(H/F) Thèse sur la fusion des données multi-sources pour la modélisation, l’enrichissement et l’analyse

Sujet de thèse :
Les réseaux d’eau urbains constituent des infrastructures critiques dont la gestion repose sur une grande diversité de sources de données : systèmes d’information géographique (SIG), vidéos d’inspection télévisée (ITV), rapports techniques PDF, données cartographiques ou bases patrimoniales, produites par différents acteurs et pour des usages variés. Ces données sont souvent hétérogènes, incomplètes, incohérentes ou entachées d’incertitudes, limitant leur exploitation pour la connaissance du patrimoine, la maintenance des infrastructures et la gestion des risques urbains. Dans ce contexte, la problématique centrale de cette thèse est la suivante : comment exploiter conjointement ces sources imparfaites afin de construire une représentation unifiée, cohérente et enrichie des réseaux d’eau urbains, tout en permettant l’identification des anomalies, l’analyse de leurs causes et l’amélioration de la résilience des infrastructures face aux événements extrêmes, notamment les inondations urbaines ? Pour répondre à cette problématique, la thèse poursuivra plusieurs objectifs scientifiques : automatiser l’extraction d’informations à partir de données non structurées, proposer une représentation commune des données multi-sources, développer des méthodes de fusion et d’enrichissement des connaissances, détecter automatiquement des anomalies et mettre en œuvre des mécanismes d’attribution causale. La première étape portera sur l’extraction et la structuration des informations issues de sources non structurées telles que les vidéos ITV et les rapports d’inspection. Ces documents contiennent de nombreuses informations relatives à l’état des conduites, aux défauts observés, aux caractéristiques hydrauliques ou aux conditions d’exploitation du réseau. Un travail d’appariement avec les données patrimoniales et cartographiques permettra de rattacher ces observations aux éléments physiques du réseau malgré les incertitudes et les données manquantes. La deuxième étape visera à intégrer l’ensemble des informations dans une représentation commune des connaissances. La thèse explorera notamment des approches fondées sur des graphes attribués permettant de modéliser les infrastructures, leurs relations topologiques, les observations issues des inspections ainsi que les niveaux d’incertitude associés aux données. Cette représentation servira de support à des mécanismes de fusion et d’enrichissement exploitant les complémentarités entre les différentes sources afin d’améliorer progressivement la complétude et la cohérence des connaissances disponibles. La troisième étape portera sur la détection automatique et multi-source d’anomalies ainsi que sur l’analyse de leurs causes potentielles. L’objectif sera non seulement d’identifier les défauts ou dysfonctionnements présents dans les réseaux, mais aussi de mieux comprendre les facteurs susceptibles de les provoquer ou d’en aggraver les conséquences. Une atte
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