Brevet FR3120260A1 — publié le 20220902

L’invention concerne un procédé pour déterminer le niveau de pollution dans un sol d’un site à partir de données du sol comprenant des analyses de composés chimiques dans le sol, dans une eau du site et/ou dans un gaz du site, et des données tridimensionnelles d’échantillons du sol, ce procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : - création d’une matrice de caractéristiques à partir de données d’analyse et tridimensionnelles, - application d’un modèle de type à apprentissage profond à la matrice de caractéristiques ; ce modèle comprenant au moins N blocs suivis d’une fonction de « mise à plat » (« flatten » en anglais), avec N supérieur ou égal à 1, chaque bloc étant constitué des couches suivantes : - d’une couche LSTM dite réseau long court terme (“Long short-term memory” en anglais), - d’une couche de normalisation par lot (« batch normalization » en anglais), et - d’une couche d’abandon dite technique dropout, - application d’une fonction de classification permettant de prédire un niveau de pollution. Figure pour abrégé : Fig. 2 Procédé pour déterminer le niveau de pollution dans le sous-sol d’un site La présente invention se rapporte à un procédé pour déterminer le niveau de pollution dans le sous-sol d’un site. De façon générale, un site pollué est un site qui, du fait d'anciens dépôts de déchets ou d'infiltration de substances polluantes, présente une pollution susceptible de provoquer une nuisance ou un risque pérenne pour les personnes ou l'environnement. A titre d’exemple, 6500 sites pollués sont recensés en France. Ils concernent essentiellement d’anciens sites industriels (pétrochimie, chimie etc.), des sites industriels toujours en activité ou encore des stations-services. La pollution d’un site concerne en premier lieu effectivement les parties du site polluées par des produits chimiques utilisés notamment dans le cadre d’activités industrielles, mais cela concerne également des zones hors site du fait par exemple de l’infiltration de la pollution dans les eaux souterraines. Etat de la technique La dépollution d’un site nécessite au préalable un diagnostic. Pour faire le diagnostic, il est nécessaire de collecter un grand nombre d’informations qui permettent d’avoir une idée de ce qui se passe dans le sous-sol. Pour cela, des prélèvements de sols, ponctuels, sont réalisés. Puis, les informations sont traitées pour tenter de visualiser et comprendre la répartition de la pollution en trois dimensions dans le sous-sol. Pour avoir une répartition continue des polluants dans une vision tridimensionnelle, il est nécessaire de réaliser des interpolations entre les points de prélèvements. Une interpolation ou extrapolation entre valeurs peut alors être réalisée par utilisation de lois mathématiques. Ces lois peuvent engendrer des méthodes déterministes pour reconstituer un plan à partir d’éléments discrets, ou des méthodes géostatiques pour la détermination de lois statistiques et la prédiction des valeurs manquantes. On peut également envisager des techniques de recoupement des informations à partir de données recueillies relatives. Ces données peuvent être relatives : - au profil géologique, - au niveau d’eau souterraine, - à la concentration de polluants dans l’eau souterraine, (solubilité, constante de Henry, densité) - à la vitesse d’eau souterraine, - à la concentration de polluants dans le sol, (solubilité, constante de Henry, densité) - à la concentration de polluants dans le gaz (vapeur, pression). Or, les techniques de recoupement des informations nécessitent un traitement et une interprétation manuelle des informations par des personnes spécialisées en la matière. Cela comporte les inconvénients suivants : - processus long, - conclusion difficile à exploiter : les rapports écrits comportent plusieurs centaines de pages, - peu de retours d’expérience entre les projets, - connaissance très difficile à partager. La présente invention a pour but de remédier aux problèmes ci-dessus en proposant un nouveau procédé permettant d’interpréter de manière fiable le niveau de pollution dans les sous-sol. Un autre but de l’invention est de permettre un traitement rapide des informations recueillies. Un autre but de l’invention est de permettre des conclusions claires et visuelles sur le niveau de pollution. On atteint au moins l’un des buts précités avec un procédé pour déterminer le niveau de pollution dans un sol d’un site à partir de données du sol comprenant des analyses de composés chimiques dans le sol, dans l’eau souterraine et/ou dans des gaz du sol, et des données tridimensionnelles d’échantillons du sol, ce procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : - création d’une matrice de caractéristiques à partir des données d’analyse et tridimensionnelles, - application d’un modèle de type à apprentissage profond à la matrice de caractéristiques ; ce modèle comprenant au moins N blocs suivis d’une fonction de « mise à plat » (« flatten » en anglais), avec N supérieur ou égal à 1, chaque bloc étant constitué des couches suivantes : - d’une couche LSTM dite réseau long court terme (“Long short-term memory” en anglais), - d’une couche de normalisation par lot (« batch normalization » en anglais), et - d’une couche d’abandon dite technique dropout, - application d’une fonction de classification permettant de prédire un niveau de pollution. Le dropout est une technique qui permet d’éviter le sur-ajustement sur des données d’entrainement en abandonnant des unités dans un réseau de neurones. Les neurones sont soit abandonnés avec une probabilité p ou gardés avec une probabilité 1−p. Avantageusement, les données du sol comprennent également des données géologiques. Avec le procédé selon l’invention, il est possible de prédire une répartition de la pollution en trois dimensions à partir par exemple de données prélèvements ponctuels de sols. L’invention permet notamment d’avoir des prédictions sur des zones situées entre deux points de prélèvement. L’invention consiste en une approche innovante car il a été considéré que certaines données influent les unes sur les autres. Par exemple, la géologie peut avoir une influence sur le déplacement de polluants et donc sur leur répartition finale. Il en est de même avec la présence d’eau souterraine. La présente invention permet donc de considérer la géologie, la position de la nappe d’eau souterraine et en déduire automatiquement des informations sur la position possible de la pollution. Avantageusement, les données du sol peuvent également comprendre des données de diagnostics environnementaux des sols et des données d’’investigations environnementales des sols. Ces données peuvent comprendre des données sur l’hydrogéologie ; des résultats d’analyses de sols, d’eaux et de gaz ; des données d’observation de terrains (indices organoleptiques) ; l’évolution dans le temps de ces données;… En particulier, le modèle de type à apprentissage profond mis en œuvre dans la présente invention est un réseau de neurones récurrents. Selon une caractéristique avantageuse de l’invention, l’étape d’application du modèle de type à apprentissage profond peut être précédée d’une étape de sur-échantillonnage de la matrice ; le modèle de type à apprentissage profond étant ensuite appliqué à la matrice ainsi sur-échantillonnée. Le sur-échantillonnage permet d’augmenter les données. De préférence, l’étape de sur-échantillonnage peut être mise en œuvre avec un algorithme dit « adaptative synthetic ». Cet algorithme est notamment décrit dans le document suivant auquel l’homme du métier pourrait s’y référer : He, H., Bai, Y., Garcia, E. A., & Li, S. (2008, June). ADASYN: Adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning. In 2008 IEEE international joint conference on neural networks (IEEE world congress on computational intelligence) (pp. 1322-1328). IEEE. Selon une variante de l’invention, l’étape de sur-échantillonnage peut être mise en œuvre avec un algorithme dit « SMOTE » (Synthetic Minority Oversampling Technique). Cet algorithme est notamment décrit dans le document suivant auquel l’homme du métier pourrait s’y référer : Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., & Kegelmeyer, W. P. (2002). SMOTE: synthetic minority over-sampling technique. Journal of artificial intelligence research , 16 , 321-357. Il est même possible d’utiliser des variantes de l’algorithme SMOTE, telles que par exemple un algorithme dit « SMOTE-B1 » (Synthetic Minority Oversampling Technique-Borderline 1) ou un algorithme dit « SMOTE-B2 » (Synthetic Minority Oversampling Technique-Borderline 2) D’autres techniques de sur-échantillonnage peuvent être utilisées comme par exemple un algorithme de sur-échantillonnage aléatoire, dit « Random Oversampling ». Selon une caractéristique avantageuse de l’invention, la fonction LSTM est une fonction standard LSTM ou une fonction de LSTM imbriquée, dite « Nested LSTM ». L’utilisation de la technique LSTM dans un réseau de neurones récurrents permet d’empêcher le phénomène dit de « vanishing gradient » en ajoutant des portes d’oubli dans le réseau. Un neurone LSTM comporte une mémoire interne appelée cellule permettant de maintenir un état aussi longtemps que nécessaire. Cette cellule consiste en une valeur numérique que le réseau peut piloter en fonction des situations. Un tel neurone permet au réseau de neurones récurrents de maintenir un état sur une longue période de temps et ainsi de modéliser des dépendances à très long terme. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape de classification peut être précédée d’une étape de normalisation. Cette normalisation peut être mise en œuvre au moyen d’un algorithme de mise à l’échelle par prétraitement (« preprocessing scaling » en anglais) ou d’un algorithme de transformation polynomiale. Avantageusement, l’étape de classification peut être mise en œuvre au moyen d’un des algorithmes suivants : - un algorithme de classification de type à forêts d'arbres décisionnels (« random forest classifier » en anglais) avec un nombre d’arbres supérieur ou égal à dix, - un algorithme de classification des k plus proches voisins (« k neariest neighbours classifier »), - un algorithme de classification de type perceptron multicouche (« multilayer perceptron » (MLP) classifier), - un algorithme de classification de type machine à vecteurs de support (« support vector machine »). Il est également proposé un système de traitement de données comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé défini ci-dessus. L’invention prévoit également un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé défini ci-dessus. D’autres avantages et particularités de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée de mises en œuvre et de modes de réalisation nullement limitatifs, et des dessins annexés suivants. La est une vue schématique d’un site pollué ; La est un organigramme simplifié d’un processus de mise en œuvre selon l’invention ; La est une représentation tridimensionnelle de la répartition discrète de polluants dans un sol ; La est un organigramme d’étapes du procédé selon l’invention. Description détaillée des figures Il est bien entendu que les modes de réalisation qui seront décrits dans la suite ne sont nullement limitatifs. On pourra notamment imaginer des variantes de l’invention ne comprenant qu’une sélection de caractéristiques décrites par la suite isolées des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détail structurel, ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. En particulier toutes les variantes et tous les modes de réalisation décrits sont combinables entre eux si rien ne s’oppose à cette combinaison sur le plan technique. Sur la est représenté de façon très schématique un site pollué. On distingue une zone industrielle 1 et une zone d’habitation ou agricole 2 en dehors de la zone industrielle 1. Un puits 3, installé dans la zone d’habitation 2, est susceptible de puiser de l’eau dans la nappe phréatique. Des produits chimiques toxiques 4 se sont répandus dans le sol 5 depuis la zone industrielle jusqu’à pénétrer dans des eaux souterraines 6. La pollution 4 trouve son origine dans la zone industrielle 1 et se propage au-delà de cette zone avec un risque d’atteindre la zone d’habitation ou agricole 2 ou le puits 3. Dans la présente invention, un simulateur de sites pollués a d’abord été développé. Des sites pollués sont générés automatiquement à partir de quelques lois simples. Cela a permis de générer un grand nombre de données similaires aux données collectées lors d’un diagnostic de sites réels. Ces données simulées ont permis de mettre au point le pré-traitement de ces données afin qu’elles puissent être utilisées par des algorithmes d’apprentissage automatique, « Machine-Learning » en anglais. Ensuite, des algorithmes existants ont été testés sur ces données réelles. Des prédictions de géologie et concentration ont été réalisées à partir de ces jeux de données. Une plateforme numérique a été développée pour permettre de numériser et collecter des données réelles issues de diagnostics de sites réels. Ces données ont été utilisées pour l’entrainement, des tests et validations d’un modèle de « machine learning » selon l’invention. Sur la est décrite une application du procédé selon l’invention pour la détermination de niveau de pollution d’un site réel. Tout d’abord, des données environnementales 7 de ce site sont recueillies à partir de prélèvements et/ou de toute autre origine telle que des études historiques, rapports, plans, bordereaux, permettant de constituer une base de données exploitables et des cartes interactives géolocalisées. Il s’agit de données réelles. De préférence, les données environnementales comprennent au moins des données suivantes : Triphasique: Eau, Sol, Air Coordonnées GPS: X,Y,Z Paramètres physiques sol: géologie, porosité, densité… Physico chimie eau Physico chimie air Analyses chimiques eau, sol, air Hydrogéologie: hauteur nappe Caractéristiques ouvrages Les données environnementales (7) sont intégrées à la plateforme numérique (8) qui génère des données numériques (9) géolocalisées et exploitables par le modèle de « machine learning ». La numérisation permet de sécuriser ces données, de conserver une mémoire des sols et de pouvoir partager des informations. La plateforme permet également de générer des visualisations des données 3D. Le traitement des données par lois mathématiques permet la mise en place des fonctions suivantes : Identification et délimitation des zones sources Définition de plans de gestion Suivi de l’évolution dans le temps Calcul de risques Selon l’invention, les données numériques 9 permettent de créer une matrice de caractéristiques de de taille n*p avec n le nombre d’échantillons et p le nombre de caractéristiques. On applique ensuite le modèle de « machine learning » selon l’invention sur la matrice de caractéristiques obtenues à partir de données réelles. Ce modèle a été entraîné lors de la conception avec des données simules et/ou réelles. Le résultat est une identification de zones de pollution. Cette représentation est sous la forme d’un modèle 3D du sous-sol avec une modélisation de la répartition en 3D de la distribution de la pollution dans les sols et éventuellement dans les eaux souterraines et les gaz du sol. Le modèle 3D du sous-sol peut aussi inclure une modélisation des couches géologiques, si des informations sur la géologie ont été produites en entrée. La est une représentation tridimensionnelle de la répartition discrète de polluants dans un sol. Sur la est illustré un procédé pour déterminer le niveau de polluant d’un site selon l’invention. Le procédé démarre à l’étape 13. Une matrice de caractéristique est constituée à l’étape 14. Les caractéristiques extraites comprennent : - Coordonnées (x, y) - Niveau de profondeur (z) - Géologie - Valeur polluante L’ensemble des caractéristiques sont utilisées en phase d’entraînement du modèle. En mode de prédiction, la valeur polluante inconnue pour un endroit donné, est déterminée à partir de valeurs polluantes connues à d’autres endroits et de l’ensemble des autres caractéristiques. De la même manière, le modèle est utilisé pour prédire la géologie préalablement inconnue dans un endroit donné à partir de toutes les caractéristiques connues. A l’étape 15 on réalise un sur-échantillonnage en appliquant la technique de sur-échantillonnage de minorité synthétique (SMOTE), mais d'autres algorithmes de sur-échantillonnage peuvent être utilisés tels que par exemple : - « Adaptative Synthetic » en anglais, - Sur-échantillonnage aléatoire (« Random Over Sampling » en anglais), - « Borderline SMOTE » de type 1 (SMOTE-B1), - « Borderline SMOTE » de type 2 (SMOTE-B2) Aux étapes 16 et 17, on applique un modèle d'apprentissage profond basé sur un bloc de couches 16 répétitif. Le nombre N de blocs est fonction de la taille de données d'entrée. Le nombre N est généralement compris entre 3 et 5. Il s’agit d’une boucle qui est répétée N fois avec les mêmes traitements. Avantageusement selon l’invention, chaque bloc est constitué des trois fonctions suivantes : - LSTM ou NestedLSTM - Normalisation par lots, puis - d’une couche d’abandon dite technique « dropout » en anglais. L’invention est notamment remarquable par le fait que ce bloc est répété N fois. A titre d’exemple N est supérieur à 1 et est fixé par rapport à un compromis entre l’efficacité et la rapidité du modèle. Le modèle d'apprentissage profond comprend également une dernière fonction de « mise à plat » (« flatten » en anglais) réalisé au cours de l’étape 17. L’ensemble 16 et 17 constituant le modèle d’apprentissage profond. On réalise ensuite à l’étape 18 une normalisation en appliquant l’une des techniques suivantes : - technique de mise à l'échelle standard, - technique de mise à l'échelle par prétraitement, ou - une transformation polynomiale. A l’étape 19, on réalise finalement la classification en utilisant toute technique d'apprentissage supervisé : - algorithme de classification de type à forêts d'arbres décisionnels (« random forest classifier » en anglais), avec un nombre d’arbres compris entre dix et M, M étant par exemple compris entre 50 et 400. - algorithme de classification des k plus proches voisins (« K-Nearest Neighbours Classifier » en anglais), - algorithme de classification de type perceptron multicouche, (« Multilayer perceptron (MLP) » en anglais), - algorithme de classification de type machine à vecteurs de support, (« Support vector Machine » en anglais), - etc. Avec le procédé selon, on obtient des interprétations plus fiables, une approche quantitative. Les informations peuvent être représentées sous forme visuelles et peuvent être aisément partagées. Les différents modes de réalisation de la présente invention comprennent diverses étapes. Ces étapes peuvent être mises en œuvre par des instructions d’une machine exécutable au moyen d’un microprocesseur par exemple. Alternativement, ces étapes peuvent être réalisées par des circuits intégrés spécifiques comprenant une logique câblée pour exécuter les étapes, ou par toute combinaison de composants programmable et composants personnalisés. La présente invention peut également être fournie sous forme d’un produit programme d'ordinateur qui peut comprendre un support mémoire informatique non-transitoire contenant des instructions exécutables sur une machine informatique, ces instructions pouvant être utilisées pour programmer un ordinateur (ou tout autre dispositif électronique) pour exécuter le procédé. Bien entendu, l’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits. De nombreuses modifications peuvent être apportées à ces exemples sans sortir du cadre de la présente invention telle que décrite. Procédé pour déterminer le niveau de pollution dans un sol d’un site à partir de données du sol comprenant des analyses de composés chimiques dans le sol, dans l’eau souterraine et/ou dans des gaz du sol, et des données tridimensionnelles d’échantillons du sol, ce procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : - création d’une matrice de caractéristiques à partir de données d’analyse et tridimensionnelles, - application d’un modèle de type à apprentissage profond à la matrice de caractéristiques ; ce modèle comprenant au moins N blocs suivis d’une fonction de « mise à plat » (« flatten » en anglais), avec N supérieur ou égal à 1, chaque bloc étant constitué des couches suivantes : - une couche LSTM dite réseau long court terme (“Long short-term memory” en anglais), suivie de - une couche de normalisation par lot (« batch normalization » en anglais), et suivie de - une couche d’abandon dite technique dropout, - application d’une fonction de classification permettant de prédire un niveau de pollution. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape d’application du modèle de type à apprentissage profond est précédée d’une étape de sur-échantillonnage de la matrice ; le modèle de type à apprentissage profond étant ensuite appliqué à la matrice ainsi sur-échantillonnée. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’étape de sur-échantillonnage est mise en œuvre avec un algorithme dit « adaptative synthetic » en anglais. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’étape de sur-échantillonnage est mise en œuvre avec un algorithme dit « SMOTE » pour « Synthetic Minority Oversampling Technique » en anglais. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’étape de sur-échantillonnage est mise en œuvre avec un algorithme dit « SMOTE-B1 » pour « Synthetic Minority Oversampling Technique-Borderline 1 » en anglais. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’étape de sur-échantillonnage est mise en œuvre avec un algorithme dit « SMOTE-B2 » pour « Synthetic Minority Oversampling Technique-Borderline 2 » en anglais. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’étape de sur-échantillonnage est mise en œuvre avec un algorithme de sur-échantillonnage aléatoire, dit « Random Oversampling » en anglais. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la fonction LSTM est une fonction standard LSTM ou une fonction de LSTM imbriquée, dite « Nested LSTM » en anglais. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de classification est précédée d’une étape de normalisation. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la normalisation est mise en œuvre au moyen d’un algorithme de mise à l’échelle par prétraitement ou d’un algorithme de transformation polynomiale. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de classification est mise en œuvre au moyen d’un algorithme de classification de type à forêts d'arbres décisionnels avec un nombre d’arbres supérieur ou égal à dix. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que l’étape de classification est mise en œuvre au moyen d’un algorithme de classification des k plus proches voisins. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de classification est mise en œuvre au moyen d’un algorithme de classification de type perceptron multicouche. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de classification est mise en œuvre au moyen d’un algorithme de classification de type machine à vecteurs de support. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données du sol comprennent également des données géologiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données du sol comprennent également des données de diagnostics environnementaux des sols et des données d’’investigations environnementales des sols. Système de traitement de données comprenant des moyens pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon les revendications 1 à 16. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon les revendications 1 à 16.