Recherche Avancée

Thèse soutenue

Discrimination automatique à base de connaissances expertes d'événements sismiques

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Auteur / Autrice : Laurence Cornez
Direction : Manuel Samuelides
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : École nationale supérieure de l'aéronautique et de l'espace (Toulouse ; 1972-2007)

Résumé

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Dans le contexte du Traité d’Interdiction Complète des Essais nucléaires, la capacité à discriminer les explosions nucléaires d'armes événements sismiques devient un défi majeur. L'objectif de la thèse est d’obtenir des systèmes de décision capables de fournir de bonnes performances ainsi qu’un cheminement conduisant à l’étiquette de chaque événement sismique qui soit en relation avec les raisonnements menés par les sismologues du CEA. Afin de répondre à cette exigence d’intelligibilité, nous avons dépassé les classifieurs de type « boîtes noires » (réputés pour leurs performances mais mal acceptés par les sismologues) pour leur préférer les arbres de décision classiques et lous. La ramification de l’arbre réalise un compromis entre bonne performance (arbre de grande taille) et intelligibilité (structure arborescente des données qui reste compréhensible lorsque l’arbre est petit). Nous avons aussi exploré une autre voie provenant de l'apprentissage non supervisé de densités : formation de mélanges d’experts par identification de clusters de référence. Les systèmes d’inférence flous associés retrouvent certaines des règles de type « Si-alors » utilisées plus ou moins consciemment par les sismologues. Enfin, nous devons proposer des modèles similaires d’une mise à jour à l’autre afin que les sismologues aient confiance dans le modèle proposé. Nous avons donc complété la définition d’intelligibilité par la notion de stabilité de modèles. Les différentes méthodes retenues ont été testées sur une application réelle de discrimination d’événements sismiques enregistrés en France métropolitaine entre 1997 et 2003. Chaque événement, identifié comme séisme, coup de toit ou explosion de mines, est caractérisé par cinq variables de haut niveau (i. E. Issues du traitement des signaux sismiques). Dans ce cadre, nous avons obtenu des taux de bonne classification de l’ordre de 93% et les interfaces proposées ont été acceptées par les sismologues du fait de leur intelligibilité.