Gérer des réseaux de capteurs et interpréter les données acquises de façon à ce qu'elles soient utilisables par l'usager ou par un logiciel de simulation est un défi à l'heure où les images prennent une place de plus en plus importante parmi les observations recueillies.
Évaluer l'impact de l'activité humaine sur l'environnement, détecter les départs de feu ou une source importante de pollution, optimiser la croissance d'une plante ou simuler la diffusion d'OGM, sont autant de questions qui nécessitent de prendre en compte de très nombreuses observations de terrain. Ces dernières sont fournies par des capteurs ou des réseaux de capteurs, souvent extrêmement coûteux, et l'une des questions essentielles posées aux Stic est de les utiliser le plus judicieusement possible. Par exemple, il est important de savoir combien de capteurs sont nécessaires (et suffisants) et où les disposer pour détecter convenablement une émission polluante en provenance d'un site à risque. Le mathématicien doit alors résoudre un problème d'optimisation souvent complexe qui, à partir d'une analyse des événements passés, permet d'estimer la qualité de la prévision en fonction du nombre et de la position des capteurs, ainsi que des facteurs géographiques et météorologiques. La préoccupation est identique lorsqu'il est envisagé d'envoyer des ballons sondes pour des mesures en météorologie ou de positionner des navires à des points stratégiques pour prendre des mesures océanographiques.
