurores ≥ 55°N (Écosse)
Kp 8–9
Tempête forte
Aurores ≥ 45°N (France !)
L'ovale auroral descend en latitude quand Kp monte :
lat_seuil ≈ 71° − 3.2 × Kp
→ Kp_min(lat) = (71 − lat) / 3.2
ⓘ
| Latitude | Région | Kp minimum | Difficulté d'accès |
|---|---|---|---|
| 65° | Laponie, Islande | Kp ≥ 1.9 | |
| 60° | Helsinki, Oslo | Kp ≥ 3.4 | |
| 55° | Copenhague, Édimbourg | Kp ≥ 5.0 | |
| 50° | Londres, Bruxelles | Kp ≥ 6.6 | |
| 48° | Paris, Strasbourg ← ici | Kp ≥ 7.2 | |
| 45° | Nice, Turin | Kp ≥ 8.1 |
Au-delà du seuil, la visibilité monte progressivement :
f_KpLat = max(0, min(1, (Kp − Kp_min) / 3))
À Paris avec Kp = 9 : f_KpLat = (9−7.2)/3 = 0.60 → 60 % de probabilité (ovale en limite sud).
Linéaire. 0 % nuages → f=1, 100 % → f=0.
Même principe que le score météo.
Nuit astronomique requise pour voir les aurores faibles.
La pleine lune masque les aurores faibles par diffusion lumineuse.
Les 5 facteurs sont multiplicatifs : si un facteur = 0, la probabilité finale = 0 quel que soit Kp.
fKpLat remplace l'ancien fKp × fLat fixe. Il est nul si Kp < Kp_min(lat), puis monte de 0 à 1 sur 3 points Kp — capturant que l'ovale descend physiquement avec Kp.
f_KpLat = max(0, (5−7.2)/3) = 0
P = 0 % — ovale trop haut
f_KpLat = (9−7.2)/3 = 0.60
P = 60 % — visible mai 2024
Pourquoi un produit ? — Chaque facteur est une condition nécessaire. Si vous êtes de jour (fNuit = 0), aucun Kp ne sauvera le résultat. Logique ET : un facteur nul annule tout.
Appuyez sur Espace pour révéler chaque facteur.
Lat 65° · Kp 7 · Ciel dégagé · Nuit
Lat 48° · Kp 7 · Ciel dégagé · Nuit
Même Kp, mêmes conditions météo : Finlande 100 % — France 0 %. À Kp = 7, le seuil français (Kp ≥ 7.2) n'est pas atteint : l'ovale reste trop haut. Il faut Kp ≥ 9 pour que la France atteigne ~ 60 % — l'ovale est en limite sud, aurore visible mais non garantie.
Une pipeline IA ancrée dans des données vérifiées.
Zéro hallucination, 100 % traçabilité.
Durée estimée : ~ 6 min
objets NGC / IC dans la base Orbitalis
« Décrire chaque objet à la main : 100+ heures.
Laisser l'IA inventer : risque de hallucination. »
Solution : LLM + RAG — le modèle ne parlera que de ce qu'il peut vérifier.
| Approche | Avantages | Inconvénients | Échelle |
|---|---|---|---|
| ✏ Manuel | Précis, vérifié | ~100 h de rédaction | ✕ Impossible |
| 🤖 LLM seul | Rapide, 13 000 objets | Hallucinations (distances, noms) | ⚠ Risqué |
| ✦ LLM + RAG | Rapide et ancré | Pipeline plus complexe | ✓ Optimal |
M42, la nébuleuse d'Orion, est située à environ 1 500 années-lumière de la Terre.
⚠ Valeur inventée par le modèle — non tracée. La vraie distance est 1 344 al.
M42, la nébuleuse d'Orion, est située à 1 344 années-lumière de la Terre, d'après le catalogue SIMBAD.
✓ Valeur extraite de SIMBAD — traçable jusqu'à sa source.
Les LLM "complètent" le texte de manière plausible. Sans ancrage dans des données fiables, ils inventent des faits vraisemblables.
Recherche de faits vérifiés dans des sources fiables
Les faits sont injectés dans le prompt du LLM
Le LLM rédige une description
basée uniquement sur ces faits
Le LLM n'invente plus des faits : il les reformule depuis des données vérifiées.
Chaque niveau est tenté dans l'ordre. On s'arrête dès qu'on a assez de données pour alimenter le LLM.
Formule additive sur 4 facteurs. Poids calibrés par régression logistique avec contrainte de monotonicité.
0 – 100Formule × Kp × Lat × Nuages × Nuit × Lune. La latitude est le facteur limitant en France.
Probabilité %Cascade Catalogue→SIMBAD→Wikipedia + LLM ancré. Descriptions vérifiées pour 13 000 objets.
Sans hallucinationTout est accessible sur orbitalis.fr — ouvert, documenté, en production.
Code documenté, contributions bienvenues
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