Modélisation des informations et extraction des connaissances pour la gestion des crises

L’essor des technologies émergentes de collecte de données offre des opportunités nouvelles pour diverses disciplines scientifiques. L’informatique est appelé à jouer sa partition par le développement de techniques d’analyse intelligente des données pour apporter un certain éclairage dans la résolution de problèmes complexes. Le contenu de ce mémoire de recherche doctorale s’inscrit dans la problématique générale de l’extraction des connaissances à partir de données par les techniques informatiques. Ce travail de thèse s’intéresse dans un premier temps à la problématique de la modélisation des informations pour la gestion de crise nécessitant des prises en charge médicale, à l’aide d’une collaboration des applications informatiques de la télémédecine. Nous avons proposé une méthodologie de gestion d’une crise à distance en trois étapes. Elle est principalement axée sur la collaboration des actes de télémédecine (Téléconsultation, Téléexpertise, Télésurveillance, Téléassistance, et la Régulation médicale), de la phase de transport des victimes à la phase de traitements médicaux dans et/ou entre les structures de santé. Cette méthodologie permet non seulement de mettre à la disposition des gestionnaires de crise un système d'aide à la décision informatisé, mais aussi de minimiser les coûts financiers et réduire le temps de réponse des secours à travers une gestion organisée de la crise. Dans un deuxième temps, nous avons étudié en détail l’extraction de la connaissance à l’aide des techniques de data mining sur les images satellitaires afin de découvrir des zones à risques d’épidémie, dont l’étude de cas a porté sur l’épidémie de choléra dans la région de Mopti, au Mali. Ainsi, une méthodologie de six phases a été présentée en mettant en relation les données collectées sur le terrain et les données satellitaires pour prévenir et surveiller plus efficacement les crises d’épidémie. Les résultats nous indiquent qu’à 66% le taux de contamination est lié au fleuve Niger, en plus de certains facteurs sociétaux comme le jet des ordures en période hivernale. Par conséquent, nous avons pu établir le lien entre l’épidémie et son environnement d’évolution, ce qui permettra aux décideurs de mieux gérer une éventuelle crise d’épidémie. Et enfin, en dernier lieu, pendant une situation de crise d’épidémie, nous nous sommes focalisés sur l’analyse médicale, plus précisément par l’usage des microscopes portables afin de confirmer ou non la présence des agents pathogènes dans les prélèvements des cas suspects. Pour ce faire, nous avons présenté une méthodologie de six phases, basée sur les techniques du deep learning notamment l’une des techniques des réseaux de neurones convolutifs, l’apprentissage par transfert qui tirent parti des systèmes complexes avec des invariants permettant la modélisation et l'analyse efficace de grandes quantités de données. Le principe consiste à entraîner les réseaux de neurones convolutifs à la classification automatique d’images des agents pathogènes. Par exemple dans notre cas d’étude, cette approche a été utilisée pour distinguer une image microscopique contenant le virus de l’épidémie de choléra appelé Vibrio cholerae d’une image microscopique contenant le virus de l’épidémie du paludisme appelé Plasmodium. Ceci nous a permis d’obtenir un taux de réussite de classification de 99%. Par la suite, l’idée est de déployer cette solution de reconnaissance d’images d’agents pathogènes dans les microscopes portables intelligents pour les analyses de routine et applications de diagnostic médical dans la gestion de situations de crise. Ce qui permettra de combler le manque de spécialistes en manipulation microscopique et un gain de temps considérable dans l’analyse des prélèvements avec des mesures précises favorisant l’accomplissement du travail dans de meilleures conditions

Utilisation de la télédétection, des SIG et de l'intelligence artificielle pour déterminer le niveau de susceptibilité aux mouvements de terrain application dans les Andes de la Bolivie

The socio-economic impact of mass movements for our society is getting more and more serious.The loss of lives and economic losses are now ten times greater than they were at the beginning of the decade. In the hope of reducing these impacts, it is essential to adopt a preventive policy that will encourage mapping of mass movement susceptibility level (MMSL) in critical zones. However, this task is complex and only experts using present techniques can provide satisfactory results. To make possible the production of these maps by a larger number of individuals, we have developed an expert system called EXPERIM that uses remote sensing data and geographic information systems to facilitate the complex tasks without requiring the user to be highly competent in this field of study. This thesis presents the results obtained from a complete strategy developed for a region surrounding Cochabamba, Bolivia.The operational expert system prototype will soon be integrated within the watershed management program directed by the local executing organisation PROMIC.The knowledge acquisition and its expression in concrete terms constitute the principal axis of this research, while the results obtained are the heart of the EXPERIM expert system. These strategic steps aim to establish a knowledge base of data and rules that describe field conditions for each MMSL. We have been able to extract this information by using binary discriminant analysis of a MMSL map produced by an expert for a pilot zone called Cuenca Taquiäna, which is geoecologically representative of the 38 neighbouring watersheds. Using this technique, we were able to establish a sensitivity model that recreates the expert's map with a success rate of 89% and 78% when two or three MMS levels are used. Based on a detailed analysis of the susceptibility model it was evident that stability conditions are the result of the topographic, geologic and geomorphologic environments.The level of susceptibility was found to be independent of the vegetation condition. In order to apply the model to the surrounding watersheds, we integrated remotely sensed data within the spatial database to map the presence/absence of five essential geoecological units required by the susceptibility model. This was done using a hierarchical classification method. Three sensors were evaluated: Landsat, SPOT and RADARSAT. In the elaboration of this specific step, we evaluated the most efficient spectral band combinations within each image and between images for each of the five geoecological units. For each of the land cover types, the analysis shows that LANDSAT constitutes the most powerful sensor to map these units and that image fusion does not provide significantly better results when compared to the extra amount of work that this requires. Using remote sensing data instead of field data or airphotograph interpretation in watersheds where only topographic data are available decreases the level of accuracy by less than 10%

Agents négociateurs appliqués à la télédétection

Le problème de sélection de l'algorithme approprié devient donc un problème de négociation: l'interface est vue comme un agent acheteur (du service de traitement d'images) et chaque algorithme de traitement d'images est vu comme un agent fournisseur qui entre en compétition avec les autres pour offrir le meilleur service de traitement d'images. L'agent acheteur négocie donc avec les différents agents fournisseurs qui sont en compétition et choisit celui qui offre le meilleur service selon les critères définis par l'interface. Ainsi, du point de vue de la conception et de la programmation de cette interface, nous avons un système multi-agents. La méthodologie de conception et de programmation à base d'agents est assez populaire dans le domaine de l'intelligence artificielle et nous nous sommes basés sur cette méthodologie pour concevoir notre logiciel I3Soft. I3Soft est une application complexe, conçue et programmée par toute une équipe, et comportant plusieurs composantes, incluant les algorithmes de traitement d'images proprement dit, un système expert d'interprétation d'images et l'interface graphique dont nous venons de parler. Ce mémoire concerne uniquement l'interface graphique, c'est-à-dire notre contribution au projet I3Soft."--Résumé abrégé par UMI

Evolution climatique et canicule en milieu urbain : apport de la télédétection à l'anticipation et à la gestion de l'impact sanitaire

rapport finalSummer warming trends in Western Europe are increasing the incidence, intensity and duration of heat waves. These are especially deadly in cities owing to surface properties, anthropogenic heat and pollutants. In August 2003, for nine consecutive days, the Paris metropolitan area experienced an extreme heat wave that caused 4,867 heatrelated deaths. A time series of 84 satellite thermal images, from July 21 to August 21 2003 was used to analyze surface temperature variations and the associated heat stress. Satellite observations indicate significant surface temperature gradients and contrasted daytime / nighttime urban heat island patterns. The relatively small temperature amplitude in reference to a normal summer confirms the impact of high minimum temperatures on the heat wave process, lack of nighttime relief and on the subsequent heat stress and mortality. Maps of temperature thresholds and areas most vulnerable to heat stress were delineated. Thermal indices were produced at the addresses of 482 case studies and were integrated into a regression model to estimate the risk factors of mortality for elderly people during the heat wave. Thermal indices for minimum, maximum, mean surface temperatures and diurnal amplitude were tested on the day of death and 1, 2, 6 or 13 days preceding. Results from the linear regression analysis were statistically significant for minimum temperatures. For an increase of 0.5°C, the death risk can be twice as high. A summertime satellite surveillance is being developed to inform the public and authorities about extreme surface temperatures and related heat stress. This analysis demonstrates the relevance of satellite remote sensing in monitoring heat waves in megacities, in estimating the health impact and implementing alert systems and public health strategies

Modèle intégré basé sur l'apprentissage automatique pour l’estimation de la production des cultures au Mali

Au regard de la croissance actuelle de la population mondiale, qui atteindra selon l’Organisation des Nations Unies (ONU) environ 10 milliards de personnes d'ici 2050, il faudra une augmentation de 70% de la production alimentaire et de la superficie allouée aux cultures. Les pays de l’Afrique subsaharienne devront donc augmenter leur production alimentaire pour satisfaire la demande croissante en ce qui les concerne. Les pressions démographiques et le réchauffement climatique perturbent les moyens de subsistance et la sécurité alimentaire des populations. De plus, les systèmes agricoles des petits exploitants des pays africains font face à des problèmes de fertilité des sols. Cela est dû à de nombreux facteurs tels que : la taille des champs, l’hétérogénéité des pratiques de gestion, et la fragmentation des paysages qui en résulte et la présence généralisée d’arbres dans les champs. À cet égard, il est primordial de trouver une solution qui fournit des informations sur la productivité des cultures en milieu semi-aride. Ainsi, ce projet propose une approche basée sur la méthode d’échantillonnage aréolaire à partir des données satellitaires et a pour but de contribuer à l’amélioration de l’estimation de la production agricole en milieu semiaride. Nous avons utilisé Google Earth Engine (GEE) pour faire d’abord une classification par forêt aléatoire (RF) supervisée, basée sur des pixels, pour discriminer les principaux types de cultures. Ensuite, nous avons déduit certains paramètres biophysiques, qui nous ont permis d’analyser les changements dynamiques des indices de végétation, dans le temps et dans l’espace. Enfin, la méthode d’analyse de régression logistique a été appliquée à ces données géospatiales pour estimer le rendement et la production des types de cultures par parcelle. Cette solution permet l’élaboration des cartes de production et de rendement spatialement explicites et résolues dans le temps, afin de servir d’aide en matière de prise de décision stratégique. Cela contribuera à la mise en place des scenarios futurs qui permettrons de mieux gérer la production agricole et de prévenir les pénurie

Cartographie des grands types de végétation par télédétection : étude de faisabilité (Bretagne, Basse-Normandie et Pays-de-la-Loire)

annexes sur demanderapport de rechercheL'objectif de cette étude est d'évaluer les potentialités qu'offrent l'imagerie aérienne et satellitaire à haute et très haute résolution spatiale pour la cartographie des grands types de végétation des régions Bretagne, Basse-Normandie et Pays de la Loire. Pour ce faire, différents types d'images (BDORTHO® IRC, SPOT5, Worldview-2) ont été acquises sur quatre sites représentatifs de la diversité des végétations présentes sur ce territoire. Des procédures de classification ont été établies et leur reproductibilité à d'autres sites a été vérifiée. La typologie des végétations utilisée est celle proposée par le Conservatoire Botanique National de Brest (CBN de Brest) qui articule par une démarche " bottom-up ", la typologie phytosociologique utilisée sur le terrain, avec une typologie physionomique (structurale) pouvant être " comprise " par une approche télédétection. L'approche orientée-objet non supervisée a été privilégiée pour ce projet. Seules les procédures de classification des images Worldview-2 (démarche plus exploratoire) combinent l'approche orientée-objet non supervisée à la méthode pixel supervisée. Les performances globales des procédures pour chaque image sont calculées par l'intermédiaire d'un indice kappa pour les niveaux " occupation du sol ", " grands types de végétations " et " types de formations végétales ". Les résultats les plus concluants sont obtenus, pour la plupart des végétations étudiées, à partir de l'image Worldview-2, puis la BDORTHO® IRC et enfin les images SPOT5. L'identification de certaines végétations donne des résultats médiocres ; des recommandations sont proposées pour les améliorer

Outil d'aide à l'interprétation automatique d'images de télédétection TM de Landsat pour la cartographie forestière

L'utilisation de la télédétection et du traitement d'images dans les pays en voie de développement a pris une place de plus en plus importante au cours de la décennie. Les techniques cartographiques modernes présentent un énorme potentiel dans la lutte pour la gestion et la conservation des forêts. Les exigences de formation académique en télédétection et en traitement d'images sont différentes des autres disciplines plus pointues. Elles sont habituellement offertes par les universités au niveau des études supérieures, ou encore par formation continue incluant des stages de durée variable. Dans tous les cas, cette formation ne garantit pas suffisamment l'autonomie des utilisateurs de ces systèmes. Surtout dans les pays en voie de développement où les professionnels pratiquants ou en formation connaissent des problèmes comme l'isolement académique et professionnel ainsi qu'un accès limité au matériel informatique et aux références bibliographiques et techniques. Pour faciliter l'utilisation de l'information spatiale par une clientèle diversifiée, il convient donc d'élaborer un outil d'aide à l'interprétation automatique des images de télédétection. Ce projet de recherche est une procédure interactive d'outil d'aide à l'interprétation automatique des images de télédétection (OAIIT). Son objectif est d'assister les usagers qui ne sont pas des spécialistes en télédétection, dans les diverses étapes du traitement d'images. Ce projet se situe dans le cadre d'une application en foresterie utilisant des images TM de Landsat pour la production de cartes forestières. La procédure régissant l'interface usager fonctionne sous Windows 3.1. Elle est constituée d'écrans et de fenêtres permettant un encadrement simple et stable. L'utilisateur accède successivement à différentes fenêtres lui permettant de suivre les étapes du traitement d'images. L'OAIIT est supporté par une base de données comprenant des textes et références bibliographiques permettant à l'usager de comprendre les étapes à suivre et de se référer à des ouvrages déjà existants