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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.
« 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.
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 vos soirées 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 est un cas particulier des méthodes à noyaux (SVM, réseaux de neurones). Avec plus de données, un modèle non-linéaire pourrait capturer des interactions complexes (ex : humidité + vent nocturne → turbulence atmosphérique).
« 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 !)
| Latitude | Région | fLat | Visualisation |
|---|---|---|---|
| ≥ 65° | Laponie, Islande | 1.00 | |
| ≥ 60° | Helsinki, Oslo | 0.80 | |
| ≥ 55° | Copenhague, Édimbourg | 0.60 | |
| ≥ 50° | Londres, Bruxelles | 0.40 | |
| ≥ 45° | Paris, Strasbourg ← ici | 0.20 | |
| < 45° | Barcelone, Rome, Nice | 0.05 |
→ À latitude fixe, seul Kp peut compenser. À Paris (45°), il faut Kp ≥ 8 pour espérer quelque chose.
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.
0.60 × 0.20 × 1.0 × 1.0 × 1.0 = 12 %
0.60 × 1.00 × 1.0 × 1.0 × 1.0 = 60 %
Pourquoi un produit et non une somme ?
Chaque facteur est une condition nécessaire. Si vous êtes de jour (fNuit = 0),
aucun Kp si élevé soit-il ne sauvera le résultat. Le produit modélise naturellement
la logique ET : un seul facteur nul annule tout.
Lat 65° · Kp 7 · Ciel dégagé · Nuit
Lat 48° · Kp 7 · Conditions typiques
Même Kp, mêmes conditions météo : le facteur latitude multiplie par ×5 l'écart entre Finlande et France.
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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