Michael Vaillant incarne la passerelle entre l'analyse de données moderne
(IA, apprentissage automatique, statistiques) et l'étude institutionnelle des
PAN. Son travail aux côtés du GEIPAN (le service du CNES dédié à ces questions
en France) lui donne une assise méthodologique rare, le GEIPAN étant l'un des
seuls organismes publics d'État au monde à étudier ces phénomènes de manière
transparente depuis des décennies.
Avec la création de UAP Check, par Michael Vaillant l’objectif est
d'appliquer les standards du data engineering et du data mining aux bases de
données d'observations. L'enjeu majeur de ce domaine a longtemps été la
mauvaise qualité et l'hétérogénéité des données. Les outils modernes permettent
de croiser les récits de témoins avec les données de trafic aérien, de
satellites ou de météo pour écarter rapidement les bruits de fond et isoler les
véritables anomalies.
La SCU (Scientific Coalition for UAP Studies) ou il a donné cette
conférence est l'une des organisations internationales les plus rigoureuses en
la matière, regroupant scientifiques, ingénieurs et chercheurs. La présence de
chercheurs français à cet événement à Toronto montre la volonté de mutualiser
les méthodologies à l'échelle internationale, notamment en interconnectant les
bases de données européennes et américaines.
C'est un signal clair de l'institutionnalisation et de la scientificité
croissante de ces travaux au sein de la communauté internationale.
Lors de son intervention à la conférence SCU 2026 à Toronto, l'exposé de
Michael Vaillant était intitulé : « Lessons from the GEIPAN Experience :
Science, UAP Investigation, and the Case for an International Standards
Coalition » (Leçons de l'expérience du GEIPAN : Science, investigation des
PAN et plaidoyer pour une coalition internationale de normes).
Son propos s'est structuré autour de trois axes principaux :
·
Bilan
critique du "modèle français" (GEIPAN)
L'objectif était de faire partager à la communauté internationale près de
50 ans de méthodologie d'État en France.
Les forces : La rigueur de la collecte, le filtrage systématique des hypothèses
prosaïques (météo, satellites, aviation …) et le classement transparent
des observations en catégories (de A à D).
Les limites : La structure dépend des archives nationales d'un seul pays, ce qui freine
le traitement des données transnationales et limite l'utilisation à grande
échelle de l'intelligence artificielle si les bases de données ne sont pas
interconnectées.
·
Le
constat du morcellement mondial
Michael Vaillant a souligné l'obstacle majeur auquel se heurte actuellement
la recherche scientifique sur les PAN : la fragmentation des données. Chaque
pays ou organisation (AARO aux États-Unis, GEIPAN en France, réseaux
associatifs en Europe) utilise ses propres formats de compte rendu, ses propres
vocabulaires et ses propres critères d'évaluation, ce qui empêche les analyses
statistiques globales.
·
L'appel à un cadre international fédéré
(Standards Coalition)
C'est le cœur de sa présentation et de sa démarche avec UAP Check :
Normalisation des données : Définir une grille d'évaluation et de
métadonnées commune pour que n'importe quelle observation documentée en Europe
puisse être analysée par les mêmes algorithmes que ceux utilisés en Amérique du
Nord ou en Asie.
·
Interopérabilité
: Créer un réseau décentralisé
permettant aux chercheurs et data scientists du monde entier de croiser les
récits de témoins avec les jeux de données open-source (réseaux d'astronomie,
registres de vols, observations météo).
L'argument central de son intervention est que la recherche sur les PAN ne
pourra progresser significativement qu'en passant d'initiatives nationales en
silos à un effort scientifique coopératif et standardisé à l'échelle
internationale.
Sources :
https://www.youtube.com/watch?v=xTGixa290Ds
https://www.uapcheck.com/news/uapcheck/
Commentaires, Équipe
rédactionnelle du GEOS France ; MR
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