Soutenance de thèse de Imadeddine LAOUICI

La modélisation structurale tridimensionnelle est un outil essentiel en géologie pour représenter l’architecture du sous-sol, faciliter la communication, et la compréhension des experts. Les systèmes de modélisation actuels offrent des solutions indispensables pour construire des modèles structuraux grâce à des algorithmes avancés, principalement basés sur des concepts mathématiques. Cependant, ces systèmes reposent fortement sur les interprétations des experts. Les tâches interprétatives souvent employés tacitement par les experts, sont répétitives, fastidieuses, mais également empreintes de subjectivité. Le problème réside dans le fait que les systèmes utilisés ne capturent pas la connaissance implicite, ce qui les empêche de contribuer à l'interprétation. De plus, ce qui est enregistré dans le modèle final est la description mathématique des représentations des objets modélisés, et la majorité des décisions prises n'est jamais enregistrée. Donc, il est impossible de savoir ce qui a été interprété à chaque étape, avec quel degré de certitude, et sur quelle base d'information. Cette manière de modéliser restreint la possibilité de l’intégration de la connaissance tant dans la structure interne des systèmes que pour les utiliser durant la construction d’un modèle. En effet, seules les connaissances directement formulables dans le formalisme mathématique en place sont souvent implémentées. Une grande partie des connaissances expertes, bien qu'essentielle, ne peut être facilement incorporée, ce qui entrave le partage, la mise à jour et la reproduction des modèles. Les différences de vocabulaires, formats et algorithmes posent également des problèmes d'interopérabilité, rendant difficile la collaboration entre experts. Ces verrous scientifiques peuvent être résumés en deux axes de recherche : (1) la formalisation du processus d’interprétation et (2) la formalisation de la connaissance des experts. En premier lieu, nous proposons un formalisme pour le processus d'interprétation axé sur une approche itérative et évolutive qui recherche, sélectionne et explique les situations ambiguës ou manquantes d'informations, en s'appuyant sur un modèle de connaissance externe. Ce modèle intègre de manière structurée et explicite les connaissances nécessaires pour décrire les objets géologiques et valider les modèles. Un prototype est développé et appliqué sur des données de terrain pour montrer le potentiel de cette approche à capturer et automatiser diverses tâches interprétatives, ouvrant la voie à une automatisation complète du système. Le deuxième volet de ce travail de recherche se concentre sur la formalisation des différents aspects de la connaissance des experts identifiés précédemment. Pour ce faire, nous avons recours à l'ingénierie des connaissances, en particulier les ontologies. Un cadre ontologique est proposé combinant une ontologie existante, décrivant les objets géologiques, avec une ontologie développée spécifiquement pour ce travail, nommée POKIMON, pour capturer la connaissance nécessaire à modéliser ces objets. POKIMON se concentre sur l’explicitation des notions des modèles, leurs représentations, les relations entre ces représentations, et les processus de modélisation. Ce cadre facilite ainsi l'automatisation du système d'intégration proposé précédemment. Ce travail de recherche explore une approche innovante de la modélisation en s'appuyant sur la formalisation et la modélisation conceptuelle. Les résultats obtenus montrent un potentiel intéressant, mais pour en tirer pleinement parti, il est nécessaire d'améliorer plusieurs aspects, tels que la prise de décision et le développement approfondi de la notion de situation. Également, plusieurs pistes de développement potentielles ont été identifiées, notamment la réalisation d’enquêtes auprès d’experts pour mieux décrire l’aspect stratégique et l’application de méthodes d’apprentissage automatique pour des tâches ciblées dans un le cadre de l’algorithme développé.