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Les catastrophes naturelles exigent une connaissance rapide de la situation sur de vastes zones, un besoin de plus en plus satisfait par l'imagerie satellitaire et l'intelligence artificielle (IA) [1]. Les algorithmes d'IA permettent l'analyse en temps réel de ces données, rendant possibles des évaluations immédiates des dommages pour des événements tels que les ouragans, les tremblements de terre et les inondations [2]. Dans le cadre d'une évolution mondiale vers une gestion proactive des catastrophes, il existe un besoin de recherche pressant pour développer des modèles de vision fondés sur l'IA, capables de comprendre des images satellitaires haute résolution et de produire en temps réel des cartes sémantiques riches des impacts d'une catastrophe [3, 4, 5]. Ces modèles promettent des alertes précoces plus efficaces, de meilleures évaluations des dommages et une allocation optimisée des ressources, ce qui permet in fine de sauver des vies et de ...