Ce projet développe un modèle d'apprentissage profond pour prédire la concentration de polluants atmosphériques. Il vise à remplacer l'ensemble médian actuel du CAMS par une solution plus performante, intégrant des réseaux de neurones avancés (UNet, vision transformers) et des données météorologiques. Les prévisions produites alimenteront les services opérationnels de Météo-France pour améliorer la qualité de l'air et soutenir les politiques environnementales.