Ce stage, inscrit dans le cadre du projet ANR Hérelles, a pour objectif de développer un modèle hybride combinant Problèmes de Satisfaction de Contraintes (CSP) et Graph Neural Networks (GNN) pour l'extraction de motifs d'artificialisation des sols à partir d'images satellitaires haute résolution. L'approche repose sur la construction d'un graphe spatio-temporel, issu de la combinaison de graphes spatiaux liés par des relations temporelles, afin de modéliser l'évolution des occupations du sol. Les CSP permettent d'intégrer des règles géospatiales explicites, tandis que les GNN capturent des motifs complexes difficilement formalisables. Le modèle visera également à fournir des explications factuelles et contrefactuelles pour accompagner la prise de décision dans une perspective de gestion durable du territoire.