Stagiaire en interprétation automatique de coupe géologique de forage
Stage
Le BRGM, service géologique national, a la charge de mettre à disposition une connaissance géologique du sous-sol de notre territoire. Pour ce faire, nous collectons les données d'ouvrages souterrains (forages, sondages) qui sont structurées dans une base de données nommée la Banque du Sous-Sol (BSS), organisée et gérée par le BRGM.
Cette bancarisation permet de favoriser les applications en ressources naturelles (ressources fossiles et énergétiques), en géotechniques (travaux d'infrastructure et d'aménagement, etc.).
Cette base de données contient 700 000 ouvrages et travaux souterrains qui, pour près de la moitié, contiennent des données et informations sur la géologie du sous-sol et plus particulièrement la description géologique le long des logs de sondages/forages.
Ces données sont actuellement mises à disposition sur notre plateforme de diffusion InfoTerre (http://inforterre.brgm.fr).
Ces logs géologiques sont par la suite interprétés afin de fournir une information géologique cohérente de notre sous-sol selon une coupe géologique. Aujourd'hui, environ 20% des logs possèdent une coupe géologique interprétée.
Nous cherchons ici à accélérer le travail d'interprétation de ces données afin de fournir le plus d'informations possible par l'application d'une méthode d'Intelligence Artificielle.
Rejoindre le Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM), c'est intégrer l'établissement public de référence dans les sciences de la Terre rassemblant 1000 personnes expertes et passionnées, réparties dans 29 entités implantées en Hexagone et d'Outre-Mer).
L'activité du BRGM a pour objectif la connaissance géologique et la compréhension des phénomènes liés au sol et au sous-sol, avec un enjeu : répondre aux défis des changements environnementaux à travers des projets innovants, à enjeux sociétaux.
L'objectif de ce stage est d'étudier une méthode d'apprentissage automatique semi-supervisée pour prédire des données de forage. Cette méthode est inspirée de méthode de recommandation par apprentissage de similarité [1,2].
Dans le cas des données de forage, il s'agira d'utiliser une approche basée sur les K plus proches voisins (KNN), où le voisinage est constitué par des forages existants. Un point clé est donc la définition d'une similarité entre forages, qui sera apprise à partir des caractéristiques des forages.
La méthode envisagée repose sur les étapes suivantes :
1. Extraction de caractéristiques pertinentes des forages existants ;
2. Définition de similarités simples propres à chaque caractéristique ;
3. Constitution d'un ensemble d'apprentissage par labellisation faible [3] ;
4. Entrainement d'un classifier linéaire permettant de pondérer les similarités entre caractéristiques [1] ;
5. Définition des paramètres du KNN ;
6. Définition de la méthode de prédiction à partir des forages voisins.
L'approche sera comparée aux méthodes de l'état de l'art pour prédire les données de forage, notamment le Krigeage (https://fr.wikipedia.org/wiki/Krigeage).
Le déroulement du stage comprendra :
- Une étude bibliographique ;
- La proposition d'une approche de prédiction de données de forage ;
- L'implémentation et le test de l'approche proposée.
[1] Ramanathan V. Guha, Vineet Gupta, Vivek Raghunathan, Ramakrishnan Srikant: User Modeling for a Personal Assistant. WSDM 2015: 275-284.
[2] Krista Drushku, Julien Aligon, Nicolas Labroche, Patrick Marcel, Verónika Peralta: Interest- based recommendations for business intelligence users. Inf. Syst. 86: 79-93 (2019).
[3] Alexander Ratner, Stephen H. Bach, Henry R. Ehrenberg, Jason A. Fries, Sen Wu, Christopher Ré: Snorkel: rapid training data creation with weak supervision. VLDB J. 29(2-3): 709-730 (2020).
Stage en fin d'études : Master 2 ou ingénieur
Niveau d'études requis : Bac +5
Durée du stage : 6 mois
Période de stage : avril-septembre.
Le poste est à pourvoir à partir du mois d'avril 2025.
Le stage sera encadré par Christelle LOISELET (BRGM) et Patrick MARCEL (Université d'Orléans) et se déroulera au LIFO, campus Universitaire de La Source à Orléans.
Nous recherchons un(e) étudiant(e) ayant des connaissances solides en géologie, programmation, et mathématiques, et une appétence pour la recherche.
Le stage pourra déboucher sur une thèse de doctorat financée.
Localisation du poste : France, Centre-Val de Loire, Loiret (45)
Ville : Orléans
Dans un environnement favorable à l'équilibre vie professionnelle/vie privée, notamment grâce au télétravail, le BRGM se distingue par son climat de bienveillance et de convivialité.
Labellisé HRS4R en 2021, notre souhait est de vous accompagner tout au long de votre vie professionnelle au sein du BRGM. Nous mettons à votre disposition de nombreux dispositifs pour développer vos compétences et votre expertise, avec des possibilités d'évolutions et de mobilités géographiques.
Au BRGM, vous bénéficierez de plusieurs avantages tels qu'une rémunération basée sur 13 mois, des JRTT, un restaurant d'entreprise, des infrastructures sportives, des prestations vacances et loisirs.
Le BRGM vous garantit une procédure de recrutement transparente. Pour postuler, envoyez-nous votre candidature (CV actualisé et lettre de motivation) jusqu'au 31/12/2024.
Sachez que tous nos postes sont ouverts à toutes et à tous, au BRGM, nous sommes attaché·e·s à la diversité ! Nous étudierons votre dossier de recrutement dès la fin de diffusion prévue. Si votre candidature est retenue, nous vous contacterons pour des entretiens de recrutement pendant lesquels vous échangerez avec la direction recruteuse, la direction RH et une direction transverse.
ATTENTION : pour postuler, merci d'utiliser obligatoirement le lien suivant : https://brgm-recrute.talent-soft.com/offre-de-emploi/emploi-stagiaire-en...
