ERIC JANSSENS-CORON

AUTOMATISATION DU PROCESSUS DE MODÉLISATION 3D EN HYDROGÉOLOGIE PAR

SYSTÈME EXPERT ET ONTOLOGIES

Proposé de recherche présenté dans le cadre du programme de doctorat en Géomatique

DÉAPRTEMENT DE SCIENCES GÉOMATIQUES FACULTÉ DE FORESTERIE ET DE GÉOMATIQUE

UNIVERSITÉ LAVAL QUÉBEC

2007 © Éric Janssens-Coron, 2007

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Table des matières

Table des matières ................................................................................................................. ii Liste des figures .................................................................................................................... iii I – Contexte.............................................................................................................................4 I.1 Considérations générales ...............................................................................................4 I.2 Les modèles hydrogéologiques .....................................................................................5 I.2.1 Définition................................................................................................................5 I.2.2 Les étapes de conception d’un modèle 3D hydrogéologique.................................6

II – Les difficultés de la modélisation hydrogéologique ......................................................11 II.1 Le cloisonnement des domaines d’expertise..............................................................11 II.2 La complexité de l’analyse des données ....................................................................12 II.3 Les experts : une ressource à géométrie variable.......................................................13 II.4 L’exemple d’une organisation : la Commission Géologique du Canada...................15

III – Problématique ...............................................................................................................16 IV – Les systèmes experts à la rescousse .............................................................................16 IV.1 Historique des systèmes experts ...............................................................................16 IV.2 Les systèmes experts en géosciences........................................................................17 IV.3 Définition d’un système expert à base de règles ......................................................18 IV.4 Limitations et inconvénients des systèmes à base de règles.....................................20 IV.5 Les systèmes experts de seconde génération............................................................21

V – L’acquisition et la représentation des connaissances.....................................................23 V.1 Le problème de l’acquisition des connaissances .......................................................23 V.2 Le problème de l’intégration de connaissances multidisciplinaires ..........................24 V.3 Vers des éléments de solution....................................................................................26 V.3.1 Les graphes conceptuels .....................................................................................26 V.3.2 Les ontologies .....................................................................................................27

V.4 Exemples d’utilisation en modélisation géologique 3D ............................................28 V.4.1 Combinaison de systèmes experts RBR et CBR.................................................28 V.4.2 Combinaison entre un système expert RBR et une ontologie.............................29

VI – Définition du doctorat...................................................................................................30 VI.1 Hypothèse .................................................................................................................30 VI.2 Objectifs....................................................................................................................30 VI.3 Perspectives ..............................................................................................................31 VI.4 Méthodologie............................................................................................................32 VI.4.1 Phase 1 : Représentation des connaissances......................................................33 VI.4.2 Étapes de la phase 1...........................................................................................34 VI.4.3 Phase 2 : Conception et évaluation d’un système opérationnel.........................34 VI.4.4 Étapes de la phase 2...........................................................................................35

VI.5 Calendrier .................................................................................................................37 Bibliographie ........................................................................................................................38

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Liste des figures

Figure 1 Diagramme d’un système typique d'eaux souterraines ............................................5 Figure 2 Les étapes du processus de modélisation hydrogéologique .....................................6 Figure 3 Les étapes du processus de modélisation géologique ..............................................7 Figure 4 Exemple de structure géologique à deux couches sédimentaires et quatre failles

sub-verticales (Source : gOcad, 2004)............................................................................8 Figure 5 Exemples de représentations : A) par frontières, B) par voxels (Bédard 2006).......9 Figure 6 Quelques types de données exploités pour la modélisation hydrogéologique de la

moraine d’Oak Ridge, Ontario (Source NRCAN)........................................................13 Figure 7 Accroissement de la population au Canada entre 1996 et 2006 (Foot, 1998)........14 Figure 8 Deux zones de failles normales réelles pour un même cas générique....................22 Figure 9 Les connaissances impliquées dans les concepts Contact et Unité Géologiques...25 Figure 10 Un exemple d’interaction entre CBR et RBR dans un système expert ................28 Figure 11 Exemple d’interaction entre ontologie et système expert. ...................................29

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I – Contexte

I.1 Considérations générales Gouvernements et économistes du monde entier s’accordent aujourd’hui à dire que

l’exploitation et la qualité des ressources en eau sont deux des plus grands problèmes

auxquels l’humanité devra faire face dans les décennies à venir (Petit, 2004; NRCAN,

2006). L’exploitation des eaux souterraines en particulier est un enjeu capital pour de

nombreux pays. Ainsi au Canada 30.3% de la population dépend des eaux souterraines pour

ses besoins domestiques en eau (Rutherford, 2004).

La science qui s'intéresse à la recherche, au captage et à la circulation de ces eaux

souterraines est l’hydrogéologie (OQLF). De plus en plus souvent on distingue deux types

d’hydrogéologie (Pfannkunch, 1990). L’hydrogéologie fondamentale étudie et développe

d’un point de vue théorique les lois et les méthodes de quantification des écoulements des

eaux souterraines. L’hydrogéologie environnementale s’appuie sur ces lois et méthodes

pour étudier des systèmes aquifères réels, c’est-à-dire des formations géologiques qui

contiennent, conduisent et produisent de l'eau (Castany, 1997). Cette dernière doit remplir

deux missions principales (NRCAN, 2005). D’une part elle doit veiller à ce que

l’exploitation par pompage des eaux des systèmes aquifères pour les besoins humains ne

dépasse pas leurs capacités à se recharger. D’autre part elle doit suivre l’évolution des

produits contaminants (par exemple les pesticides employés en agriculture) au sein de ces

réservoirs, produits qui sont susceptibles d’être dangereux pour la consommation humaine

ou pour l’environnement. Pour remplir ses missions, l’hydrogéologie environnementale

s’appuie sur des modèles hydrogéologiques dont l’objectif général est de représenter les

écoulements des eaux dans les aquifères. Mais pour les représenter correctement il faut se

placer dans un contexte spatial plus large. En effet, les aquifères sont en relation avec une

ou des rivières, des lacs et d’autres éléments de surface qui influe sur les écoulements en

rechargeant (par ex. pluie) ou au contraire en déchargeant (par ex. puits) les aquifères

comme le montre la figure suivante.

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Figure 1 Diagramme d’un système typique d'eaux souterraines

Source : Environnement Canada. Notions élémentaires sur l'eau douce : Questions et

réponses. 5e édition. Ottawa. 2000.

Pour cette raison, l’ensemble aquifère – rivières – lacs est regroupé au sein d’une unité

spatiale fondamentale appelée bassin versant. Toutes les eaux situées dans le territoire du

bassin versant se déversent vers un lieu donné, généralement un cours d’eau. C’est dans ce

contexte de bassin versant que les modèles hydrogéologiques doivent représenter les

aquifères.

I.2 Les modèles hydrogéologiques

I.2.1 Définition

Les modèles hydrogéologiques sont des représentations théoriques simplifiées d'un système

aquifère. Ils comportent la définition d'une structure (le sous-sol), la formulation de lois

(relations déterministes ou probabilistes) reliant les entrées du système (par ex. des mesures

de débits) à ses sorties (par ex. diagrammes des flux des eaux souterraines), et la définition

des paramètres (constantes ou variables pouvant prendre des valeurs numériques comme les

coefficients de perméabilité des roches) entrant dans ces relations (Castany, 1997). Ils

cherchent à représenter l’écoulement de l’eau dans le sous-sol. Ce sont donc des modèles à

quatre dimensions (4D) incluant les trois dimensions de l’espace et le temps. Toutefois, on

s’intéressera plus particulièrement à l’aspect 3D de ces modèles mais tout en gardant à

l’esprit qu’il doit s’intégrer dans un modèle 4D.

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I.2.2 Les étapes de conception d’un modèle 3D hydrogéologique

Il existe de nombreuses méthodologies pour la conception d’un modèle hydrogéologique

(Anderson, 1992; Beara, 1992, Kumar, 2002) mais toutes suivent le même schéma général,

décrit dans la figure suivante.

Le rectangle rouge précise les étapes auxquelles on s’intéressera plus particulièrement.

Figure 2 Les étapes du processus de modélisation hydrogéologique

La définition de l’objectif du modèle. L’hydrogéologue identifie la (les) question(s)

auxquelles le modèle doit permettre de répondre. Par exemple, s’agit-il de visualiser la

situation de l’aquifère en temps réel, d’effectuer des prédictions à long terme, etc. ?

La caractérisation hydrogéologique. C’est une étape particulièrement complexe car elle a

pour objectif d’analyser et de compiler les données et informations nécessaires au modèle

conceptuel hydrogéologique. Ces informations sont issues de l’intégration et de l’analyse

des données hydrogéologiques (perméabilité des roches, piézométrie, etc.) et géologiques

(stratigraphie, minéralogie, etc.) acquises selon différentes techniques (cartographie,

forages, sismologie, piézométrie, etc.). Si l’hydrogéologue dispose des connaissances pour

analyser les premières, l’analyse des données géologiques impose d’avoir recours à des

Définition de l’objectif

Caractérisation hydrogéologique

Modèle mathématique

Modèle numérique hydrogéologique

Calibration

Validation

Exploitation

Données Révision

Modèle conceptuel hydrogéologique

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experts géologues qui ont les connaissances nécessaires en géologie, l’étude scientifique la

constitution de la croûte terrestre et de son développement (OQLF). L’objectif des

géologues est de fournir aux hydrogéologues des informations sur les objets

géologiques constituant le sous-sol (couches sédimentaires, failles tectoniques, fractures,

etc.) et qui ont un impact potentiel sur la circulation des eaux (Ross, 2004). Parmi ces

informations on trouve en particulier la composition et la structure spatiale 3D. Par ailleurs,

ces données géologiques et hydrogéologiques ayant une forte composante spatiale, il est

également indispensable de faire appel à la géomatique, discipline disposant des

connaissances nécessaires à l’acquisition, au stockage, au traitement et à la diffusion des

données géographiques (OQLF). L’un des objectifs des experts géomaticiens est alors

d’aider à intégrer l’ensemble des données dans un référentiel géographique commun et

cohérent.

Pour atteindre leur objectif, les géologues construisent un modèle géologique 3D du sous-

sol, c’est-à-dire une représentation en trois dimensions des objets géologiques (MRNF,

2006). Les géomaticiens associent leurs connaissances en modélisation 3D à celles du

géologue pour construire ce modèle. La figure suivante résume les étapes du processus de

modélisation géologique dans le contexte de la modélisation hydrogéologique (Ross, 2005;

Houlding, 1994).

Figure 3 Les étapes du processus de modélisation géologique

L’analyse des données géologiques est une étape délicate car les objets géologiques ne

sont pas observables directement ce qui représente un sérieux handicap (Raper, 2000). On

ne peut les étudier que par des techniques d'exploration géologiques et géophysiques :

Analyse des données géologiques et géophysiques

Modèle géométrique 3D

Modèle géologique 3D

Modèle conceptuel géologique

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cartographie de terrain, sismologie, forages, etc. qui demandent de vastes connaissances.

Cette étape a pour but d’extraire les informations sur la structure spatiale et les propriétés

physiques des objets géologiques. Ces objets étant issus de successions de phénomènes

géologiques naturels tels que les processus de sédimentation océanique ou la tectonique des

plaques (Mercier, 1992), leurs formes et structures spatiales sont généralement complexes

(figure suivante). Elles ont une grande influence sur l’hydrogéologie. Ainsi une structure où

une couche de grès qui repose et est entouré par une couche d’argile imperméable constitue

par exemple un excellent aquifère à la différence d’un grès reposant sur un calcaire

fortement fissuré.

Figure 4 Exemple de structure géologique à deux couches sédimentaires et quatre failles

sub-verticales (Source : gOcad, 2004)

Les multiples propriétés physiques des objets géologiques sont également déterminantes et

doivent être analysées avec soin. Par exemple leur composition minérale et leur

granulométrie déterminent leur capacité à contenir et conduire l’eau. Ainsi un grès poreux

ou un calcaire fortement fissuré peuvent être des roches d’aquifère tandis qu’un calcaire

compact ou un basalte qui ont une porosité et une perméabilité quasiment nulles ne

contiennent pas d’eau.

Le modèle conceptuel géologique est une représentation mentale tridimensionnelle de la

structure géologique du sous-sol issue de l’étape précédente. Le géologue l’obtient en

déterminant la chronologie relative des objets géologiques, leur type de roche, leur âge,

leurs relations spatiales, etc. Il doit ensuite intégrer toutes ces informations de façon logique

et cohérente dans un même modèle ce qui est une difficulté majeure de la modélisation

géologique 3D (Bédard, 2006; Perrin, 2005).

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Le modèle géométrique 3D est construit à partir du modèle conceptuel à l’aide d’un

logiciel de modélisation 3D. Il représente les objets géologiques sous forme de volumes et

leurs relations géométriques et topologiques. À cette étape le géologue collabore

étroitement avec le géomaticien qui maîtrise les différentes méthodes de construction des

modèles géométriques. En effet, ce modèle doit répondre aux contraintes identifiées par le

géologue mais aussi tenir compte des contraintes de modélisation liées aux types de

données exploitées, au type d’environnement à modéliser (par exemple milieu fortement

faillé d’une chaîne de montagnes, milieu marin à structures en couches régulières) et à

l’objectif de modélisation. Parmi les méthodes de modélisation géométriques les plus

couramment utilisées en géosciences on trouve les représentations par frontières et les

voxels (Bédard, 2006). La première consiste à identifier les volumes par leurs surfaces

frontières et en les laissant creux tandis que la seconde construit les volumes par

l’assemblage de cubes élémentaires, les voxels, comme le font les pixels dans une image en

2D (figure suivante).

Figure 5 Exemples de représentations : A) par frontières, B) par voxels (Bédard 2006)

Ces deux méthodes sont bien adaptées au contexte de la modélisation hydrogéologique car

elles permettront par la suite d’appliquer rapidement les méthodes de résolution des lois

d’écoulement du modèle hydrogéologique.

Le modèle géologique 3D enfin est le modèle géométrique 3D avec ses objets

géométriques auquel sont attachées des informations descriptives identifiées dans les étapes

précédentes comme l’âge et type de roche, etc., le tout formant les objets géologiques qui

seront nécessaires au modèle hydrogéologique pour identifier les conditions aux limites des

objets et les propriétés physiques indispensables.

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On peut constater que ce processus de modélisation géologique conduit à un modèle

géologique uniquement 3D. Le temps n’intervient pas sauf en ce qui concerne

l’établissement de la chronologie. Ceci est dû au fait que les échelles de temps en géologie

et en hydrogéologie sont totalement différentes. Les structures géologiques se forment

généralement au cours de processus qui s’étendent sur des millions d’années, tandis que

l’eau peut parcourir plusieurs dizaines de kilomètres par an au sein des aquifères (Harter,

2003). À cette échelle de temps, on peut donc considérer que les objets géologiques sont

invariants. À ce titre on peut dire qu’il représente la composante statique du modèle

hydrogéologique tandis que les lois régissant l’écoulement de l’eau à travers ces volumes

constitueront sa composante dynamique.

Le modèle conceptuel hydrogéologique est l’étape où l’hydrogéologue exploite l’analyse

des données hydrogéologiques effectuée dans l’étape de caractérisation et les intègre au

modèle géologique 3D avec l’aide du géologue et du géomaticien. C’est donc à cette étape

que l’hydrogéologue associe la composante dynamique au modèle géologique statique à

l’aide en particulier des lois d’écoulement. Il émet alors des hypothèses de modélisation et

identifie les paramètres qui seront nécessaires à leur évaluation. Il définit en particulier :

• Les limites spatiales et conceptuelles (conditions aux limites, etc.) de la zone. • Les caractéristiques hydrogéologiques des objets du modèle jugées pertinentes :

propriétés physiques comme la perméabilité par exemple. • Le modèle de milieu adapté à la zone : poreux, réseaux de failles, karstique. • Le type d’écoulement prédominant d’après la structure de l’aquifère, laminaire (le

long de surfaces comme les failles ou limites de couches), volumique, etc. Les étapes suivantes du processus de modélisation sont la transcription par l’hydrogéologue

des hypothèses et des choix effectués précédemment sous forme mathématique dans un

modèle mathématique qui a pour but de résoudre les équations d’écoulement des eaux. Il

doit formuler les conditions aux limites, identifier les variables et les inconnues du système,

la loi d’écoulement et les équations différentielles et la méthode de résolution associée (par

exemple éléments finis ou différences finies). Suit la construction du modèle numérique

hydrogéologique par l’hydrogéologue. Il intègre le modèle géologique, le modèle

mathématique ainsi que des données de terrain relatives aux propriétés pertinentes du sous-

sol (porosité, perméabilité, etc.), à la piézométrie, etc. La calibration et la validation du

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modèle hydrogéologique s’assurent que le modèle hydrogéologique est capable de produire

des résultats conformes aux données de terrain. Si les résultats ne sont pas concluants il

peut être nécessaire de réviser le modèle conceptuel. Enfin l’hydrogéologue exploite le

modèle hydrogéologique pour répondre à l’objectif initialement posé de prédiction, de

visualisation, etc. de l’état de l’aquifère.

II – Les difficultés de la modélisation hydrogéologique Le chapitre précédent l’a montré, la modélisation hydrogéologique est un processus qui

nécessite beaucoup d’expertise dans plusieurs domaines. Ce besoin d’expertise

multidisciplinaire est à l’origine de la complexité de ce processus ainsi que de plusieurs

problèmes décrits dans les sections suivantes. La section II.1 s’intéresse au problème de

cloisonnement des domaines d’expertise et au problème de l’analyse des données. La

section II.2 met en évidence le défi auquel sont soumis les experts dans l’analyse des

données. La section II.3 porte son attention sur la pénurie d’experts qui guette les

organisations dans les années à venir. Enfin la section II.4 montre un exemple concret

d’organisation confrontée à ces difficultés.

II.1 Le cloisonnement des domaines d’expertise On l’a vu plus haut, pour concevoir un modèle hydrogéologique il faut nécessairement

passer par un modèle géologique. Ces deux modèles sont complexes et requiert chacun des

experts et des connaissances spécifiques. Même si ces experts collaborent au sein d’un

même projet, leurs domaines de compétences sont distincts ce qui peut gêner l’intégration

des modèles. Ils sont ainsi parfois confrontés à des problèmes de sémantique, un terme

pouvant voir son sens varier d’un domaine d’expertise à l’autre. Par exemple, le terme

‘nappe’ en géologie désigne une unité tectonique allochtone de grande dimension qui a été

transportée sur plusieurs kilomètres à partir de son point d'origine (Foucault, 1988) tandis

qu’en hydrogéologie c’est l’ensemble des eaux comprises dans la zone saturée d'un

aquifère (OQLF). Ainsi son langage et ses concepts propres vont isoler la discipline par

rapport aux autres et par rapport aux problèmes qui chevauchent les disciplines (Morin,

1994). Ce cloisonnement des domaines est souvent amplifié par le fait que les experts

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travaillent souvent séparément, parce qu’ils n’interviennent pas dans les mêmes phases du

projet ou simplement à cause d’emplois du temps différents par exemple. Ceci peut

entraîner des problèmes de communication et faire dériver les travaux des experts dans une

autre direction que celle du projet commun. Il est alors nécessaire de corriger cette situation

ce qui prend du temps. Ces difficultés se traduisent souvent par des retards sur l’ensemble

du projet et impose une solide organisation.

II.2 La complexité de l’analyse des données Les territoires couverts par les bassins versants et même les aquifères peuvent s’étendre sur

plusieurs milliers de kilomètres carrés et plusieurs centaines de mètres de profondeur. Par

exemple, l’étude du bassin versant de la rivière Châteauguay, d’une superficie relativement

étendue de 2500 km2, a été initiée par le Ministère du Développement Durable, de

l’Environnement et des Parcs du Québec (MDDEP), la Commission Géologique du Canada

(CGC) et l’Institut National de la Recherche Scientifique – Eau, Terre et Environnement

(INRS-ETE) en 2003 et les résultats ont été publiés en 2006. Près de 40 experts en

géologie, hydrogéologie, géomatique, entre autres domaines, et 20 organismes provinciaux

et fédéraux ont été impliqués (Côté, 2006). Pour bien modéliser de telles régions, il est

nécessaire d’acquérir de grands volumes de données ce qui implique d’importantes

ressources en matériels, en personnels et en temps.

Même si on sait que dans de tels projets une part importante des ressources et du temps est

attribuée à cette acquisition des données (Longley, 2001), leur analyse est aussi une tâche

complexe et longue. Outre le grand volume de données à analyser, les experts sont

confrontés dans chaque discipline à leur hétérogénéité tant sémantique qu’au niveau de

leurs formats et de leurs modes de stockage.

La sémantique au sein d’un domaine d’expertise peut aisément varier en fonction de la

source et/ou de la date d’acquisition des données. Le mot ‘charbon’ signifie « une roche

sédimentaire stratifiée servant de combustible, noire et essentiellement formée de débris

végétaux » (Foucault, 1988). Mais l’avènement de techniques d’analyse et de méthodes de

classification de plus en plus sophistiquées ces dernières décennies a fait évoluer sa

définition qui indique désormais que cette roche doit contenir entre 85 et 92% de carbone.

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Seules les vastes connaissances de l’expert dans son domaine permettent de résoudre ces

problèmes.

À cela, il faut ajouter l’hétérogénéité des structures de stockage de données comme le

montre la figure suivante.

Figure 6 Quelques types de données exploités pour la modélisation hydrogéologique de la

moraine d’Oak Ridge, Ontario (Source NRCAN)

En fonction du mode d’acquisition des données, l’expert doit manipuler des données

ponctuelles (description d’affleurements de structures géologiques en surface, échantillons

d’eau, de roches), linéaires (forages et piézomètres) et surfaciques (modèles numériques de

terrains, cartes, coupes, profils sismiques). Ces données peuvent également se présenter

sous forme de descriptions textuelles, d’images de télédétection, de fichiers informatiques,

etc. En plus de ses connaissances, l’expert a besoin de beaucoup temps et d’organisation

pour parvenir à compiler et analyser toutes ces données.

II.3 Les experts : une ressource à géométrie variable L’emploi d’experts dans la construction des modèles 3D hydrogéologiques est en soi une

des causes du faible nombre de modèles. On peut envisager deux aspects à ce problème,

d’une part la gestion des experts et d’autre part l’expérience des experts. Les experts sont

des personnes spécialisées dans un domaine de connaissances. Par définition les

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spécialistes sont peu nombreux. Par exemple l’Ordres des Géologues du Québec ne

comptait que 600 géologues membres en 2006 sur une population de plus de 7 600 000

personnes (Statistics Canada, 2006). Étant peu nombreux ils sont donc très demandés. Ce

manque de disponibilité réduit donc le nombre de modèles qu’ils peuvent aider à

construire. À cela il faut ajouter le vieillissement des experts. Selon Statistique Canada,

40% des membres de la population active auront plus de 45 ans d’ici à 2010,

comparativement à tout juste 23% aussi récemment qu’en 1993 (Statistics Canada, 1995).

Si les jeunes diplômés remplacent depuis toujours les experts plus âgés qui partent profiter

d’une retraite bien méritée, les effets du Baby Boom se font durement sentir depuis

quelques années et s’amplifieront encore dans les dix années à venir. À titre d’exemple, le

graphe suivant montre la forte augmentation de la population aînée au Canada entre 1996 et

2006 qui n’est pas comblée par les générations plus jeunes (Foot, 1998).

Figure 7 Accroissement de la population au Canada entre 1996 et 2006 (Foot, 1998)

Souvent l’impact démographique qui se traduit par des départs massifs au sein des

organisations pose en fait deux problèmes : l’un à la sortie et l’autre à l’entrée. Le premier

problème est souvent évident et bien identifié avec la perte de connaissances liée aux

départs, mais le second problème est beaucoup plus pernicieux. En effet, les départs

massifs à la retraite vont également déstabiliser le processus d’intégration des nouveaux

employés. Ainsi, les départs vont non seulement créer ce risque mais aussi un contexte qui

va en rendre plus difficile la gestion. Car, dans bien des cas, la transition, la transmission

des connaissances doivent se faire dans une interaction entre les générations. Or, l’urgence

et la taille des défis vont rendre ce processus interactif quasi impossible (Viola, 2005). La

modélisation 3D hydrogéologique est d’autant plus sensible à ce phénomène qu’elle

nécessite plusieurs groupes d’experts différents. C’est également un exercice qui demande

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aux experts de pouvoir s’intégrer dans une équipe multidisciplinaire et d’être capable de

voir au-delà de leur domaine d’expertise, deux choses qui s’apprennent in situ et qui

complique encore la tâche de l’expert junior.

Cette rapide revue des ressources nécessaires à l’élaboration des modèles hydrogéologiques

permet de comprendre pourquoi la construction de tels modèles est restreinte à des projets

de grande envergure ou dont l’intérêt économique à court terme est évident

(approvisionnement en eau de villes à forte croissance de population par exemple). De plus,

elle ne peut être mise en œuvre que par des organisations disposant de moyens financiers,

humains, matériels et logistiques suffisants. La généralisation de l’emploi de ces modèles

n’est donc pas encore à l’ordre du jour ce qui est regrettable dans le contexte actuel où tous

les pays cherchent des moyens pour une meilleure gestion des ressources en eaux

souterraines.

II.4 L’exemple d’une organisation : la Commission Géologique du Canada Depuis 2003, une des priorités du Secteur des Sciences de la Terre du Ministère des

Ressources Naturelles du Canada est d’effectuer la cartographie des eaux souterraines pour

9 aquifères-clé nationaux sur la période 2003-2006. Des équipes de la Commission

Géologique du Canada (CGC) travaillent sur ces projets. Lors de réunions avec plusieurs

experts de la CGC, les discussions ont montré que la CGC est confrontée aux problèmes

énoncés précédemment. Les experts doivent partager leur temps entre plusieurs projets.

Leurs emplois du temps divergents sont susceptibles d’augmenter les problèmes

d’intégration. Le temps alloué à l’analyse des données est réduit ce qui peut entraîner des

erreurs d’interprétation. Par ailleurs, la CGC n’échappe pas au vieillissement de ses experts

et à ses conséquences concernant la perte et le passage des connaissances.

On constate donc que le problème vient à la fois du manque de temps dont disposent les

experts pour effectuer leurs analyses et du fait que seuls ces experts, et en particulier les

experts plus âgés, possèdent les connaissances nécessaires et suffisantes pour ces analyses.

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III – Problématique Une des solutions envisagées pour répondre à ce problème serait de disposer d’un outil

intégrant en tout ou partie les connaissances des experts des différents domaines impliqués

dans la modélisation hydrogéologique. C’est dans le cadre de cette réflexion que s’inscrit ce

doctorat. Cet outil serait capable d’analyser rapidement de grands volumes de données

hétérogènes, autoriserait un accès facile et permanent aux connaissances des experts à ses

utilisateurs et permettrait d’automatiser en tout ou partie le processus de modélisation

hydrogéologique. À ce stade, il faut répondre à deux questions. Tout d’abord quel type

d’outil peut-on envisager ? Les études en intelligence artificielle effectuées depuis les

années 1960 proposent une réponse par l’intermédiaire des systèmes experts, outils

logiciels conçus autour d’une base de connaissances et capables de tenir des raisonnements

(Harmon, 1985).

Mais ces systèmes experts sont confrontés à un problème fondamental : comment et dans

quelle mesure peut-on représenter les connaissances des experts ? C’est cette question qui

constitue la problématique centrale de l’automatisation du processus de modélisation 3D en

hydrogéologie.

Les chapitres suivants cherchent à montrer les avantages qu’il peut y avoir à utiliser de tels

outils malgré la difficulté à représenter les connaissances. Le chapitre IV présente en détail

les systèmes experts puis le chapitre V reprend le problème de représentation des

connaissances dans le cadre de la modélisation hydrogéologique avant de proposer une

solution et deux exemples d’applications.

IV – Les systèmes experts à la rescousse

IV.1 Historique des systèmes experts Les systèmes experts constituent un des domaines d’étude de la recherche en intelligence

artificielle depuis le milieu des années 1960. Le but initial des recherches était d’établir

dans quelle mesure un programme informatique était capable d’apprendre des

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connaissances. Feigenbaum, Lederberg et Buchanan construisirent en ce sens le système

DENDRAL (1965-1983), un outil de prévision des structures moléculaires utile en chimie

organique basé sur des règles. Leurs recherches définirent les principes de la conception de

tels systèmes. Ils mirent en évidence en particulier l’intérêt de séparer les connaissances

nécessaires à la résolution d’un problème du processus capable de manipuler ces

connaissances. Cette dissociation permet en particulier d’éditer ou redéfinir les

connaissances pour de nouveaux problèmes tout en conservant le même code pour

interpréter et utiliser ces connaissances. Ils mirent également en évidence la nécessité de

disposer de très vastes connaissances spécialisées même pour l’expertise dans un domaine

restreint et clairement contraint ainsi que les difficultés subséquentes d’acquisition et de

formalisation de ces connaissances à partir de celles d’un expert humain (Lindsay, 1993).

IV.2 Les systèmes experts en géosciences Très tôt, plusieurs systèmes experts s’intéressant à la géologie ont été construits. L’un des

pionniers dans ce domaine fut Prospector, à la fin des années 1970. Ce système, par

l’intermédiaire de questions posées aux géologues utilisateurs et de modèles géologiques

stockés dans sa base de connaissances, était en mesure de présenter à ceux-ci des

possibilités de prospection insoupçonnées (Hart, 1978). Il fut l’un des grands succès

commerciaux des systèmes experts. Le Dipmeter Advisor System (Smith, 1984) était un

système d’aide à l’interprétation des données géophysiques issus de forages pétroliers. A

partir de données sur la conductivité électrique des milieux traversés et les orientations des

couches géologiques, il était en mesure d’effectuer des déductions sur l’environnement au

moment du dépôt sédimentaire. Ces informations s’avéraient utiles pour déterminer la

localisation optimale des futurs puits de forage. Plus récemment (Kruse, 1993), un système

expert a été utilisé pour identifier automatiquement les matériaux minéraux et végétaux

dans la Vallée de la Mort, en Californie et au Nevada, à partir d’informations spectrales

fournies par AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer). Stefanov et al

(2001) ont utilisé un système expert pour améliorer la classification des terrains de la zone

urbaine de Phoenix, Arizona à partir des données spectrales de Landsat TM et d’autres

informations sur l’utilisation des terrains. Brandel (2005), comme il a déjà été mentionné, a

commencé à appliquer les systèmes experts à la modélisation géologique 3D.

18

Ces dernières années voient se développer un certain intérêt pour l’automatisation du

processus de modélisation 3D en Sciences de la Terre (Bédard, 2006; Brandel, 2005). Pour

qu’un système logiciel soit capable d’effectuer en tout ou partie cette analyse des données,

il doit disposer de connaissances en géologie, hydrogéologie, modélisation 3D, semblables

à celles utilisées par les experts lors de la construction du modèle. Cette base de

connaissances associée à un composant capable de les utiliser en relation avec les

caractéristiques spécifiques d’une zone d’étude constituerait un système expert.

IV.3 Définition d’un système expert à base de règles Idéalement, un système expert à base de règles (ou RBR pour Rule-Based Reasoning) est

un programme qui (a) raisonne avec des connaissances aussi bien symboliques que

mathématiques spécifiques à un domaine, (b) utilise des méthodes heuristiques (plausibles)

aussi bien qu’algorithmiques (certaines) spécifiques à un domaine, (c) effectue une tâche

aussi bien que les experts du domaine, (d) rend compréhensible à la fois ce qu’il sait et les

justifications de ses réponses, (e) reste flexible (Buchanan 1988). Cette définition stipule

donc qu’un système expert est constitué d’une base de connaissances qui stocke dans un

langage formel proche du langage naturel les connaissances factuelles (ou faits) spécifiques

du domaine et les principes généraux, règles et heuristiques représentant les modes de

raisonnement propres au domaine considéré et d’une entité, le moteur d’inférences, qui

mène les raisonnements et tire les conséquences impliquées par la connaissance incluse

dans le système. À ces deux composants fondamentaux il faut ajouter les interfaces

utilisateurs nécessaires à la conception et à l’interaction avec le système. À titre d’exemple

pour comprendre ce que sont les faits et les règles constituant une base de connaissances,

supposons que nous souhaitions identifier le type de roche d’un échantillon géologique à

partir des phrases :

« L’échantillon de roche E1 est composé de 92% de quartz. »

« Si un échantillon de roche est composé d’au moins 85% de quartz

alors c’est un grès. »

La première phrase est un fait, une assertion non conditionnelle. Ici, le fait peut être issu

directement d’une observation de terrain. La seconde phrase est une règle de production (ou

19

plus simplement une règle), une instruction associant un ensemble de conditions (ou

prémisse) à une conclusion. La prémisse doit être vraie pour déclencher la règle qui produit

une conclusion. Intuitivement en appliquant la règle au fait ci-dessus, on peut inférer que

l’échantillon E1 est un grès. Ce résultat est obtenu par l’application de la règle d’inférence

modus ponens qui dit que « si on a une proposition P vraie et qu’on sait que P vraie

implique que la proposition Q est vraie alors on peut en inférer que Q est vraie ». À l’issue

de l’application de la règle au fait, on obtient un nouveau fait qui vient enrichir nos

connaissances, sur l’échantillon E1 dans notre exemple :

« L’échantillon E1 est un grès »

Les faits peuvent être d’origine soit externe au système expert, des observations de terrain

par exemple, soit interne, le résultat de l’application d’une règle. Ils sont par contre toujours

spécifiques à un problème. La quantité de faits contenus dans la base de connaissances

varie selon le problème soumis au système expert. À l’opposé, les règles sont intrinsèques

au système et indépendantes des problèmes posées. Leur nombre ne varie pas au cours du

traitement. C’est pourquoi les règles sont considérées par certains auteurs comme la

mémoire à long terme du système tandis que la mémoire à court terme contient les

connaissances factuelles, susceptibles d’être modifiées, enrichies par le processus d’analyse

(Wollenberg, 1987). Ces deux types de mémoire rassemblent toutes les connaissances

nécessaires, et on espère suffisantes, à la résolution du problème posé.

Si la base de connaissances est en quelque sorte l’élément tactique d’un système expert, le

moteur d’inférences en constitue l’élément stratégique. C’est l’élément qui raisonne sur les

connaissances du système expert dans le but de parvenir à résoudre le problème posé. La

règle du modus ponens constitue le principe de base sur lequel est construit le moteur

d’inférences d’un système expert. Ce mécanisme est cependant insuffisant pour pouvoir

simuler un raisonnement. En effet, il est exceptionnel de résoudre un problème complexe

avec une seule règle. Il faut généralement un ensemble de règles dont l’enchaînement

permet d’aboutir à une conclusion. Il est donc nécessaire d’avoir une stratégie de chaînage.

Il existe deux types fondamentaux de chaînage, le chaînage avant et le chaînage arrière. Le

chaînage avant cherche à déterminer une conclusion à partir des faits dont on dispose. Pour

cela il traite chaque fait et examine les règles où ce fait apparait en prémisse. Si la prémisse

20

d’une règle est vraie celle-ci est déclenchée, propageant ainsi les faits. Il recommence

ensuite le processus de test des règles avec la nouvelle base de faits enrichie des

conclusions de la règle précédemment déclenchée. Si ce chaînage permet d’obtenir toutes

les informations possibles à partir d’un certain nombre de faits, l’inconvénient est qu’il est

facilement explosif même pour une petite base. C’est pourquoi il est utilisé quand il y a

relativement peu d’hypothèses à explorer (Harmon, 1985).

L’exemple précédent offre un bon exemple de chaînage avant si on y ajoute la règle R2 : F1 : « L’échantillon de roche E1 est composé de 92% de quartz. »

R1 : « Si un échantillon de roche est composé d’au moins 85% de

quartz alors c’est un grès. »

R2 : « Si le type de roche d’un échantillon est du grès alors

l’échantillon est une roche d’aquifère ».

Le résultat du chaînage des règles est alors :

F1 déclenche R1.

R1 crée F2 : « L’échantillon E1 est un grès. »

F2 déclenche R2.

R2 crée F3 : « L’échantillon E1 est une roche

d’aquifère. »

Si au lieu de chercher à prouver un maximum de choses, on cherche plutôt à répondre à une

question précise, alors le chaînage arrière est plus indiqué. Celui-ci est dirigé par le but à

atteindre. On cherche quels sont les faits ayant produits ces symptômes. Il ne nécessite pas

d’avoir toutes les données à disposition au moment où le raisonnement commence. Le

processus démarre avec une hypothèse et pose une question du type « quels faits (clauses

des prémisses d’une règle) doivent être vrais afin de savoir si l’hypothèse est vraie ? » et

s’arrête soit à l’identification de la première hypothèse (suffisamment) plausible ou soit à

l’épuisement des hypothèses (Harmon, 1985). Il est possible de coupler le chaînage arrière

à du chaînage avant afin qu’après chaque évaluation d'une prémisse de règle, une

propagation en avant de cette évaluation soit faite pour tirer l'ensemble des conclusions

qu'il est possible d'en tirer.

IV.4 Limitations et inconvénients des systèmes à base de règles Même si les systèmes experts basés sur des règles offrent de bonnes performances dans de

nombreux domaines d’applications, ils présentent plusieurs limitations qu’il ne faut pas

21

oublier. La plus évidente est que malgré la richesse de la base de connaissances, le système

ne connaît que ce qui est nécessaire et suffisant à la résolution d’un problème spécifique. Il

manque du « bon sens » humain (Clancey, 1983). Une anecdote connue concerne MYCIN,

un des premiers systèmes experts à base de règles, développé par l’université de Stanford

pour le diagnostic médical de la méningite. A la prescription d’un médicament pour le

traitement d’une méningite, MYCIN demanda si le patient était enceint alors qu’on lui avait

déjà indiqué qu’il s’agissait d’un homme. Un système expert étant construit pour la

résolution de problèmes spécifiques, il n’est pas en mesure d’effectuer d’autres tâches. Il

n’a pas non plus la capacité de remettre en question sa stratégie quand il se trouve confronté

à des problèmes qu’il ne peut pas résoudre immédiatement (Luger, 2005). Il est difficile de

vérifier la validité d’une solution fournie par ces systèmes. Ceux-ci ne sont généralement

pas capable de fournir autre chose que la séquence des étapes et des règles qu’ils ont

utilisées (Luger, 2005). Enfin, un système basé sur des règles ne peut pas apprendre. Son

évolution ne peut s’effectuer que par la modification des connaissances et des règles qu’il

utilise ce qui nécessite l’intervention d’un spécialiste (Clancey, 1983, Luger, 2005).

IV.5 Les systèmes experts de seconde génération Dans de nombreux domaines les experts s’appuient souvent sur la connaissance de cas

qu’ils ont vu par le passé pour résoudre les nouveaux cas auxquels ils sont confrontés. C’est

également le cas en géosciences. Géologie et hydrogéologie étudient certes des objets

naturels aux formes géométriques irrégulières mais cependant ils présentent des

caractéristiques récurrentes qui permettent d’établir des cas de référence. La figure ci-

dessous montre deux exemples de failles normales réelles dont les caractéristiques ont été

synthétisées pour créer un schéma représentant le cas de référence, cas qui est enseigné aux

apprentis géologues.

Disposer d’un cas typique permet au géologue de pouvoir identifier une faille normale quel

que soit le nombre ou la composition des couches géologiques impliquées, la direction de

plongement de la faille, etc. sans avoir à connaître toutes les configurations de failles

existantes. On peut transposer directement cet argument à un système de type système

expert. Il ‘suffit’ de stocker des cas typiques géologiques (séries sédimentaires, failles plis,

22

etc.) et hydrogéologiques (milieu poreux, fracturé, karstique, etc.) pour que le système soit

capable d’analyser puis de modéliser les données d’une zone d’étude en effectuant une

recherche dans sa base de cas. Dans le but d’explorer ce type de raisonnement et pour

pallier certaines limites des systèmes RBR, les chercheurs ont essayé à partir de la fin des

années 1980 – début des années 1990 d’intégrer le raisonnement à base de cas aux systèmes

experts de première génération baser sur des règles (Kolodner, 1992; Marling, 1999). De

tels systèmes hybrides font partie de la seconde génération de systèmes experts.

Figure 8 Deux zones de failles normales réelles pour un même cas générique

Un système à raisonnement à base de cas (ou CBR pour Case-Based Reasoning) est un

système qui trouve, adapte et réutilise des solutions anciennes à des problèmes déjà

rencontrés pour résoudre de nouveaux problèmes ou critiquer de nouvelles solutions

(Kolodner, 1992) tandis qu’un RBR, comme on l’a vu, infère des conclusions à partir de

faits.

La qualité d’un système CBR dépend de quatre critères (Kolodner, 1992). Tout d’abord son

expérience c’est-à-dire le nombre de cas qu’il connaît. Plus le système connaît de cas, plus

il est susceptible de trouver une solution à un nouveau problème. Toutefois la solution

fournie par un système possédant peu de cas n’est pas forcément pire, selon sa capacité

d’adaptation. Le second critère est sa capacité à comprendre les nouvelles situations, à

savoir se rappeler des expériences passées et interpréter la nouvelle situation par rapport à

celles-ci. Ceci pose le problème de l’indexation : comment trouver l’expérience passée la

23

plus proche de la nouvelle situation ? La recherche de cas et l’indexation qu’elle implique

constituent le cœur des CBR. Le troisième critère est la capacité d’adaptation du système.

Une fois l’expérience passée sélectionnée, dans quelle mesure le système est-il capable de

l’adapter à la nouvelle situation, par ajout, suppression ou substitution d’éléments dans

l’ancienne solution ? Enfin la qualité d’un système CBR dépend de sa capacité

d’évaluation. Pour pouvoir apprendre de ses expériences passées le système doit pouvoir

évaluer les plus et les moins de la solution utilisée.

Il y a deux types de CBR : les CBR dévolus à la résolution de problèmes et les CBR

interprétatifs. Dans le premier cas, les solutions aux nouveaux problèmes sont obtenues en

utilisant les anciennes solutions comme guide. Les processus d’adaptation sont alors très

utilisés pour arriver à la solution cherchée. On emploie souvent ces systèmes pour résoudre

des tâches de planification, de diagnostic ou de conception de solutions. Il existe de

nombreux exemples de ce dernier type d’application en diététique et nutrition pour la

composition de menus pour des personnes aux goûts et besoins alimentaires différents

(Marling, 1999). Dans les CBR interprétatifs, les nouvelles situations sont évaluées dans le

contexte des anciennes. Par exemple un avocat utilise ce type de raisonnement pour justifier

son argumentation en s’appuyant sur des cas anciens (Williams, 1992).

V – L’acquisition et la représentation des connaissances

V.1 Le problème de l’acquisition des connaissances Dans un objectif d’intégrer la modélisation géologique et hydrogéologique, un système

expert constituerait l’élément central pour l’automatisation. Ce type de système vaut

principalement par les connaissances qu’il exploite. Pour qu’il possède les connaissances

nécessaires et suffisantes pour effectuer correctement son analyse, il est nécessaire

d’appliquer une méthode d’acquisition des connaissances. Cette acquisition a été identifiée

très tôt comme un problème critique dans la construction de logiciels ‘intelligents’

(Feigenbaum, 1977). Cela vient du fait que ce sont les experts humains qui possèdent

l’essentiel des connaissances. Ces connaissances sont généralement très vastes et une part

24

non négligeable est tacite. Par exemple ce que l’on appelle « le bon sens » est en fait un

ensemble de connaissances que les êtres humains utilisent sans en avoir conscience. Ces

connaissances tacites sont très difficiles voire impossibles à décrire. Par ailleurs les experts

sont habituellement des personnes occupées qu’on ne peut monopoliser sur de longues

périodes de temps pour obtenir leurs connaissances. De plus, un seul expert ne suffit pas à

construire une base de connaissances complète ou du moins adéquate à la résolution d’un

problème, car aucun expert n’est omniscient. Enfin, les connaissances ont une durée de vie

(McGaw, 1989). Ce sont des entités dynamiques qui peuvent évoluer avec notre

compréhension du monde ou simplement avec le temps.

Le processus d’acquisition des connaissances d’un domaine classiquement employé est

long et nécessite plusieurs étapes (McGraw, 1989). Il nécessite également de nombreuses

discussions entre le cogniticien (spécialiste en représentation des connaissances) et un voire

plusieurs experts du domaine lors des premières étapes d’identification et de

conceptualisation. Ce processus constitue l’élément essentiel de la méthodologie employée

dans le doctorat.

V.2 Le problème de l’intégration de connaissances multidisciplinaires Dans le cadre de la modélisation hydrogéologique, la difficulté est augmentée par la

nécessité de disposer de connaissances dans trois domaines. Il faut donc non seulement

acquérir ces connaissances mais aussi établir les relations qui les lient. À titre d’exemple, le

résultat d’un petit exercice de représentation des connaissances présenté dans la figure

suivante montre une partie des concepts nécessaires pour définir les concepts géologiques

de base que sont le Contact Géologique et l’Unité Géologique. On distingue en vert les

concepts de géologie structurale, en jaune les concepts liés à la classification des roches

telle que définie par le British Geological Survey (BGS, 1999), en orange ceux liés à la

stratigraphie et à l’âge des structures et en bleu les concepts géométriques tels que définis

dans le schéma spatial de la norme ISO-19107.

25

Figure 9 Les connaissances impliquées dans les concepts Contact et Unité Géologiques

26

Ce type de graphe, appelé réseau sémantique, a été l’objet d’étude en intelligence

artificielle dans les années 1970. Il permet à la fois de visualiser et de raisonner sur les

concepts et leurs relations. On constate dans cette figure qu’il y a plusieurs dizaines de

concepts et de relations pour décrire de façon sommaire deux concepts de base. Ceci

montre bien à quel point il est difficile de représenter des connaissances.

V.3 Vers des éléments de solution

V.3.1 Les graphes conceptuels

Dans le but de pouvoir raisonner sur les données stockées dans ce réseau, plusieurs théories

ont été proposées pour intégrer les relations logiques dans un réseau sémantique. Prospector

utilisait par exemple les réseaux partitionnés de Hendrix (1975) qui, en regroupant des

concepts simples au sein d’espaces, permettent d’établir des concepts plus élaborés. Plus

récemment, J.F. Sowa (1993) a conçu les graphes conceptuels. Le but de ce système est

d’exprimer la signification dans une forme qui est logiquement précise, humainement

lisible et informatiquement manipulable. Grâce à leur relation directe avec le langage les

graphes conceptuels peuvent servir comme langage intermédiaire pour la traduction des

formalismes orientés ordinateur depuis et vers les langages naturels (Sowa, 1993). Par

exemple, on peut traduire la phrase en langage naturel « Une faille coupe une série

sédimentaire. » par le graphe conceptuel suivant :

[Faille : *] � (AGNT) � [Couper : *] � (OBJ) � [Série Sédimentaire : *].

Les concepts sont représentés entre crochets. Dans [Faille : *], ‘Faille’ est le concept et

l’astérisque représente une instance indéfinie (‘une’ faille). Le graphe précédent se lirait

littéralement : « une instance de Faille est l’agent d’une instance de Couper dont l’objet est

une instance de Série Sédimentaire ». Ceci peut également se traduire en logique des

prédicats du premier ordre, forme de langage aisément manipulable par un ordinateur, par :

∃x ∃y ∃z (Faille(x) ∧ Couper(y) ∧ Série Sédimentaire(z) ∧ agnt(y, x) ∧ obj(y, z))

27

V.3.2 Les ontologies

On utilisera les graphes conceptuels de Sowa pour représenter les connaissances des

domaines et les relations entre eux mais il sera également nécessaire d’employer un autre

outil pour identifier et classer les concepts. Les sources et les méthodes d’acquisition de

données pour chaque domaine sont très variées. Par exemple en géologie, on utilise des

cartes, des coupes issues de l’interprétation d’un expert, des données géophysiques, etc.

Avant d’intégrer ces données dans un modèle géologique unique il faut s’assurer qu’il n’y a

pas d’hétérogénéités sémantiques.

Les ontologies sont reconnues pour permettre la combinaison de données géologiques

hétérogènes (Lin, 2003; Lüdascher, 2003; Brodaric, 2004). De nombreux travaux ont

établis ou tentent d’établir des ontologies dans plusieurs domaines des sciences de la Terre :

classification des roches (BGS, 1999), interopérabilité dans un organisme (Brodaric, 2004)

voire dans le cadre d’une initiative internationale d’homogénéisation des données

géologiques (Asch, 2004; NADM, 2004, JPL, 2006, Sen, 2005). À ces hétérogénéités intra-

domaines il faut ajouter les problèmes de sémantique inter-domaines issus de définitions

différentes ou incomplètes. Il a été montré que l’hétérogénéité sémantique des données est

une des principales barrières pour le partage de données (Brodeur, 2004). C’est donc un

problème critique dans notre contexte multidisciplinaire. On peut revoir l’exemple du terme

nappe en géologie et en hydrogéologie présenté dans la section II.1.1. Un dernier avantage

des ontologies est qu’elles permettent une structuration des connaissances facilitant la

recherche efficace d’informations (Lin, 2003). Ceci en fait un outil intéressant pour la base

de cas mais aussi pour enrichir les objets géométriques du modèle avec des propriétés

descriptives facilitant leur association. Cet enrichissement permettrait à son tour d’associer

ces objets autrement distincts en structures géologiques plus complexes. Par exemple,

soient deux unités d’âge Jurassique mais étant spatialement disjointes. La première unité de

propriété « composition chimique = SiO2 90% », pourrait être associée à la seconde de

propriété « composition chimique = Quartz 92% », car elles correspondent toutes deux au

concept « Grès » dont la définition est « ‘composition chimique > SiO2 85%’ ». Cette

association constituerait la couche géologique « Grès du Jurassique ».

28

V.4 Exemples d’utilisation en modélisation géologique 3D

V.4.1 Combinaison de systèmes experts RBR et CBR

La figure suivante propose un exemple d’interaction possible entre les raisonnements à

base de règles et à base de cas au sein d’un même système expert pour l’analyse d’une

coupe géologique 2D numérique issue de l’interprétation d’une photo par un géologue.

Figure 10 Un exemple d’interaction entre CBR et RBR dans un système expert

Données de terrain Interprétation du géologue

Coupe 2D numérique

Système Expert de 2ème génération

CBR : Recherche d’un cas similaire

RBR + ontologies : Nomenclature des objets de la coupe.

RBR : Identification et exécution des règles de construction des objets aux alentours d’une faille normale

Objets identifiés et construits

Base de cas

Conclusion CBR : 2 failles normales sont identifiées

Topographie Contacts géologiques

Faille

Limite de couche

Limite de couche

Surface topographique

29

Le système à base de règles commence par identifier et normaliser les informations

contenues dans la coupe géologique à l’aide d’ontologies. Il pourra également inférer

certaines conclusions simples comme distinguer les contacts géologiques et la surface

topographique. Il passe ensuite le relais au CBR qui cherche dans sa base de cas s’il

possède un cas proche de celui soumis. Il identifie un cas (entouré en rouge) et en conclut

que la coupe contient deux failles normales. Il soumet ses conclusions au RBR qui poursuit

avec l’identification des règles de construction à appliquer pour construire les objets de

cette coupe (par exemple : vérifier qu’aucun contact ne coupe les lignes de faille).

V.4.2 Combinaison entre un système expert RBR et une ontologie

La figure suivante résume succinctement la structure interne d’un système expert qui

pourrait être utilisé pour construire le modèle géologique 3D.

Figure 11 Exemple d’interaction entre ontologie et système expert.

30

Une ontologie établit les règles d’identification des concepts et leurs relations. La figure

présente une partie de la section dédiée à l’identification des roches en fonction de leur

composition minérale ainsi que quelques relations entre le type de roche et des propriétés

physique (concept de porosité) et hydrogéologique (concept d’aquifère). Cette ontologie

permet d’employer un vocabulaire normalisé pour la formalisation des faits et des règles de

la base de connaissances du système expert RBR. À partir de cette base de faits initiale, le

moteur d’inférence du système expert établit de nouveaux faits qui, en se propageant grâce

au chaînage des règles, permettent d’établir les propriétés des objets géologiques du

modèle. Associées à des règles sur la modélisation 3D, elles permettent finalement de

construire le modèle géologique 3D.

VI – Définition du doctorat

VI.1 Hypothèse On suppose qu’il est possible de représenter les connaissances impliquées dans la

modélisation 3D en hydrogéologie pour qu’elles soient exploitables par un système de type

système expert de deuxième génération.

Plusieurs travaux ont déjà montré qu’il était possible de formaliser au moins en partie des

connaissances géologiques et de les exploiter dans des systèmes experts (Hart, 1978; Smith,

1984; Buchanan, 1988; Brandel, 2005). Toutefois, elles n’ont pas été exploitées pour

interpréter les données ni pour superviser la construction de modèles 3D géologiques. Elles

n’ont pas non plus été utilisées pour obtenir un modèle 3D hydrogéologique.

VI.2 Objectifs L’objectif principal de ce doctorat est d’évaluer la capacité d’un système de type système

expert de seconde génération à analyser des données géologiques et hydrogéologiques et à

conduire un processus cohérent menant à la construction d’un modèle 3D hydrogéologique.

On l’a déjà vu, le problème fondamental auquel on est confronté pour atteindre cet objectif

consiste à représenter les connaissances en géologie, hydrogéologie et modélisation 3D

31

dans un contexte de modélisation 3D hydrogéologique pour que le système expert puisse

les exploiter. Si le problème est résolu et l’objectif atteint, l’hypothèse de départ sera

validée.

Pour atteindre l’objectif principal et résoudre le problème sus cité, plusieurs objectifs

spécifiques, constituant en quelque sorte des étapes de la méthodologie, devront être

réalisés :

• Identifier les connaissances des trois domaines nécessaires à la modélisation 3D hydrogéologique.

• Identifier les raisonnements des experts dans ce contexte de modélisation. • Disposer de ces connaissances pour analyser des données géologiques et

hydrogéologiques dans le but de construire des objets 3D géologiques et hydrogéologiques exploitables dans un modèle 3D hydrogéologique.

• Identifier et concevoir les composants d’un système de type système expert de seconde génération mettant en œuvre ces connaissances : base de connaissances et moteur d’inférence, interface(s) utilisateur(s), moteur de rendu graphique 3D et structure de données géométriques et descriptives.

• Construire un système expert prototype à des fins de tests et de validation de la solution par des utilisateurs experts en hydrogéologie ne disposant pas nécessairement de connaissances approfondies en géologie ni en modélisation 3D.

VI.3 Perspectives Ce doctorat cherche à fournir des éléments de réponse voire de solution à la préoccupation

de la CGC qui souhaite faciliter le partage de connaissances entre géologues,

hydrogéologues et géomaticiens lors de la construction d’un modèle 3D hydrogéologique.

Un tel décloisonnement des connaissances pourrait permettre, à terme, de disposer d’outils

logiciels facilitant la création et possiblement la mise à jour de ce type de modèles. Il

apporterait également une solution logicielle partielle aux problèmes d’intégration entre les

modèles géologiques et hydrogéologiques. Enfin, il pourrait éventuellement servir de base à

un outil qui capitaliserait les connaissances et le savoir des experts de la Commission, outil

qui pourrait être utile au personnel nouvellement intégré.

Pour autant qu’on sache, exploiter un système expert est une démarche originale dans le

domaine de la modélisation 3D hydrogéologique. De tels systèmes pourraient

potentiellement être une aide à l’analyse préliminaire d’un site d’étude en préparation d’une

32

campagne d’acquisition de données ou même en cours de prospection. Cela permettrait par

exemple de concentrer les moyens de prospection sur les zones disposant de peu de

données ou présentant un intérêt particulier (comme une zone fortement faillée nécessitant

un schéma de prospection plus concentré).

Ce type de systèmes pourrait être intéressant à plusieurs titres au sein d’un organisme ou

d’une entreprise car il permet de capitaliser les connaissances de ses experts (on parle

parfois de référentiels métiers). On peut alors envisager plusieurs rôles. Un rôle de soutien

de l’expertise en particulier en cas d’indisponibilité d’un expert. Par exemple lors de l’étude

d’un site, l’absence d’un expert géologue pourrait être compensée par ce système. Ce genre

de système pourrait jouer un rôle d’intégration en favorisant le décloisonnement des

métiers et en permettant une plus grande communication entre experts. Le système servirait

alors par exemple de base commune de connaissances sur lesquels les experts de disciplines

différentes pourraient se baser pour communiquer. Enfin, à plus long terme, un tel système

pourrait avoir un rôle d’éducation en formant la base d’un système tuteur intelligent pour

l’aide à la formation des experts juniors.

Dans un contexte plus général, ce doctorat pourrait contribuer à plusieurs domaines à plus

ou moins long terme. En représentation des connaissances, les graphes conceptuels n’ont

pas ou peu été exploités pour représenter les connaissances en géologie et hydrogéologie.

L’intérêt de les appliquer à ces domaines est que ces connaissances traitent d’objets et de

phénomènes naturels qui ne sont pas issus ni tributaires d’un raisonnement humain. Par

contre les géologues et hydrogéologues cherchent à les comprendre et à les formaliser.

Pouvoir formaliser de telles connaissances par des structures exploitables par nous mais

aussi par des machines serait une avancée intéressante dans notre capacité à comprendre

certains mécanismes régissant notre monde.

VI.4 Méthodologie Comme il a déjà été mentionné plusieurs fois, la représentation des connaissances joue un

rôle central dans ce doctorat. La méthodologie se focalise donc principalement sur cet

aspect. On peut distinguer deux phases majeures, chacune répondant à une question plus

spécifique. La première phase cherche à valider ou infirmer l’hypothèse de départ. Dans

33

l’éventualité d’une validation, la seconde phase sera déclenchée et tentera d’atteindre

l’objectif principal fixé plus haut.

VI.4.1 Phase 1 : Représentation des connaissances

Question : peut-on représenter des connaissances géologiques et hydrogéologiques

nécessaires pour analyser des données géologiques et hydrogéologiques et conduire un

processus de modélisation 3D hydrogéologique ?

Pour répondre à cette question, il faut :

• Identifier les connaissances des 3 domaines nécessaires à la modélisation 3D hydrogéologique. o Identifier et analyser les cas typiques en géologie et hydrogéologie :

− En géologie : Faille, pli, séries sédimentaires… − En hydrogéologie : aquifère confiné, semi-confiné, libre, milieu

équivalent poreux, karstique, faillé… − Représenter les connaissances de domaines nécessaires pour analyser

ces cas. − Représenter le raisonnement d’un pédagogue pour parvenir à leur

identification. − Associer à ces cas les démarches de raisonnement de l’expert. − En tirer les raisonnements globaux à tous les cas et spécifiques à chaque

cas. o Identifier les connaissances de domaines qui constitueront les faits et règles

régissant la base de faits, les dictionnaires de concepts, etc. o Exprimer en langage naturel formalisé le raisonnement, la démarche de

modélisation des experts pour chaque domaine. • Intégrer les connaissances des 3 domaines nécessaires à la modélisation 3D

hydrogéologique. o Identifier les raisonnements des experts dans ce contexte de modélisation. o Exprimer en langage naturel formalisé la démarche globale de modélisation

(intégration des différents modèles). • Tester ces connaissances sur des exemples simples de données géologiques et

hydrogéologiques. Cette phase exploitera intensivement les graphes conceptuels et les ontologies.

34

VI.4.2 Étapes de la phase 1

Les étapes de cette phase seront celles du processus d’acquisition des connaissances :

l’identification des problèmes liés aux domaines de connaissances impliqués, des buts du

système et des experts à consulter, la conceptualisation et formalisation des connaissances

des experts exprimées d’abord en langage naturel puis à l’aide des graphes conceptuels,

implémentation dans un système prototype et validation de ce système sur des exemples

concrets mais simples. (McGraw, 1989).

Ces étapes nécessiteront l’accès à des ressources pédagogiques (livres, connaissances

personnelles, etc.) et des discussions avec des pédagogues et des experts en géologie et

hydrogéologie. La distinction entre pédagogue et expert n’a pour but que de mettre en

évidence les deux types de raisonnements permettant d’arriver à l’identification des objets

mais dans les faits il peut s’agir des mêmes personnes. Dans la démarche pédagogique, le

pédagogue analyse tous les éléments d’une situation, d’un phénomène au même niveau

alors que dans la démarche d’un expert, celui-ci se concentre immédiatement sur les points

clés caractéristiques de la situation. Ces discussions se feront à chaque fois dans deux

contextes différents quoique proches. Dans un premier temps, elles porteront sur

l’identification des connaissances intrinsèques à chaque domaine (géologie et

hydrogéologie) : quels sont les cas typiques à étudier, quels concepts et ontologies faut-il

utiliser, construire et/ou mettre à jour, etc. ? On gardera cependant à l’esprit le contexte de

modélisation 3D hydrogéologique. Dans un second temps, on se focalisera sur l’utilisation

des connaissances dans un contexte de modélisation 3D hydrogéologique. Il s’agira alors

d’identifier les connaissances et raisonnements nécessaires à l’intégration des

connaissances de domaines.

VI.4.3 Phase 2 : Conception et évaluation d’un système opérationnel

Question : Dans l’hypothèse où on peut représenter les connaissances nécessaires, un

système de type système expert est-il en mesure de construire un modèle 3D

hydrogéologique en analysant des données géologiques et hydrogéologiques ?

Pour répondre à cette question, il faut :

35

• Identifier et au besoin développer les composants permettant la mise à jour et la consultation du système, la construction et la visualisation des volumes et le stockage des résultats.

• Intégrer le moteur d’inférences et la base de connaissances du système expert aux

composantes ci-dessus. • Exploiter les connaissances rassemblées pour analyser des données géologiques et

hydrogéologiques dans le but de construire des objets 3D exploitables dans un modèle 3D hydrogéologique.

• Évaluer le système sur une zone d’étude pour laquelle on possède déjà des modèles

3D géologique et hydrogéologique.

L’évaluation du système consistera essentiellement en une appréciation par un ou plusieurs

utilisateurs hydrogéologues (et éventuellement géologues) lors d’une consultation du

système et par certains indicateurs qualitatifs et/ou quantitatifs associés à la comparaison

avec les modèles obtenus par les experts humains et le système SVM (pour le modèle

géologique uniquement).

Des données concrètes seront utilisées pour évaluer ce prototype. Il s’agit des données

géologiques et hydrogéologiques de l’esker Saint-Mathieu, site d’étude de la Commission

Géologique du Canada pour lequel il existe déjà un modèle géologique et un modèle

hydrogéologique construit par une équipe d’experts. Un second modèle, exclusivement

géologique, a été construit à l’aide d’un logiciel exploitant un apprentissage à base de cas,

SVM développé par Alex Smirnoff et Éric Boisvert de la Commission Géologique du

Canada (Smirnoff, 2006).

VI.4.4 Étapes de la phase 2

Cette phase a pour but d’évaluer le système dans son intégralité mais il est avant tout

nécessaire de construire toutes ses composantes. Il faut donc intégrer le moteur d’inférences

et la base de connaissances du système expert à :

o Une interface utilisateur à développer totalement qui servira à la mise à jour et à la consultation du système (interaction utilisateur / système lors de la soumission d’un cas d’étude),

36

o Un moteur 3D pour la construction et le rendu graphique du modèle 3D selon la méthode B-Rep et, éventuellement, comme support visuel lors de la consultation. gOcad est un outil envisageable,

o Une structure de stockage à définir pour le stockage des données géométriques et descriptives. PostgreSQL avec l’extension PostGIS est envisageable.

Il sera ensuite possible d’évaluer la capacité du système à :

o Analyser des données géologiques et hydrogéologiques : coupes, cartes, forages, etc.

o Conduire le processus de modélisation 3D hydrogéologique. Sur la zone de l’esker Saint-Mathieu pour laquelle on possède déjà des modèles 3D

géologique et hydrogéologique.

37

VI.5 Calen

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Rencontre / identification / étude préliminaire

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