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ICube Laboratory   >   Events : Thèse : Fouille de données pour l'évaluation et le suivi de la qualité des cours d'eau

Thèse : Fouille de données pour l'évaluation et le suivi de la qualité des cours d'eau

November 26, 2014
Strasbourg - ENGEES

Soutenance de thèse : Mickaël FABRÈGUE

Équipe : BFO

Titre : Fouille de données pour l'évaluation et le suivi de la qualité des cours d'eau

Résumé :  Le projet FRESQUEAU (Fouille de données pour l'évaluation et le suivi de la qualité hydrobiologique des cours d'eau - financement ANR) a pour but de développer de nouvelles méthodes pour étudier, comparer et exploiter l'ensemble des données associées à l’état des cours d’eau ainsi que celles décrivant les usages (agriculture, usines, habitants) et les mesures prises (restauration ...). Il s’agit de répondre à deux enjeux spécifiques : (1) approfondir la connaissance du fonctionnement des cours d’eau par l’analyse des taxons à la base des indices biologiques et (2) relier les sources de pressions sur le milieu à la qualité physico-chimique et biologique des cours d’eau.
 Le projet s'appuie pour cela sur les données physico-chimiques et biologiques produites par les Agences de l'Eau et l'Office National de l'Eau et des Milieux Aquatiques (Onema), et complétées par les mesures fines opérées par le Lhyges. Sont également disponibles des données décrivant le réseau hydrographique, l’occupation du sol, les stations d’épuration, complétées localement par des enquêtes sur les activités agricoles et sur les actions de restauration, et par des cartographies fines dans les espaces rivulaires, produites par Tetis.
Le contexte applicatif du projet Fresqueau offre une grande hétérogénéité et une grande complexité des données à explorer, tant par leurs formes propres que par leurs structures spatiales et temporelles. Dans ce contexte, il est nécessaire de proposer une méthode d’extraction de connaissances adaptée à cet environnement difficile et pertinente dans ses éléments de restitution pour les experts.
De nombreux travaux de fouille de données se sont attachés à extraire de la connaissance de gros volumes de données historisées. Nous pouvons citer la recherche de motifs séquentiels, de motifs périodiques, … L’AFC  (Analyse Formelle de Concepts) et l'ARC (Analyse Relationnelle de Concepts) quant à elles sont des solutions intéressantes d’analyse de données qualitatives. Les méthodes de propositionalisation ont un même objectif de synthèse de tableaux relationnels que l’ARC mais avec des techniques d'agrégation différentes.

Cette thèse a été dirigée par Maguelonne Teisseire (IRSTEA TETIS Montpellier) et d'Agnès Braud de l'équipe BFO du laboratoire.

La présentation aura lieu le mercredi 26 novembre 2015 à l'ENGEES.

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