Stagiaire en interprétation automatique de coupe géologique de forage

Réf. 1059523 - publié le 6 novembre 2024

Informations générales

Missions

BRGM vous propose une offre de stage dans les domaines Sciences, technologies, Géologie, cosmologie, biologie à Orléans.

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).

Profil

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.

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Nom du recruteur : Artina SOPAJ