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Laboratoire/Entreprise : LISTIC
Durée : 3 ans
Contact : nicolas.meger@univ-smb.fr
Date limite de publication : 2024-04-01
Contexte :
Ces travaux de thèse s’inscrivent au sein du projet ANR C2R-IA et feront l’objet d’une
collaboration avancée entre le laboratoire LISTIC et le laboratoire ISTerre.
Les chutes de blocs rocheux sont des phénomènes rares aux conséquences catastrophiques :
victimes humaines, destruction d’infrastructures, perte permanente ou temporaire d’accès à
des zones socio-économiques stratégiques et aux services publics (urgences, écoles, etc.).
Actuellement, la gestion du risque d’éboulement fait face à deux difficultés principales. D’une
part, la connaissance préalable du lieu et du volume probable des futurs éboulements, ce qui
peut permettre le dimensionnement d’ouvrages de protection adaptés. En revanche, de tels
ouvrages peuvent représenter un coût disproportionné par rapport aux ressources financières
des municipalités et des opérateurs privés. D’autre part, la gestion du risque d’éboulement
nécessite également l’estimation du risque d’occurrence d’éboulement dans le temps, c’est à dire l’évolution de la probabilité d’occurrence en fonction des conditions climatiques du
moment, ce qui permettrait aux gestionnaires d’infrastructures de mettre en œuvre des
systèmes d’atténuation des risques (restriction d’accès, surveillance, mobilisation de kits
d’urgence, maintenance prédictive). Une telle gestion dynamique des risques est
potentiellement associée à des coûts socio-économiques élevés et sa mise en œuvre nécessite
une procédure de prise de décision justifiée.
Les deux aspects sont souvent abordés « à dire d’expert » ce qui pose un problème
méthodologique de biais induit par l’expérience et la connaissance de l’expert et se limite
souvent à des relations qualitatives entre les chutes de blocs rocheux et le forçage climatique.
Une description quantitative (nombre de chutes, volume rocheux) de l’augmentation du risque
serait plus pertinente mais reste à ce jour difficile à produire.
Sujet :
L’objectif de cette thèse est de surmonter la nécessité de construire une procédure de prise de
décision basée sur l’expertise. En effet, nous pensons que les méthodes d’Intelligence Artificielle
(IA) peuvent améliorer la compréhension du comportement des falaises sous l’effet du forçage
climatique et produire des modèles prédictifs efficaces. Afin d’être exploitable du point de vue
de la décision publique, il est nécessaire de pouvoir expliquer les décisions issues des méthodes
d’IA
Planning des travaux :
1) Prise en main des données et des outils mis à disposition.
2) Mise en œuvre de modèles d’IA standard de l’état de l’art (random forests, SVM, etc.) afin de
constituer une référence à partir des données disponibles pour la falaise du Saint Eynard.
3) Proposition d’un modèle d’IA (deep learning, motifs) permettant de dépasser l’état de l’art et
dont les résultats sont explicables. Ce dernier point est crucial car il s’agit de définir des règles
de gestion des risques opérationnels et de persuader les autorités publiques de mettre en place
des barrages routiers ou de procéder à des évacuations lorsque nécessaire.
Profil du candidat :
Master M2 ou équivalent
Formation et compétences requises :
Connaissances en traitement du signal, réseaux de neurones et fouille de données.
Compétences rédactionnelles et en informatique (C/C++, Python, Linux).
Autonomie et esprit d’initiative.
Adresse d’emploi :
Annecy-le-Vieux, France
Document attaché : 202311210948_2023_sujet_these_XAI_AFuTé_VERSION_FINALE.pdf