Applications de l’Apprentissage Profond pour le Traitement et l’Interprétation Sismique

GotoMeeting : global.gotomeeting.com/join/618314389

"Acquérir des connaissances sur la géologie de la subsurface terrestre grâce à l’imagerie sismique est un processus long et parfois fastidieux. De nombreux algorithmes sont utilisés pour transformer le signal, atténuer le bruit et aider à interpréter l’image. Ces algorithmes sont conçus par des experts et nécessitent d’être soigneusement paramétrés. De plus, de nombreuses tâches doivent être effectuées manuellement par les géoscientifiques lorsque les algorithmes ne parviennent pas à fournir de bons résultats. Ces dernières années, l’apprentissage profond, un sous-domaine de l’intelligence artificielle, a pris une grande importance. Il a été démontré que les modèles d’apprentissage surpassent les algorithmes traditionnels dans de nombreuses applications à travers un grand nombre de disciplines scientifiques. Ils permettent également d’automatiser certains processus qui n’étaient jusque-là réalisables que par des humains. Cependant, il peut être difficile de remplir les conditions nécessaires pour exploiter leur potentiel. Dans cette thèse, nous identifions les principaux obstacles à l’utilisation de l’apprentissage profond, notamment ceux de l’incertitude sur l’interprétation des données et de la dépendance de l’apprentissage en exemples fournis par des experts, et proposons une série de méthodologies visant à les surmonter. Nous démontrons la validité et la faisabilité de nos méthodes sur un ensemble de problèmes d’interprétation et de traitement sismique."

Jury :
Alessandra Ribodetti, Université de Nice Sophia-Antipolis (Rapportrice)
Nicolas Thome, Conservatoire National des Arts et Métiers (Rapporteur)
Hervé Chauris, Mines ParisTech (Examinateur)
Alain Rabaute, Sorbonne Université (Examinateur)
Éléonore Stutzmann, Institut de Physique du Globe de Paris (Examinatrice)
Matthias Delescluse, École Normale Supérieure (Directeur)
Norman Ettrich, Fraunhofer Society (Invité)
Janis Keuper, Offenburg University & Fraunhofer Society (Invité)