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

Partitionnement des images hyperspectrales de grande dimension spatiale par propagation d'affinité

The interest in hyperspectral image data has been constantly increasing during the last years. Indeed, hyperspectral images provide more detailed information about the spectral properties of a scene and allow a more precise discrimination of objects than traditional color images or even multispectral images. High spatial and spectral resolutions of hyperspectral images enable to precisely characterize the information pixel content. Though the potentialities of hyperspectral technology appear to be relatively wide, the analysis and the treatment of these data remain complex. In fact, exploiting such large data sets presents a great challenge. In this thesis, we are mainly interested in the reduction and partitioning of hyperspectral images of high spatial dimension. The proposed approach consists essentially of two steps: features extraction and classification of pixels of an image. A new approach for features extraction based on spatial and spectral tri-occurrences matrices defined on cubic neighborhoods is proposed. A comparative study shows the discrimination power of these new features over conventional ones as well as spectral signatures. Concerning the classification step, we are mainly interested in this thesis to the unsupervised and non-parametric classification approach because it has several advantages: no a priori knowledge, image partitioning for any application domain, and adaptability to the image information content. A comparative study of the most well-known semi-supervised (knowledge of number of classes) and unsupervised non-parametric methods (K-means, FCM, ISODATA, AP) showed the superiority of affinity propagation (AP). Despite its high correct classification rate, affinity propagation has two major drawbacks. Firstly, the number of classes is over-estimated when the preference parameter p value is initialized as the median value of the similarity matrix. Secondly, the partitioning of large size hyperspectral images is hampered by its quadratic computational complexity. Therefore, its application to this data type remains impossible. To overcome these two drawbacks, we propose an approach which consists of reducing the number of pixels to be classified before the application of AP by automatically grouping data points with high similarity. We also introduce a step to optimize the preference parameter value by maximizing a criterion related to the interclass variance, in order to correctly estimate the number of classes. The proposed approach was successfully applied on synthetic images, mono-component and multi-component and showed a consistent discrimination of obtained classes. It was also successfully applied and compared on hyperspectral images of high spatial dimension (1000 × 1000 pixels × 62 bands) in the context of a real application for the detection of invasive and non-invasive vegetation species.Les images hyperspectrales suscitent un intérêt croissant depuis une quinzaine d'années. Elles fournissent une information plus détaillée d'une scène et permettent une discrimination plus précise des objets que les images couleur RVB ou multi-spectrales. Bien que les potentialités de la technologie hyperspectrale apparaissent relativement grandes, l'analyse et l'exploitation de ces données restent une tâche difficile et présentent aujourd'hui un défi. Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la réduction et de partitionnement des images hyperspectrales de grande dimension spatiale. L'approche proposée se compose de deux étapes : calcul d'attributs et classification des pixels. Une nouvelle approche d'extraction d'attributs à partir des matrices de tri-occurrences définies sur des voisinages cubiques est proposée en tenant compte de l'information spatiale et spectrale. Une étude comparative a été menée afin de tester le pouvoir discriminant de ces nouveaux attributs par rapport aux attributs classiques. Les attributs proposés montrent un large écart discriminant par rapport à ces derniers et par rapport aux signatures spectrales. Concernant la classification, nous nous intéressons ici au partitionnement des images par une approche de classification non supervisée et non paramétrique car elle présente plusieurs avantages: aucune connaissance a priori, partitionnement des images quel que soit le domaine applicatif, adaptabilité au contenu informationnel des images. Une étude comparative des principaux classifieurs semi-supervisés (connaissance du nombre de classes) et non supervisés (C-moyennes, FCM, ISODATA, AP) a montré la supériorité de la méthode de propagation d'affinité (AP). Mais malgré un meilleur taux de classification, cette méthode présente deux inconvénients majeurs: une surestimation du nombre de classes dans sa version non supervisée, et l'impossibilité de l'appliquer sur des images de grande taille (complexité de calcul quadratique). Nous avons proposé une approche qui apporte des solutions à ces deux problèmes. Elle consiste tout d'abord à réduire le nombre d'individus à classer avant l'application de l'AP en agrégeant les pixels à très forte similarité. Pour estimer le nombre de classes, la méthode AP utilise de manière implicite un paramètre de préférence p dont la valeur initiale correspond à la médiane des valeurs de la matrice de similarité. Cette valeur conduisant souvent à une sur-segmentation des images, nous avons introduit une étape permettant d'optimiser ce paramètre en maximisant un critère lié à la variance interclasse. L'approche proposée a été testée avec succès sur des images synthétiques, mono et multi-composantes. Elle a été également appliquée et comparée sur des images hyperspectrales de grande taille spatiale (1000 × 1000 pixels × 62 bandes) avec succès dans le cadre d'une application réelle pour la détection des plantes invasives

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Annotation sémantique 2D/3D d'images spatialisées pour la documentation et l'analyse d'objets patrimoniaux

In the field of architecture and historic preservation , the information and communication technologies enable the acquisition of large amounts of data introducing analysis media for different purposes and at different levels of details ( photographs, point cloud, scientific imaging, ...). The organization and the structure of these resources is now a major problem for the description, the analysis and the understanding of cultural heritage objects. However the existing solutions in semantic annotations on images or on 3D model are insufficient, especially in the linking of different analysis media.This thesis proposes an approach for conducting annotations on different two-dimensional media while allowing the propagation of these annotations between different representations (2D or 3D) of the object. The objective is to identify solutions to correlate (from a spatial, temporal and semantic point of view) sets of annotations within sets of images. Thus, the system is based on the principle of data spatialization for establishing a relationship between the 3D representations, incorporating all the geometric complexity of the object and therefore to the metric information extraction, and 2D representations of object. The approach seeks to the establishment of an information continuity from the image acquisition to the construction of 3D representations semantically enhanced by incorporating multi-media and multi-temporal aspects. This work resulted in the definition and the development of a set of software modules that can be used by specialists of conservation of architectural heritage as by the general public.Dans le domaine de l’architecture et de la conservation du patrimoine historique, les technologies de l’information et de la communication permettent l’acquisition de grandes quantités de données introduisant des supports d’analyses pour différentes finalités et à différents niveaux de détails (photographies, nuages de points, imagerie scientifique, …). L’organisation et la structuration de ces ressources est aujourd’hui un problème majeur pour la description, l’analyse et la compréhension d’objets patrimoniaux. Cependant les solutions existantes d’annotations sémantiques d’images ou de modèle 3D se révèlent insuffisantes notamment sur l’aspect de mise en relation des différents supports d’analyse.Cette thèse propose une approche permettant de conduire des annotations sur les différents supports bidimensionnels tout en permettant la propagation de ces annotations entre les différentes représentations (2D ou 3D) de l’objet. L’objectif est d’identifier des solutions pour corréler (d’un point de vue spatial, temporel et sémantique) des jeux d’annotations au sein d’un jeu d’images. Ainsi le système repose sur le principe de spatialisation des données permettant d’établir une relation entre les représentations 3D, intégrant toute la complexité géométrique de l’objet et par conséquent permettant l’extraction d’informations métriques, et les représentations 2D de l’objet. L’approche cherche donc à la mise en place d’une continuité informationnelle depuis l’acquisition d’images jusqu’à la construction de représentations 3D sémantiquement enrichies en intégrant des aspects multi-supports et multi-temporels. Ce travail a abouti à la définition et le développement d’un ensemble de modules informatiques pouvant être utilisés par des spécialistes de la conservation d’un patrimoine architectural comme par le grand public

Entre distance géographique et distance sociale : le risque de paludisme-infection en milieu urbain africain: L'exemple de l'agglomération de Dakar, Sénégal

This thesis applies an Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) approach to study a complex phenomenon in a data scarce environment: malaria infection in Dakar. Each component of the malaria pathogenic system is necessary but not sufficient to result in an infection when acting in isolation. For malaria infection to occur, three components need to interact: the parasite, the vector, and the human host. The identification of areas where these three components can easily interact is therefore essential in the fight against malaria and the improvement of programs for the prevention and control or elimination of the disease. ESDA, still rarely applied in developing countries, is thus defined as a research approach but also as a way to provide answers to global health challenges. It leads to observation, from different angles, on the social and spatial determinants of malaria infection, as well as the examination of existing interactions between its three components.Several streams of quantitative information were collected, both directly and indirectly related to the study of malaria. More specifically, multi-temporal satellite imagery, census data, and results from social and health surveys have been integrated into a Geographic Information System (GIS) to describe the city and its inhabitants. Combining these datasets has enabled to study the spatial variability of the risk of malaria infection. The use of statistical and geostatistical analysis, including both bi- and multivariate statistics, has revealed that the risk of infection in Dakar is highly dependent on the so-called ’social distance’. It describes the physical or economic ability of residents to move away from potential areas at risk, by avoiding the pathogenic areas, i.e., places where potentially infected vectors proliferate. Thus, a strong link between exposure (which results in a bigger parasite reservoir in marginalized areas) and social vulnerability of individuals (which increases substantially the risk of malaria infection) has been outlined.Cette thèse défend l’intérêt d’appliquer une démarche d’analyse exploratoire de données spatiales pour examiner un phénomène complexe irréductible, dans un contexte limité en données : le paludisme-infection à Dakar. Chaque partie du système pathogène du paludisme est nécessaire mais non suffisante au fonctionnement du système. Il n’y a paludisme-infection que lorsque les trois composantes sont en contact : le parasite, le vecteur et l’hôte humain. La recherche des lieux où ces contacts peuvent s’opérer facilement est donc primordiale dans la lutte contre le paludisme et l’amélioration des programmes visant à la diminution voire l’élimination de la maladie. L’analyse exploratoire, encore très peu appliquée dans les pays dits du Sud, se définit ainsi comme une démarche de recherche mais aussi comme un moyen d’apporter des réponses aux besoins sanitaires. Elle pousse à l’observation, sous différents angles, des déterminants sociaux et spatiaux qui sont impliqués dans la réalisation du phénomène, tout comme à l’examen des interactions existantes entre eux.Nous avons récolté des informations quantitatives variées, en lien direct et indirect avec l’étude du paludisme. Interprétation d’images satellites, données censitaires, résultats d’enquêtes sociales et sanitaires ont été intégrées dans un système d’information géographique pour décrire la ville et ses habitants. Le croisement de ces sources a permis d’étudier les faces spatiales du risque épidémique palustre. Le recours à des analyses statistiques et géostatistiques, bivariées et multivariées, a permis de souligner que le risque d’infection des populations dépendait fortement d’une distance, que l’on a qualifié de sociale. Celle-ci décrit la faculté des habitants à s'extraire du risque d'infection en s'éloignant, physiquement ou matériellement, des espaces pathogènes, lieux de prolifération de vecteurs potentiellement infectés. On a pu ainsi montrer le lien fort existant entre l'exposition (qui favorise un réservoir parasitaire plus important dans les quartiers défavorisés), et la vulnérabilité sociale des individus (qui augmente considérablement le risque d’infection au paludisme)

Étude sur l’influence du vocabulaire utilisé pour l’indexation des images en contexte de repérage multilingue

Depuis quelques années, Internet est devenu un média incontournable pour la diffusion de ressources multilingues. Cependant, les différences linguistiques constituent souvent un obstacle majeur aux échanges de documents scientifiques, culturels, pédagogiques et commerciaux. En plus de cette diversité linguistique, on constate le développement croissant de bases de données et de collections composées de différents types de documents textuels ou multimédias, ce qui complexifie également le processus de repérage documentaire. En général, on considère l’image comme « libre » au point de vue linguistique. Toutefois, l’indexation en vocabulaire contrôlé ou libre (non contrôlé) confère à l’image un statut linguistique au même titre que tout document textuel, ce qui peut avoir une incidence sur le repérage. Le but de notre recherche est de vérifier l’existence de différences entre les caractéristiques de deux approches d’indexation pour les images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne, en vocabulaire contrôlé et en vocabulaire libre, et entre les résultats obtenus au moment de leur repérage. Cette étude suppose que les deux approches d’indexation présentent des caractéristiques communes, mais également des différences pouvant influencer le repérage de l’image. Cette recherche permet de vérifier si l’une ou l’autre de ces approches d’indexation surclasse l’autre, en termes d’efficacité, d’efficience et de satisfaction du chercheur d’images, en contexte de repérage multilingue. Afin d’atteindre le but fixé par cette recherche, deux objectifs spécifiques sont définis : identifier les caractéristiques de chacune des deux approches d’indexation de l’image ordinaire représentant des objets de la vie quotidienne pouvant influencer le repérage, en contexte multilingue et exposer les différences sur le plan de l’efficacité, de l’efficience et de la satisfaction du chercheur d’images à repérer des images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne indexées à l’aide d’approches offrant des caractéristiques variées, en contexte multilingue. Trois modes de collecte des données sont employés : l’analyse des termes utilisés pour l’indexation des images, la simulation du repérage d’un ensemble d’images indexées selon chacune des formes d’indexation à l’étude réalisée auprès de soixante répondants, et le questionnaire administré aux participants pendant et après la simulation du repérage. Quatre mesures sont définies pour cette recherche : l’efficacité du repérage d’images, mesurée par le taux de succès du repérage calculé à l’aide du nombre d’images repérées; l’efficience temporelle, mesurée par le temps, en secondes, utilisé par image repérée; l’efficience humaine, mesurée par l’effort humain, en nombre de requêtes formulées par image repérée et la satisfaction du chercheur d’images, mesurée par son autoévaluation suite à chaque tâche de repérage effectuée. Cette recherche montre que sur le plan de l’indexation de l’image ordinaire représentant des objets de la vie quotidienne, les approches d’indexation étudiées diffèrent fondamentalement l’une de l’autre, sur le plan terminologique, perceptuel et structurel. En outre, l’analyse des caractéristiques des deux approches d’indexation révèle que si la langue d’indexation est modifiée, les caractéristiques varient peu au sein d’une même approche d’indexation. Finalement, cette recherche souligne que les deux approches d’indexation à l’étude offrent une performance de repérage des images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne différente sur le plan de l’efficacité, de l’efficience et de la satisfaction du chercheur d’images, selon l’approche et la langue utilisées pour l’indexation.During the last few years, the Internet has become an indispensable medium for the dissemination of multilingual resources. However, language differences are often a major obstacle to the exchange of scientific, cultural, educational and commercial documents. Besides this linguistic diversity, many databases and collections now contain documents in various formats that can also adversely affect their retrieval process. In general, images are considered to be language-independent resources. Nevertheless, the image indexing process using either a controlled or uncontrolled vocabulary gives the image a linguistic status similar to any other textual document and thus leads to the same difficulties in their retrieval. The goal of our research is to first identify the differences between the indexing approaches using a controlled and an uncontrolled vocabulary for ordinary images of everyday-life objects and to then differentiate between the results obtained at the time of image retrieval. This study supposes that the two indexing approaches show not only common characteristics, but also differences that can influence image retrieval. Thus, this research makes it possible to indicate if one of these indexing approaches surpasses the other in terms of effectiveness, efficiency, and satisfaction of the image searcher in a multilingual retrieval context. For this study, two specific objectives are defined: to identify the characteristics of each approach used for ordinary image indexing of everyday-life objects that can effect image retrieval in a multilingual context; and to explore the differences between the two indexing approaches in terms of their effectiveness, their efficiency, and the satisfaction of the image searcher when trying to retrieve ordinary images of everyday-life objects indexed according to either approach in a multilingual retrieval context. Three methods of data collection are used: an analysis of the image indexing terms, a simulation of the retrieval of a set of images indexed according to each of the two indexing approaches conducted with sixty respondents, and a questionnaire submitted to the participants during and after the retrieval simulation. Four measures are defined in this research: the effectiveness of image retrieval measured by the success rate calculated in terms of the number of retrieved images; time efficiency measured by the average time, in seconds, used to retrieve an image; human efficiency measured in terms of the human effort represented per average number of queries necessary to retrieve an image; and the satisfaction of the image searcher measured by the self-evaluation of the participant of the retrieval process after each completed task. This research shows that in terms of ordinary image indexing representing everyday-life objects, the two approaches investigated are fundamentally distinct on the terminological, perceptual, and structural perspective. Additionally, the analysis of the characteristics of the two indexing approaches reveals that if the indexing language differs, the characteristics vary little within the same indexing approach. Finally, this research underlines that the two indexing approaches of ordinary images representing everyday-life objects have a retrieval performance that is different in terms of its effectiveness, efficiency, and satisfaction of the image searcher according to the approach and the language used for indexing

Cartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ

La forêt a un rôle essentiel sur terre, que ce soit pour stocker le carbone et ainsi lutter contre le réchauffement climatique ou encore fournir un habitat à de nombreuses espèces. Or la composition de la forêt (la localisation des essences ou leur diversité) a une influence sur les services écologiques rendus. Dans ce contexte, il est important de cartographier les forêts et les essences qui la composent. La télédétection, en particulier à partir d’images satellitaires, apparat comme le moyen le plus adéquat pour caractériser un vaste territoire. Avec l’arrivée de constellations satellitaires comme Sentinel-2 ou Landsat-8 et leur gratuité d’acquisition pour l’utilisateur, il devient possible d’envisager l’usage de séries temporelles d’images satellites à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Si de nombreux travaux ont étudié le potentiel des images satellitaires pour identifier les essences, rares sont ceux qui utilisent des séries temporelles (plusieurs images par an) avec une haute résolution spatiale et en tenant compte de l’autocorrélation spatiale des références, i.e. la ressemblance des échantillons spatialement proches les uns des autres. Or, en ne prenant pas en compte ce phénomène, des biais d’évaluation peuvent survenir et ainsi surestimer la qualité des modèles d’apprentissage. Il s’agit aussi de mieux cerner les verrous méthodologiques afin de comprendre pourquoi il peut être facile ou compliqué pour un algorithme d’identifier une essence d’une autre. L’objectif général de la thèse vise à étudier le potentiel et les verrous concernant la reconnaissance des essences forestières à partir des séries temporelles d’images satellite à haute résolution spatiale, spectrale, et temporelle. Le premier objectif consiste à étudier la stabilité temporelle des prédictions à partir d’une archive de neuf ans du satellite Formosat-2. Plus particulièrement, les travaux portent sur la mise en place d’une méthode de validation qui soit le plus fidèle à la qualité observée des cartographies. Le second objectif s’intéresse au lien entre les évènements phénologiques in situ (pousse des feuilles en début de saison, ou perte et coloration des feuilles en fin de saison) et ce qu’il est observable par télédétection. Outre la capacité de détecter ces évènements, il sera étudié si ce qui permet aux algorithmes de différencier les essences les unes des autres est lié à des comportements spécifiques par espèce