Gestion des inondations résiliente au climat : Une approche hybride Physique-IA des dynamiques hydrologiques couplées de surface et de subsurface // Climate-Resilient Flood Management: A Hybrid Physical-AI Approach to Coupled Surface-Subsurface Hydrologic

Dans un contexte de changement climatique, la gestion des risques d'inondation constitue un défi majeur (Hirabayashi et al., 2013). L'évolution des régimes de précipitations, l'intensification des événements extrêmes et la modification des cycles hydrologiques perturbent le fonctionnement naturel des bassins versants (Xiong et al., 2024). Ces transformations affectent à la fois les cours d'eau de surface et les nappes souterraines, dont les interactions jouent un rôle déterminant dans la genèse et la dynamique des crues.
Les inondations génèrent une diversité de risques associés, aux dimensions humaines, économiques, environnementales et sanitaires. Elles peuvent provoquer des pertes humaines, des déplacements de population (en 2024, 2800 inondations causant 3.5 millions de déplacés dans 127 pays, « IDMC, 2026 ») et une dégradation des conditions de vie (Hammond et al., 2015). Sur le plan économique, les dommages aux infrastructures, aux habitations et aux réseaux de transport ou d'énergie entraînent des coûts importants et des perturbations durables de l'activité (Zeng et al., 2019). Les inondations favorisent également la pollution des sols et des eaux par la remise en suspension de contaminants, affectent les écosystèmes et peuvent engendrer des risques sanitaires liés à la qualité de l'eau (Vineetha et al., 2020).
En France, la diversité des contextes géologiques et hydrologiques se traduit par une grande variété de situations de risque. La surveillance des cours d'eau et des nappes constitue un pilier des dispositifs nationaux de prévention, appuyés par des réseaux de mesure et des programmes de recherche dédiés à la compréhension des dynamiques hydrologiques. La région des Hauts-de-France représente un cas d'étude particulièrement pertinent. Marquée par de vastes plaines sédimentaires, une forte anthropisation et la présence d'aquifères stratégiques, elle est exposée à des phénomènes d'inondation à la fois fluviaux et liés aux remontées de nappes. Le renforcement du suivi hydrologique et hydrogéologique, associé à une meilleure intégration des connaissances géologiques dans la planification territoriale et à l'appui d'outils numériques innovants, apparaît ainsi essentiel pour réduire les risques associés aux inondations et accroître la résilience des territoires face aux changements climatiques. Les avancées récentes en instrumentation, en modélisation hydrogéologique et en systèmes de surveillance, complétées par l'apport ponctuel de l'intelligence artificielle et des données issues de la télédétection satellitaire contribuent à une meilleure compréhension des mécanismes d'inondation (Rahman et al., 2017 ; Jones et al., 2023). Ces outils permettent d'affiner le suivi spatio-temporel des phénomènes hydrologiques et de soutenir l'élaboration de stratégies de gestion plus réactives et adaptées. La gestion des risques s'inscrit alors dans une logique systémique, articulant connaissance scientifique, aménagement du territoire et politiques d'adaptation au changement climatique.
Dans cette perspective, cette thèse vise à proposer une approche intégrée de la gestion des risques d'inondation fondée sur l'analyse conjointe des dynamiques hydrologiques de surface et souterraines, des caractéristiques géologiques et des outils modernes de suivi environnemental. Elle cherchera à améliorer la compréhension des mécanismes de vulnérabilité des territoires, à développer des méthodes de suivi et d'évaluation du risque, et à contribuer à la mise en place de stratégies de prévention plus efficaces. Par ailleurs, cette thèse intégrera les projections climatiques afin d'anticiper l'évolution des régimes hydrologiques et des risques d'inondation. L'analyse de scénarios climatiques permettra d'évaluer l'aggravation potentielle des crues, la variation des niveaux de nappes et l'augmentation de la vulnérabilité des territoires, offrant ainsi un appui scientifique aux décisions d'aménagement et de résilience face à un climat en mutation.
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In the context of climate change, flood risk management represents a major challenge (Hirabayashi et al., 2013). Shifting precipitation patterns, the intensification of extreme events, and modified hydrological cycles are disrupting the natural functioning of watersheds (Xiong et al., 2024). These transformations affect both surface water bodies and groundwater aquifers, whose interactions play a decisive role in the genesis and dynamics of floods.
Floods generate a wide range of associated risks across human, economic, environmental, and sanitary dimensions. They can cause loss of life, population displacement (in 2024, 2,800 floods caused 3.5 million displacements across 127 countries (IDMC, 2026)), and a degradation of living conditions (Hammond et al., 2015). Economically, damage to infrastructure, housing, and transport or energy networks leads to significant costs and lasting disruptions to activity (Zeng et al., 2019). Furthermore, floods promote soil and water pollution through the suspension of contaminants, affect ecosystems, and can trigger health risks related to water quality (Vineetha et al., 2020).
In France, the diversity of geological and hydrological contexts results in a wide variety of risk scenarios. Monitoring waterways and aquifers is a pillar of national prevention systems, supported by measurement networks and research programs dedicated to understanding hydrological dynamics. The Hauts-de-France region represents a particularly relevant case study. Characterized by vast sedimentary plains, high anthropization, and the presence of strategic aquifers, it is exposed to both fluvial flooding and groundwater flooding (groundwater rise). Strengthening hydrological and hydrogeological monitoring, coupled with better integration of geological knowledge into spatial planning and supported by innovative digital tools, is essential to reduce flood-related risks and increase regional resilience to climate change. Recent advances in instrumentation, hydrogeological modeling, and monitoring systems, complemented by the targeted use of Artificial Intelligence and satellite remote sensing data, contribute to a better understanding of flood mechanisms (Rahman et al., 2017; Jones et al., 2023). These tools allow for the refinement of the spatio-temporal monitoring of hydrological phenomena and support the development of more responsive and adapted management strategies. Risk management is thus part of a systemic logic, articulating scientific knowledge, land-use planning, and climate change adaptation policies.
In this perspective, this thesis aims to propose an integrated approach to flood risk management based on the joint analysis of surface and groundwater hydrological dynamics, geological characteristics, and modern environmental monitoring tools. It will seek to improve the understanding of territorial vulnerability mechanisms, develop risk monitoring and assessment methods, and contribute to the implementation of more effective prevention strategies. Furthermore, this thesis will integrate medium- and long-term climate projections to anticipate the evolution of hydrological regimes and flood risks. The analysis of climate scenarios will make it possible to evaluate the potential aggravation of floods, variations in aquifer levels, and the increased vulnerability of territories, thereby providing scientific support for planning and resilience decisions in the face of a changing climate. The objective is to combine observation, modeling, and forecasting to propose robust and adaptive flood management strategies capable of addressing the uncertainties associated with climate change.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université de Lille

632 ENGSYS Sciences de l'ingénierie et des systèmes

Candidat avec un profil Génie Civil ou Sciences de la terre ou de l'Eau avec des compétences en : Hydrologie et Hydrogéologie, Modélisation numérique, programmation informatique et éventuellement géomatique
Candidate with a background in Civil Engineering or Earth or Water Sciences, with skills in: Hydrology and Hydrogeology, numerical modeling, computer programming, and possibly geomatics.