Brevet FR3104773A1 — publié le 20210618

La présente invention concerne un procédé de catégorisation d’une roche, dans lequel on acquiert au moins une image (IMA) de la roche à catégoriser, et on utilise un arbre de décision (ARB) qui catégorise les roches en fonction de plusieurs descripteurs, et une méthode d’apprentissage automatique (APP) à partir d’une base d’images de roches (BIR). L’apprentissage automatique est appliqué pour chaque descripteur considéré. Figure 1 à publier Procédé de catégorisation d’une roche à partir d’au moins une image La présente invention concerne le domaine de la catégorisation des roches, notamment la détermination du facies lithologique des roches. Dans de nombreux domaines, il est important de bien catégoriser les roches. Par exemple, dans le domaine de la construction de bâtiments ou d’ouvrages d’art, il est important de connaître la constitution du sol et/ou du sous-sol, notamment pour adapter les fondations et la structure de la construction au sol et/ou dans le sous-sol. Dans le domaine d’exploitation de matières premières : par exemple pour les carrières, les mines, la récupération des hydrocarbures, etc., la constitution du sol et/ou du sous-sol est un élément indispensable, afin notamment de déterminer les zones adéquates, de déterminer les outils à utiliser, etc. Il existe d’autres domaines pour lesquels la catégorisation des roches est important. Pour catégoriser les roches, on utilise généralement des échantillons de roches prélevées, des déblais de forage (« cutting de forage »), des lames minces, etc. et on fait appel à l’expertise d’un géologue. Par conséquent, cette catégorisation est source d’erreur et peut être imprécise. Il existe également un besoin d’automatiser la catégorisation des roches. Afin de permettre cette automatisation, plusieurs méthodes de catégorisation des roches ont été développées. Elles sont décrites notamment dans les documents suivants : Zhang, Y.; Li, M.; Han, S. (2018) Automatic identification and classification in lithology based on deep learning in rock images. Acta Petrol. Sin., 34, 333–342. Wang, C., Li, Y., Fan, G., Chen, F., & Wang, W. (2018). Quick Recognition of Rock Images for Mobile Applications. Journal of Engineering Science & Technology Review, 11(4). Ran, X., Xue, L., Zhang, Y., Liu, Z., Sang, X., & He, J. (2019). Rock Classification from Field Image Patches Analyzed Using a Deep Convolutional Neural Network. Mathematics, 7(8), 755. Zhang, Y., Wang, G., Li, M., & Han, S. (2018). Automated Classification Analysis of Geological Structures Based on Images Data and Deep Learning Model. Applied Sciences, 8(12), 24 Ces documents concernent en particulier la détermination d’un facies lithologique d’un échantillon de roche par une méthode de classification supervisée directe, à partir d’une image (par exemple une photographie). Ces méthodes utilisent la détermination directe du facies lithologique à partir de l’image prise dans sa globalité et sans analyse intermédiaire. Toutefois, cette détermination directe peut générer des erreurs, car elle utilise directement l’image de l’échantillon de roche, sans prendre en compte des caractéristiques naturalistes de la roche. La présente invention a pour but de catégoriser de manière automatique et de manière précise une roche. Dans ce but, la présente invention concerne un procédé de catégorisation d’une roche, dans lequel on acquiert au moins une image de la roche à catégoriser, et on utilise un arbre de décision qui catégorise les roches en fonction de plusieurs descripteurs, et une méthode d’apprentissage automatique à partir d’une base d’images de roches. L’apprentissage automatique est appliqué pour chaque descripteur considéré de manière à déterminer précisément des descripteurs de la roche à catégoriser, ce qui permet une catégorisation précise de la roche au moyen de l’arbre de décision. L’invention concerne un procédé de catégorisation d’une roche au moyen d’une base d’images de roches. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On construit un arbre de décision qui catégorise les roches en fonction d’une pluralité de descripteurs caractérisant lesdites roches ; On associe à chaque image de ladite base d’images de roches une pluralité desdits descripteurs caractérisant ladite roche ; On acquiert au moins une image de ladite roche à catégoriser ; On détermine au moins un descripteur pour ladite au moins une image acquise de ladite roche à analyser au moyen d’un apprentissage automatique à partir de ladite base d’images de roches, un apprentissage automatique étant appliqué à chaque descripteur considéré ; et On catégorise ladite roche à catégoriser, au moyen dudit au moins un descripteur déterminé et au moyen dudit arbre de décision construit. Selon un mode de réalisation, ledit arbre de décision est un arbre de décision de description naturaliste desdites roches. Conformément à une mise en œuvre, on acquiert ladite au moins une image de ladite roche à catégoriser par photographie, par microscopie ou par un scanner. Avantageusement, on acquiert ladite image de ladite roche à catégoriser par photographie au moyen d’un téléphone intelligent. Selon un aspect, ledit arbre de décision catégorise le facies lithologique de ladite roche. De préférence, au moins un descripteur caractérisant ladite roche est choisi parmi l’origine de ladite roche, la chimie de ladite roche, la présence de foliation, la présence d’olivine, la présence de litage, la présence de mica. De manière avantageuse, ledit apprentissage automatique utilise un réseau de neurones, de préférence un réseau de neurones convolutifs. Selon une caractéristique, le procédé comporte une étape de pré-traitement de ladite au moins une image acquise en préalable de l’étape de détermination d’au moins un descripteur de ladite au moins une image acquise. Conformément à un mode de réalisation, le procédé comporte une étape d’intégration dans ladite base d’images de roches de ladite au moins une image acquise et dudit au moins un descripteur déterminé associé. En outre, l’invention concerne un procédé d’exploitation d’un sol ou d’un sous-sol, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On catégorise au moins une roche dudit sol ou dudit sous-sol au moyen du procédé de catégorisation d’une roche selon l’une des caractéristiques précédentes ; et On exploite ledit sol ou ledit sous-sol en fonction de ladite catégorisation de ladite au moins une roche. Selon un mode de réalisation, ladite exploitation du sol ou du sous-sol concerne la construction d’un ouvrage sur ledit sol ou dans le sous-sol, le stockage de gaz dans le sous-sol, ou l’exploitation de matières premières dudit sol ou dudit sous-sol, de préférence lesdites matières premières étant la roche elle-même, ou un matériau ou un fluide contenu dans ledit sol ou dans ledit sous-sol. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures La figure 1 illustre les étapes du procédé selon un mode de réalisation de l’invention. La figure 2 illustre les étapes du procédé selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. La figure 3 illustre les étapes du procédé selon un troisième mode de réalisation de l’invention. La figure 4 illustre un arbre de décision selon un mode de réalisation de l’invention. La figure 5 illustre un arbre de décision pour un exemple de réalisation de l’invention pour la catégorisation du facies lithologique d’une roche. La présente invention concerne un procédé de catégorisation d’une roche. On appelle la catégorisation d’une roche, la détermination d’une caractéristique cible d’une roche. Il peut s’agir de l’identification d’une roche, par exemple il peut s’agir notamment du facies lithologique de la roche. Il peut s’agir également de gammes de propriétés pétrophysiques, telles que la granulométrie et la porosité, ou de gammes d’âges géologiques et de conditions de formations, de l’histoire mécanique de la roche, etc. Le procédé selon l’invention utilise une base d’images de roches, il s’agit d’une base de données d’images de différentes roches. Le procédé selon l’invention met en œuvre les étapes suivantes : 1. Construction d’un arbre de décision 2. Association de descripteurs à la base d’images de roches 3. Acquisition d’une image de roche 5. Détermination de descripteurs 6. Catégorisation de la roche Le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre au moyen d’un système informatique, notamment un ordinateur, un téléphone intelligent (« smartphone »), etc. Les étapes 1) et 2) peuvent être exécutées dans cet ordre ou simultanément. Les étapes 1) et 2) peuvent être réalisées au préalable et peuvent être réalisées hors ligne. Les étapes 3) à 6) peuvent être réalisées en ligne. Ces étapes sont détaillées dans la suite de la description. La figure 1 illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes du procédé selon un mode de réalisation de l’invention. Au préalable, on construit un arbre de décision ARB qui catégorise les roches en fonction de descripteurs (caractéristiques), et on associe à chaque image de la base d’images de roches BIR une pluralité de descripteurs (parmi ceux utilisés dans l’arbre de décision). On réalise un apprentissage automatique APP à partir de la base d’images de roches. En ligne Onl, on acquiert une image de la roche à catégoriser IMA, puis au moyen de l’apprentissage automatique APP, on détermine par inférence (INF) une pluralité de descripteurs desc (seuls trois sont représentés) de la roche à catégoriser, et on applique ces descripteurs desc à l’arbre de décision ARB pour déterminer DET la catégorisation car de la roche à catégoriser. Selon un mode de réalisation, le procédé peut comporter en outre une étape de pré-traitement de l’image. Dans ce cas, le procédé selon l’invention met en œuvre les étapes suivantes : 1. Construction d’un arbre de décision 2. Association de descripteurs à la base d’images de roches 3. Acquisition d’une image de roche 4. Pré-traitement de l’image 5. Détermination de descripteurs 6. Catégorisation de la roche Le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre au moyen d’un système informatique, notamment un ordinateur, un téléphone intelligent (« smartphone »), etc. Les étapes 1) et 2) peuvent être exécutées dans cet ordre ou simultanément. Les étapes 1) et 2) peuvent être réalisées au préalable et peuvent être réalisées hors ligne. Les étapes 3) à 6) peuvent être réalisées en ligne. Ces étapes sont détaillées dans la suite de la description. La figure 2 illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes du procédé selon ce mode de réalisation de l’invention. Au préalable, on construit un arbre de décision ARB qui catégorise les roches en fonction de descripteurs (caractéristiques), et on associe à chaque image de la base d’images de roches BIR une pluralité de descripteurs (parmi ceux utilisés dans l’arbre de décision). On réalise un apprentissage automatique APP à partir de la base d’images de roches. En ligne Onl, on acquiert une image de la roche à catégoriser IMA, puis, on réalise un pré-traitement PRT de l’image acquise, puis au moyen de l’apprentissage automatique APP, on détermine par inférence (INF) une pluralité de descripteurs desc (seuls trois sont représentés) de la roche à catégoriser, et on applique ces descripteurs desc à l’arbre de décision ARB pour déterminer DET la catégorisation car de la roche à catégoriser. Conformément à une mise en œuvre de l’invention, le procédé peut comporter en outre une étape de mise à jour de la base d’images avec l’image acquise. Dans ce cas, le procédé selon l’invention met en œuvre les étapes suivantes : 1. Construction d’un arbre de décision 2. Association de descripteurs à la base d’images de roches 3. Acquisition d’une image de roche 5. Détermination de descripteurs 6. Catégorisation de la roche 7. Mise à jour de la base d’images Le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre au moyen d’un système informatique, notamment un ordinateur, un téléphone intelligent (« smartphone »), etc. Les étapes 1) et 2) peuvent être exécutées dans cet ordre, ou simultanément. Les étapes 1) et 2) peuvent être réalisées au préalable et peuvent être réalisées hors ligne. Les étapes 3) à 7) peuvent être réalisées en ligne. Ces étapes sont détaillées dans la suite de la description. La figure 3 illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes du procédé selon ce mode de réalisation de l’invention. Au préalable, on construit un arbre de décision ARB qui catégorise les roches en fonction de descripteurs (caractéristiques), et on associe à chaque image de la base d’images de roches BIR une pluralité de descripteurs (parmi ceux utilisés dans l’arbre de décision). On réalise un apprentissage automatique APP à partir de la base d’images de roches. En ligne Onl, on acquiert une image de la roche à catégoriser IMA, puis au moyen de l’apprentissage automatique APP, on détermine par inférence (INF) une pluralité de descripteurs desc (seuls trois sont représentés) de la roche à catégoriser, et on applique ces descripteurs desc à l’arbre de décision ARB pour déterminer DET la catégorisation car de la roche à catégoriser. Enfin, la nouvelle image acquise et les descripteurs associés sont ajoutés dans l’apprentissage automatique APP, cette étape est illustrée par les flèches relatives aux descripteurs desc qui sont dirigées vers l’étape d’apprentissage automatique. Les modes de réalisations décrits ci-dessus peuvent être combinés pour en combiner les effets. Le procédé peut alors comprendre une étape de pré-traitement de l’image et une étape de mise à jour de la base d’images de roches. 1. Construction d’un arbre de décision Lors de cette étape, on construit un arbre de décision qui catégorise les roches en fonction de plusieurs descripteurs (dites caractéristiques auxiliaires, et qui sont différentes de la caractéristique cible) qui catégorisent la roche. Un arbre de décision est un outil représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. En l’espèce, chaque étape correspond à une valeur d’un descripteur, et chaque extrémité de branche correspond à une catégorisation de la roche. Ainsi, il est possible de déterminer précisément la catégorisation d’une roche au moyen de plusieurs descripteurs. En effet, lorsqu’on connaît les descripteurs, on obtient l’ensemble des étapes permettant d’aboutir à l’extrémité d’une unique branche de l’arbre de décisions. Il est possible que pour arriver à une extrémité d’une branche de l’arbre de décision, tous les descripteurs ne soient pas utilisés. La figure 4 illustre, schématiquement et de manière non limitative, un arbre de décision pouvant être utilisé pour le procédé selon l’invention. Sur cette figure, les descripteurs sont notés desc1, desc2, desc3 et desc4 et sont délimités par les traits verticaux pointillés, les valeurs des descripteurs sont indiquées par des lettres de a à m, et les catégorisations de la roche sont notées de car1 à car8. Pour cet exemple, la première décision correspond au descripteur desc1 qui peut prendre les valeurs a ou b. Lorsque le premier descripteur desc1 vaut a, le deuxième descripteur desc2 peut prendre les valeurs c ou d, alors que lorsque le premier descripteur desc1 vaut b, le deuxième descripteur desc 2 vaut e ou f, et ainsi de suite. En combinant trois niveaux de descripteurs, on détermine la catégorisation de la roche. Par exemple, si le premier descripteur desc1 vaut a, le deuxième descripteur desc2 vaut c et le troisième descripteur desc3 vaut g, alors la catégorisation associée est la catégorisation car1. Selon un mode de réalisation de l’invention, l’arbre de décision peut être construit à partir une description naturaliste des roches. En d’autres termes, les descripteurs et les catégorisations peuvent être choisis pour correspondre aux familles des roches. Ce mode de réalisation permet d’adopter une catégorisation naturaliste des roches Par exemple, pour le mode de réalisation pour lequel la catégorisation correspond au facies lithologique de la roche, les catégorisations peuvent être notamment : dunite, gabbro, orthogneiss, granite, basalte, micaschiste, schiste, etc. Pour ce mode de réalisation, on peut déterminer au moins un descripteur naturaliste des roches. En particulier, le descripteur naturaliste des roches peut être notamment choisi parmi : - l’origine de la roche : elle peut être notamment plutonique, effusive ou sédimentaire, - la chimie de la roche : elle peut être notamment acide ou basique, - la présence de foliation : elle peut être présente ou absente, - la présence d’olivine : elle peut être présente ou absente, - la présence de litage : elle peut être présente ou absente, ou - la présence de mica : elle peut être présente ou absente. Ces descripteurs (non limitatifs) permettent de bien discriminer les roches les plus fréquemment rencontrées. En effet, ces descripteurs permettent de prendre en compte la texture, l’origine, la structure (litage, feuillet), la couleur liée à la chimie de la roche, la présence de minéraux spécifiques (olivine, mica). La figure 5 illustre, schématiquement et de manière non limitative, un arbre de décision pour ce mode de réalisation. Sur cette figure, la symbolique est identique à la symbolique utilisée pour la figure 4. Le premier descripteur concerne l’origine, qui peut être plutonique (a), effusive (b) ou sédimentaire (c). Lorsque l’origine est plutonique (a) ou effusive (b), le deuxième descripteur concerne la chimie, qui peut être basique (d, f) ou acide (e, g). Lorsque que l’origine est sédimentaire (c), le deuxième descripteur est la foliation qui peut être présente (h) ou absente (i). Lorsque l’origine est plutonique (a) et la chimie basique (d), le troisième descripteur est l’olivine, qui peut être présente (j) ou absente (k). Dans ce cas, si l’olivine est présente (j) alors la roche est une dunite, et si elle est absente (k) la roche est une Gabbro. Lorsque l’origine est plutonique (a) et la chimie acide (e), le troisième descripteur est le litage, qui peut être présent (l) ou absent (m). Dans ce cas, si le litage est présent (l) alors la roche est une orthogneiss, et si il est absent (m) la roche est un granite. Lorsque l’origine est effusive (b) et la chimie basique (f), la roche est un basalte. Lorsque l’origine est effusive (b) et la chimie acide (g), la roche est d’un type autre N/C. Lorsque l’origine est sédimentaire (c) et la foliation présente (d), le troisième descripteur est la présence de mica, qui peut être présent (n) ou absent (o). Dans ce cas, si le mica est présent (n) alors la roche est un micaschiste, et si il est absent (o) la roche est un schiste. Lorsque la roche est sédimentaire (a) et la foliation absente (i), la roche est d’un type autre N/C. Au sein de l’arbre de décision, le nombre d’étapes et de valeurs à chaque branche n’est pas limité aux exemples des figures 4 et 5. Le nombre de catégorisations (nombre d’extrémités de branches de l’arbre de décision) dépend de la précision souhaitée dans la classification des roches. Selon un aspect de l’invention, pour le mode de réalisation pour lequel le procédé catégorise le facies lithologique de la roche pour un public large, le nombre de catégorisations peut être compris entre 5 et 30, de préférence entre 8 et 20. Selon un autre aspect de l’invention, pour le mode de réalisation pour lequel le procédé catégorise le facies lithologique de la roche pour un public spécialisé, le nombre de catégorisations peut être compris entre 5 et 300, voire plus. 2. Association de descripteurs à la base d’images de roches Lors de cette étape, on associe à chaque image de la base d’images de roches une pluralité de descripteurs des roches. Les descripteurs sont ceux utilisés pour construire l’arbre de décision. On forme ainsi une base d’apprentissage par descripteur considéré. Cette association de descripteurs peut être mise en œuvre par traitement d’images, qui peut analyser notamment les couleurs, formes, dimensions des roches de la base d’images de roches, ou tout autre information contenue dans l’image. Selon une caractéristique de l’invention, les descripteurs peuvent comprendre également la géolocalisation de l’image. Cette géolocalisation peut être liée à l’image, notamment si celle-ci est issue d’une photographie prise par un téléphone intelligent (« smartphone »). En effet, ce descripteur permet de rapprocher des roches ayant des zones géographiques proches. Alternativement, l’association des images aux descripteurs peut être mise en œuvre par un utilisateur. Le nombre d’images de roches de la base d’images de roches peut dépendre du nombre de descripteurs considérés dans l’arbre de décision. Un grand nombre d’images de roches permet d’améliorer la précision de la catégorisation de la roche. Toutefois, un nombre élevé d’images de roches nécessite une mémoire importante, et peut nécessiter un temps d’exécution du procédé important. La base d’images de roches peut comporter au moins une image par catégorisation de roches. Selon un mode de réalisation, la base d’image de roches peut comporter une centaine d’images de roches, de préférence le nombre d’images de roches peut être de plusieurs centaines d’images de roches, de manière préférée, le nombre d’images de roches peut être de plusieurs milliers d’images de roches, voire plusieurs dizaines de milliers d’images de roches. 3. Acquisition d’une image de roche Lors de cette étape, on acquiert au moins une image de la roche à catégoriser. De préférence, il peut s’agir d’une image numérique. Conformément à une mise en œuvre de l’invention, on peut acquérir une image microscopique ou macroscopique. Il peut s’agir d’une image d’une lame mince d’une roche, d’une image d’un échantillon de roche, ou une image d’un affleurement (par exemple falaise). Ainsi, il est possible de déterminer la catégorisation de la roche quelle que soit l’information disponible. Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut acquérir l’image de la roche à catégoriser par photographie, par microscopie, par un scanner, ou par tout moyen analogue. Ces moyens permettent une acquisition simple ne nécessitant que du matériel classique. Selon un exemple de réalisation, on peut acquérir l’image de la roche par photographie au moyen d’un téléphone intelligent (« smartphone »). Ainsi, l’acquisition de l’image de roche ne nécessite pas de matériel conséquent, et peut être réalisé partout, sans prérequis technique. Afin d’améliorer la précision de la catégorisation de la roche, on peut acquérir plusieurs images de la roche. 4. Pré-traitement de l’image Il s’agit d’une étape optionnelle du procédé. Lors de cette étape, on réalise un pré-traitement de l’image acquise à l’étape 3) avant l’étape de détermination des descripteurs de l’image acquise. Cette étape permet notamment d’améliorer la précision de la détermination de descripteurs. Selon un mode de réalisation de l’invention, le pré-traitement de l’image acquise peut consister en une sélection d’une zone d’intérêt sur l’image acquise. Par exemple, ce pré-traitement peut permettre de retirer le fond de l’image, qui ne correspond pas à la roche à catégoriser. En variante, le pré-traitement peut consister en une modification de l’image, notamment son contraste, sa luminosité, un agrandissement, etc. Selon une mise en œuvre de l’invention, le pré-traitement peut être un pré-traitement lié à la méthode d’acquisition de l’image, par exemple lumière polarisée, longueur d’onde infrarouge, etc. 5. Détermination de descripteurs Lors de cette étape, on détermine au moins un descripteur de l’image acquise de la roche à catégoriser au moyen d’un apprentissage automatique (de l’anglais « machine learning ») à partir de ladite base d’images de roches et des descripteurs associés à l’étape 2), et par application à l’image acquise à l’étape 3) (et éventuellement pré-traitée à l’étape 4). On applique alors un apprentissage automatique par descripteur considéré, on obtient alors une pluralité de descripteurs de l’image acquise. Cette étape permet, pour chaque descripteur considéré, de rapprocher l’image acquise des images de roches de la base d’images de roches, et ainsi de classer l’image acquise parmi des familles d’images ayant les mêmes propriétés. De cette manière, on détermine de manière indépendante plusieurs caractéristiques (plusieurs descripteurs) de la roche à catégoriser, ce qui permet de déterminer précisément la catégorisation de la roche. Conformément à une mise en œuvre, cette étape peut utiliser un traitement d’image (couleurs, formes, dimensions…) pour réaliser l’apprentissage automatique. Selon un mode de réalisation de l’invention, l’apprentissage automatique utilise un réseau de neurones, de préférence un réseau de neurones convolutifs. Le réseau de neurones convolutifs est particulièrement adapté au traitement de l’image. Alternativement, l’apprentissage automatique peut être de tout type, notamment un réseau de neurones non convolutifs, une méthode de forêt aléatoire, une méthode de machine à vecteurs de support (de l’anglais « Support Vecteur Machine » ou SVM), une méthode de processus gaussiens. 6. Catégorisation de la roche Lors de cette étape, on catégorise la roche à catégoriser, en appliquant l’arbre de décision construit à l’étape 1) avec les descripteurs déterminés à l’étape 5). En d’autres termes, connaissant les descripteurs, on connaît les décisions de l’arbre de décision, et on peut donc connaître l’extrémité de la branche de l’arbre de décision qui correspond à la roche à catégoriser. Cette branche indique alors la catégorisation de la roche. Pour une image d’une roche à catégoriser, on applique l’arbre de décision de l’exemple correspondant au mode de réalisation de la figure 5, et les descripteurs suivants déterminés à l’étape 5: - origine : plutonique, - chimie : acide, - litage : présence. Par conséquent, d’après l’arbre de décisions, la roche à catégoriser est une orthogneiss, ce qui correspond à la catégorisation réalisée par un géologue. On note, que pour ce type de roche, une méthode selon l’art antérieur utilisant la même base d’images de roches, et le même prédicteur (réseau de neurones convolutifs), et telle que décrite dans le préambule de la description, a catégorisé cette roche comme un granite. Par conséquent, le procédé selon l’invention permet de catégoriser une roche de manière plus précise que les méthodes de l’art antérieur. Selon un mode de réalisation de l’invention, la catégorisation de la roche peut être affichée sur un moyen informatique, par exemple un ordinateur ou un téléphone intelligent. 7. Mise à jour de la base d’images On rappelle que cette étape est optionnelle pour le procédé. Cette étape concerne la mise à jour de la base d’images de roches avec les images acquises. Ainsi, les bases d’apprentissage de chaque descripteur peuvent être augmentées à chaque mise en œuvre du procédé ce qui favorise la fiabilité et la robustesse du procédé. Conformément à une mise en œuvre de l’invention, on peut mettre à jour la base d’images de roches, lorsque la catégorisation de la roche a été validée par une autre méthode (une méthode selon l’art antérieur, ou par un géologue). En outre, l’invention concerne un procédé d’exploitation du sol ou du sous-sol. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On catégorise au moins une roche du sol et/ou du sous-sol, au moyen du procédé de catégorisation d’une roche selon l’une quelconque des variantes ou des combinaisons de variantes décrites précédemment ; et On exploite le sol et/ou le sous-sol en fonction de la catégorisation de la roche à l’étape précédente. L’exploitation peut concerner notamment le domaine de la construction de bâtiments ou d’ouvrages d’art, ou le domaine de l’exploitation de matières premières, ou le domaine du stockage de gaz, le domaine de la détermination des risques, etc. Dans le domaine de la construction, on détermine la constitution des affleurements rocheux et/ou du sous-sol par la catégorisation de la roche, et on réalise la construction en adaptant notamment les fondations, la structure de la construction en fonction de la catégorisation de la roche. Pour ces applications, la roche à catégoriser peut être prélevée sur le sol ou dans le sous-sol de manière peu enfouie. Dans le domaine d’exploitation de matières premières (par exemple pour les carrières, les mines, la récupération des hydrocarbures, etc), on détermine la constitution des affleurements rocheux et/ou du sous-sol par la catégorisation de la roche, et on réalise l’exploitation de matières premières (les matières premières peuvent être la roche elle-même, un matériau, par exemple un métal, ou un fluide, par exemple des hydrocarbures, présents dans le sous-sol), en permettant notamment de déterminer les zones adéquates (c’est-à-dire les zones de forage, les zones à creuser pour les mines ou les carrières, etc. dans le but de récupérer des matières premières), de déterminer les méthodes et les outils à utiliser (par exemple la récupération assistée des hydrocarbures, les outils de forage, la nature des engins explosifs pour les mines ou les carrières, etc.). Pour ces applications, la roche à catégoriser peut être prélevée en profondeur dans le sous-sol, peut résulter d’un débris de forage, ou peut provenir d’un effleurement, etc. Dans le domaine du stockage de gaz, par exemple du CO 2 , on détermine la constitution du sous-sol par la catégorisation de la roche, et on réalise le stockage de gaz dans le sous-sol dans une zone adéquate, c’est-à-dire dans une zone souterraine apte à stocker le gaz sans fuite. Dans le domaine de la détermination des risques, on détermine la constitution d’un affleurement rocheux (falaise) par la catégorisation de la roche, et on réalise une opération de consolidation s’il existe un risque d’affaissement ou d’éboulement de l’affleurement rocheux. Ainsi, ce procédé permet de mettre en œuvre l’exploitation du sol et/ou du sous-sol, de manière simple et rapide, sans faire appel à un géologue expert. Le procédé permet également de traiter plus rapidement de très importantes quantités de roches. Une autre application possible du procédé de l’invention, et l’information du public de la catégorisation des roches (« géo-tourisme »). Comme il va de soi, l’invention ne se limite pas aux seules formes de réalisation décrites ci-dessus à titre d’exemple, elle embrasse au contraire toutes les variantes de réalisation. Procédé de catégorisation d’une roche au moyen d’une base d’images de roches (BIR), caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On construit un arbre de décision (ARB) qui catégorise les roches en fonction d’une pluralité de descripteurs caractérisant lesdites roches ; On associe à chaque image de ladite base d’images de roches (BIR) une pluralité desdits descripteurs caractérisant ladite roche ; On acquiert au moins une image (IMA) de ladite roche à catégoriser ; On détermine (INF) au moins un descripteur (desc) pour ladite au moins une image acquise (IMA) de ladite roche à analyser au moyen d’un apprentissage automatique (APP) à partir de ladite base d’images de roches (BIR), un apprentissage automatique étant appliqué à chaque descripteur considéré ; et On catégorise ladite roche à catégoriser, au moyen dudit au moins un descripteur déterminé (desc) et au moyen dudit arbre de décision construit (ARB). Procédé de catégorisation d’une roche selon la revendication 1, dans lequel ledit arbre de décision (ABR) est un arbre de décision de description naturaliste desdites roches. Procédé de catégorisation d’une roche selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on acquiert ladite au moins une image (IMA) de ladite roche à catégoriser par photographie, par microscopie ou par un scanner. Procédé de catégorisation d’une roche selon la revendication 3, dans lequel on acquiert ladite image (IMA) de ladite roche à catégoriser par photographie au moyen d’un téléphone intelligent. Procédé de catégorisation d’une roche selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit arbre de décision (ARB) catégorise le facies lithologique de ladite roche. Procédé de catégorisation d’une roche selon la revendication 5, dans lequel au moins un descripteur caractérisant ladite roche est choisi parmi l’origine de ladite roche, la chimie de ladite roche, la présence de foliation, la présence d’olivine, la présence de litage, la présence de mica. Procédé de catégorisation d’une roche selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit apprentissage automatique (APP) utilise un réseau de neurones, de préférence un réseau de neurones convolutifs. Procédé de catégorisation d’une roche selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé comporte une étape de pré-traitement (PRT) de ladite au moins une image acquise (IMA) en préalable de l’étape de détermination d’au moins un descripteur de ladite au moins une image acquise. Procédé de catégorisation d’une roche selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé comporte une étape d’intégration dans ladite base d’images de roches (BIR) de ladite au moins une image acquise (IMA) et dudit au moins un descripteur déterminé associé (desc). Procédé d’exploitation d’un sol ou d’un sous-sol, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On catégorise au moins une roche dudit sol ou dudit sous-sol au moyen du procédé de catégorisation d’une roche selon l’une des revendications précédentes ; et On exploite ledit sol ou ledit sous-sol en fonction de ladite catégorisation de ladite au moins une roche. Procédé d’exploitation d’un sol ou d’un sous-sol selon la revendication 10, dans lequel ladite exploitation du sol ou du sous-sol concerne la construction d’un ouvrage sur ledit sol ou dans le sous-sol, le stockage de gaz dans le sous-sol, ou l’exploitation de matières premières dudit sol ou dudit sous-sol, de préférence lesdites matières premières étant la roche elle-même, ou un matériau ou un fluide contenu dans ledit sol ou dans ledit sous-sol.