Ce projet de recherche vise à améliorer l'estimation de la sélectivité des filtres spatiaux en utilisant des retours d'optimiseurs basés sur l'apprentissage automatique. Il explore différentes approches (réseaux de neurones, modèles arborescents, etc.) pour prédire efficacement la sélectivité des requêtes géospatiales, optimisant ainsi les performances des systèmes de gestion de bases de données spatiales.