Mardi 13 décembre à 9h30, heure de Paris, Yassine Bel Ghaddar, candidat au doctorat, soutiendra sa thèse intitulée "Fusion de données pour la cartographie de réseaux urbains : Application aux réseaux d’assainissement". Sa soutenance de thèse aura lieu dans la salle de conférence de la Faculté des sciences et technologies de Fès, au Maroc.
Cette thèse est une collaboration CIFRE-France-Maroc entre HydroSciences Montpellier (HSM), le laboratoire de Systèmes intelligents et applications (LSIA) et le partenaire industriel Berger-Levrault, sous la co-direction de Carole Delenne (UM - France) et Ahlame Begdouri (USMBA - Maroc).
La présentation sera en français. La soutenance sera également diffusée en ligne : https://umontpellier-fr.zoom.us/j/96302361406
Le jury sera composé de :
Rapporteurs :
- Célia DA COSTA PEREIRA, Maître de Conférences, Univ Côte d'Azur, France
- Karim TABIA, Maître de Conférences, Univ Artois, France.
Examinateurs :
- Aicha MAJDA, Professeur, Université Moulay Ismail, Meknès, Maroc
- Laure BERTI-EQUILLE, Directeur de recherche, IRD, Montpellier, France
- Azeddine ZAHI, Professeur, USMBA, Fès, Maroc
Directeurs de thèse :
- Ahlame BEGDOURI, Professeur, USMBA, Fès, Maroc
- Carole DELENNE, Maître de Conférences, Univ Montpellier, France
- Abderrahmane SERIAI, Chargé de recherche, Berger-Levrault, France
Encadrant/Invité :
- Nanée CHAHINIAN, Chargée de recherche, IRD, Montpellier, France
Nombreuses sont les raisons qui rendent la maitrise des données des réseaux souterrains essentielle : réduire le coût des réparations et des interventions, lancer des simulations hydrauliques, préserver l’environnement etc. Les données disponibles relatives à ces réseaux et plus spécifiquement ceux d’assainissement sont diverses en terme de types (textes, images, SIG, etc.) et de formats (analogique, numérique). De plus, ces données émanant de sources multiples sont généralement incomplètes, imprécises, incertaines et parfois contradictoires. De ce fait, dans le but d’extraire l’information pertinente à partir de ces données multi-sources/multi-formats, un processus de fusion de données est nécessaire. En effet, les attributs (profondeur, diamètre d’une conduite, etc.) sont toujours associés à une représentation spatiale des objets (conduite, exutoire, etc.). Dans ce cadre, les travaux de cette thèse auront comme premier objectif d’utiliser, adapter et proposer des techniques de fusion et d’intégration de données spatiales pour combiner les données collectées à partir de plusieurs sources. En deuxième lieu, le focus sera mis sur la complétion et l’estimation des données manquantes. Le résultat de ce travail pluridisciplinaire sera la mise en place de méthodes de fusion et de complétion de données manquantes permettant la cartographie et la modélisation hydraulique d’un réseau d’assainissement urbain.
Appariement des objets, Fusion de données, Graph Neural Network, Théorie de Demspter-Shafer, Réseau d’assainissement
