Apprentissage automatique de données massives bathymétriques pour l'optimisation de systèmes de levé hydrographique

Machine learning on massive bathymetric data for the optimization of hydrographic survey systems

• Auteur / Autrice : Julian Le Deunf
• Direction : Romain Billot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 12/12/2022
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information - Equipe DECIDE - Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
• Jury : Président / Présidente : Nour-Eddin el-Faouzi Faouzi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Romain Billot, Sylvie Daniel, Jean-Guy Nistad, Thierry Schmitt, Nathalie Debèse
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nour-Eddin el-Faouzi Faouzi, Sylvie Daniel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Décision multicritère

Levés hydrographiques

Détection des anomalies (informatique)

Apprentissage automatique

Mots clés libres

Apprentissage machine

Détection d'erreurs

Donnée bathymétrique

Aide à la décision multicritère

Machine learning

Outlier detection

Bathymetric data

Multi-criteria decision analysis

Résumé

Les services hydrographiques ont pour pour mission de connaître et décrire l’environnement physique marin dans ses relations avec l’atmosphère, les fonds marins et les zones littorales, d’en prévoir l’évolution et d’assurer la diffusion des informations correspondantes. Dans le cadre de ces missions, dont la sécurité de la navigation est la mission fondamentale, ils réalisent des campagnes à la mer afin d’acquérir le maximum d’informations bathymétriques et océanographiques sur une zone précise. Dans ce manuscrit, nous proposons différentes méthodes visant à faciliter le travail quotidien des opérateurs en considérant différents niveaux d'échelles: micro, meso et macro. Le niveau micro touche à la donnée et donc dans notre cas à la sonde bathymétrique afin d'en extraire le maximum de valeur ajoutée possible. Le niveau meso construit à partir de cette donnée bathymétrique les bonnes informations permettant de détecter des données aberrantes via des méthodes d'apprentissage machine dans les lots de données bathymétriques. Enfin, le niveau macro s'attache à la qualification du levé dans son intégralité tout en prenant en compte les préférences de l'utilisateur final via des méthodes d'aide à la décision multicritère.

The mission of hydrographic services are to know and describe the physical marine environment in its interactions with the atmosphere, the seabed and coastal areas, to forecast its evolution and to ensure the dissemination of the corresponding informations. Within the framework of these missions, of which the safety of navigation is the key mission, they carry out campaigns at sea in order to acquire the maximum of bathymetric and oceanographic informations on a precise zone. In this manuscript, we propose different methods to facilitate the daily work of operators, by studying different levels of scales: micro, meso and macro. The micro level focuses on the data, and thus for our case the bathymetric soundings, in order to extract the maximum added value possible. The meso level will build from this bathymetric data the right information to detect outliers data via machine learning methods in bathymetric data. Finally, the macro level concentrates in the qualification of the survey in its entirety while taking into account the preferences of the end user via multiple-criteria decision analysis method.