Brevet FR3113735A1 — publié le 20220304

Pour cela, l’invention concerne un procédé de détection et de comptage d’un constituant géologique (cge) d’une image acquise d’un échantillon de roche (IER), au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique (ALG) de détection par localisation. Figure 1 à publier Procédé de détection et de comptage d’au moins un constituant géologique d’un échantillon de roche La présente invention concerne le domaine de la détection de constituants géologiques d’un échantillon de roche. La caractérisation d’un échantillon rocheux nécessite souvent de détecter et de compter certains constituants spécifiques, présents à l’intérieur de l'échantillon, comme par exemple des microfossiles, des nanofossiles, des débris végétaux, des minéraux, des grains de pollen, ou analogues. Pour un spécialiste, ce travail peut notamment être réalisé en observant directement l’échantillon rocheux à l’œil nu, ou en découpant une fine tranche, qu’on appelle « lame mince », pour l’observer au microscope optique. Cela permet de catégoriser plus précisément la roche et d’estimer ses propriétés physiques, pour des applications en génie civil, pour la dépollution des sites, pour des recherches de ressources minérales ou énergétiques souterraines, etc. De plus, dans le cas où ces constituants géologiques sont des microfossiles (micro-paléontologie) ou des éléments végétaux (palynologie) dans des roches sédimentaires, ce type d’analyse permet d’estimer à la fois l’âge, l’environnement (marin, côtier, continental…) et le contexte climatique au moment du dépôt du sédiment. Appliqué sur plusieurs échantillons de la même succession sédimentaire, c’est alors un moyen de reconstituer l’évolution du climat dans une zone géographique à travers les âges géologiques (paléo-climatologie). La détection et le comptage de certains constituants géologiques est traditionnellement réalisé manuellement par un expert humain, ce qui nécessite une formation adéquate et est souvent très fastidieux. Pour ce qui est des microfossiles, on peut consulter, notamment le Manuel de micro-paléontologie publié en 2011 par Mathieu, Bellier et Granier (ISBN 978-2-916733-04-3), ainsi que la base de données des foraminifères sur le site http://www.marinespecies.org/foraminifera/index.php. Une telle base de données comporte un très grand nombre de données. Cette base n’est donc exploitable que par un expert, et pas dans un procédé automatisé. Pour ce qui est des minéraux, un ouvrage comparable est l’atlas de pétrographie publié en 2001 par McKenzie et Guilford chez Dunod (ISBN 978-2-100054-59-6). En ce qui concerne, les pollens, on peut consulter l’ouvrage de Paleopalynology de Alfred Traverse publié en 2007 (ISBN 978-1-4020-5610-9). Afin de rendre ces analyses à la fois plus accessibles et plus rapides, l’automatisation de la détection et du comptage par des méthodes numériques a été considérée. Cela peut être réalisé par des systèmes experts, des techniques de seuillage plus ou moins avancées, diverses méthodes d’analyse et de traitement d’images, et surtout par des méthodes d’apprentissage automatique, notamment basées sur des réseaux de neurones artificiels. Pour les microfossiles, on peut se référer notamment à : Beaufort, L., & Dollfus, D. (2004). Automatic recognition of coccoliths by dynamical neural networks. Marine Micropaleontology, 51(1-2), 57-73. Cette méthode est également décrite dans la demande de brevet WO2015132531A1. Toutefois, une telle méthode nécessite un grand nombre d’images d’apprentissage pour la méthode d’apprentissage d’automatique. La demande de brevet cite notamment l’utilisation de 10000 images obtenues par microscopie, et 100 images par groupe morphologique. Ce grand nombre d’images d’apprentissage nécessite un temps très important de préparation et un nombre d’opérations préparatoires très important : il faut préparer les lames minces (notamment par découpe de la roche, imprégnation, et rodage) et réaliser les observations au moyen du microscope pour chaque lame mince. Ensuite, pour chaque image, il faut manuellement repérer les constituants considérés, ce qui nécessite un travail conséquent pour un expert. De plus, cette méthode nécessite des images prises dans plusieurs conditions : avec des polarisations différentes et en lumière naturelle, ce qui implique la nécessité d’acquérir plusieurs images d’un même échantillon, ce qui nécessite plus de temps et du matériel adapté. En ce qui concerne une méthode d’apprentissage automatique appliquée aux minéraux, on peut se référer au document : Thompson, S., Fueten, F., & Bockus, D. [2001] Mineral identification using artificial neural networks and the rotating polarizer stage. Computers & Geosciences, 27(9), 1081-1089. De la même manière, cette méthode nécessite un grand nombre d’images d’apprentissage (au moins plusieurs centaines, voire plusieurs milliers), ce qui soulève les mêmes inconvénients que ceux précédemment cités. Une autre méthode est décrite dans le document : Carvalho, L. E., Fauth, G., Fauth, S. B., Krahl, G., Moreira, A. C., Fernandes, C. P., & Von Wangenheim, A. (2020). Automated Microfossil Identification and Segmentation Using a Deep Learning Approach. Marine Micropaleontology, 101890. https://doi.org/10.1016/j.marmicro.2020.1018900. Il s’agit d’une méthode de détection de foraminifères sur des sections de carottes scannées, et basée sur une méthode de segmentation des images. Cette méthode nécessite également un grand nombre d’images d’apprentissage. En outre, la demande de brevet EP 36737154 décrit un système et une méthode pour déterminer le type de microfossiles en appliquant un apprentissage automatique. Toutefois, cette méthode nécessite de découper les images acquises en une pluralité de données d’image qui requiert une intervention d’un utilisateur. La présente invention a pour but de détecter, de classer et de compter des constituants géologiques d’un échantillon de roche, de manière automatique, avec un temps de préparation limité et un nombre d’opérations limité (en prenant une seule image par échantillon de roche). Pour cela, l’invention concerne un procédé de détection et de comptage d’un constituant géologique d’un échantillon de roche, au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique de détection par localisation. L’invention concerne un procédé de détection et de comptage d’au moins un constituant géologique d’un échantillon de roche à partir d’images d’apprentissage, chaque constituant géologique appartenant à une classe de constituant géologique. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On entoure sur lesdites images d’apprentissage chaque constituant géologique au moyen d’une forme géométrique prédéfinie ; On associe à chaque forme géométrique prédéfinie sur lesdites images d’apprentissage ladite classe dudit constituant géologique entouré ; On entraîne un algorithme d’apprentissage automatique de détection par localisation pour détecter au moins un constituant géologique et pour associer une classe au moyen desdites formes géométriques prédéfinies et desdites classes associées desdites images d’apprentissage ; On acquiert une image dudit échantillon de roche ; On applique un modèle de détection par localisation construit à partir de ledit algorithme d’apprentissage automatique à ladite image acquise dudit échantillon de roche pour entourer au moins un constituant géologique par ladite forme prédéfinie et pour associer une classe de constituant géologique ; et On compte le nombre de constituants géologiques pour chaque classe pour ladite image acquise dudit échantillon de roche. Selon un mode de réalisation, lesdites classes de constituant géologique sont choisies parmi les microfossiles, les nanofossiles, les débris végétaux, les minéraux, les grains de pollen et les subdivisions de ces éléments. Conformément à un mise en œuvre, pour chaque classe de constituant géologique, on associe une couleur. Selon une caractéristique, ledit algorithme d’apprentissage automatique utilise un réseau de neurones artificiel, de préférence un réseau de neurones convolutif, un réseau de neurones entièrement convolutif ou un réseau de neurones convolutif basé sur des régions. Selon une option de réalisation, ledit modèle de détection par localisation met en œuvre les étapes suivantes : On génère au moins une région de forme géométrique prédéfinie comprenant un constituant géologique et on associe une classe à chaque région d’intérêt ; On ajuste la position et/ou au moins une dimension de ladite région d’intérêt pour entourer ledit constituant géologique. Selon une option de réalisation, ledit modèle de détection par localisation génère au moins une forme géométrique prédéfinie pour entourer un constituant géologique. Avantageusement, ladite forme géométrique prédéfinie est choisie parmi un point, un carré, un rectangle, une ellipse, un polygone, un cercle. Conformément à un mode de réalisation, on acquiert ladite image dudit échantillon de roche à partir d’une lame mince dudit échantillon de roche. Selon une mise en œuvre, on acquiert ladite image dudit échantillon de roche au moyen d’un microscope optique ou électronique, à lumière polarisée ou non, d’une photographie, d’un scanner d'une tomographie avec synchrotron, ou d'une imagerie par rayons X. Selon un aspect, ledit procédé comporte au moins une étape supplémentaire choisie parmi : On extrait des portions de ladite image acquise dudit échantillon de roche comprenant ledit au moins un constituant géologique et on construit une base de données d’images dudit au moins un constituant géologique avec lesdites portions extraites de ladite image acquise dudit échantillon de roche, ou On détermine des caractéristiques morphologiques et/ou texturales dudit au moins un constituant géologique, ou On applique une méthode de classification supervisée pour catégoriser ledit au moins un constituant géologique, On détermine au moins une propriété physique de ladite roche, ou On détermine une déformation dudit au moins un constituant géologique. L’invention concerne également un procédé d’exploitation d’un sol ou d’un sous-sol, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On détecte au moins un constituant géologique d’un échantillon de roche au moyen du procédé de détection selon l’une des caractéristiques précédentes ; et On exploite ledit sol ou ledit sous-sol en fonction de ladite détection dudit constituant géologique de ladite au moins une roche. Avantageusement, 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. En outre, l’invention concerne un procédé de détermination du climat dans une zone géographique à travers les âges géologiques, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On prélève au moins deux échantillons de roche à différentes profondeurs d'une formation souterraine ; On détecte au moins un constituant géologique pour chaque échantillon de roche au moyen du procédé de détection selon l’une des caractéristiques précédentes ; et On détermine ledit climat ainsi que l’âge géologique dans ladite zone géographique en fonction dudit au moins un constituant géologique détecté. 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 de détection selon un mode de réalisation de l’invention. La figure 2 illustre une première variante de la forme géométrique prédéfinie utilisée par le procédé selon l’invention. La figure 3 illustre une deuxième variante de la forme géométrique prédéfinie utilisée par le procédé selon l’invention. La figure 4 illustre une image acquise d’un échantillon de roche ainsi que les constituants géologiques détectés au moyen du procédé selon un mode de réalisation de l’invention. La présente invention concerne un procédé de détection et de comptage de constituants géologiques d’un échantillon de roche. On appelle échantillon de roche un morceau de roche, par exemple (non limitatif) prélevé par carottage. On entend par constituants géologiques au moins un constituant inclus au sein de la roche. Un tel constituant géologique de roche peut être choisi parmi les classes de constituant géologique suivantes : les microfossiles, les nanofossiles, les débris végétaux, les minéraux, les grains de pollen, ou toute subdivision de ces éléments : c’est-à-dire les différents types de microfossiles, différents types de nanofossiles, différents types de débris végétaux, différents types de minéraux, différents types de grains de pollen, ou tout élément analogue. La détection de constituants géologiques correspond au repérage des constituants géologiques au sein de l’échantillon de roche. Le procédé selon l’invention permet également d’identifier la classe des constituants géologiques détectés, et de compter le nombre de constituants géologiques pour chaque classe. Le procédé de détection selon l’invention se base sur l’utilisation d’une image de l’échantillon de roche et sur la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage automatique (de l’anglais « machine learning ») pour automatiser cette détection. Selon un mode de réalisation de l’invention, l’image acquise de l’échantillon de roche, et l’ensemble des images d’apprentissage mises en œuvre pour l’entraînement de l’algorithme d’apprentissage automatique peuvent être de tous types. Conformément à une mise en œuvre de l’invention, l’image peut être celle d’un échantillon de roche entier. En variante, l’image peut être celle d’une carotte prélevée dans une formation souterraine. Alternativement, l’image peut être celle d’une lame mince de l’échantillon de roche. Les échantillons observés peuvent notamment être des lames dites « lames minces » de trois types : lames de matériaux de très faibles épaisseurs de l’ordre de 30 μm, lames plus épaisses de l’ordre de 100 µm, ou sections polies dont l’épaisseur peut aller jusqu’à 10 mm. Pour pouvoir observer correctement ces différents types d’échantillons au microscope, il est important de disposer d’une surface plane et d’une très faible rugosité (quasiment lisse). De plus, l’image peut être obtenue de différente manière, par exemple au moyen d’un microscope optique ou électronique, à lumière polarisée ou non, au moyen d’un scanner, au moyen d’une photographie, au moyen d’une tomographie avec synchrotron, ou au moyen d'une imagerie par rayons X ou tout système analogue. Selon un premier mode de réalisation préféré de l’invention, l’image peut être obtenue par un microscope à partir d’une lame mince de l’échantillon de roche. Ainsi, on peut détecter et compter plus facilement les constituants géologiques de petites dimensions. Selon un deuxième mode de réalisation préféré de l’invention, l’image peut être obtenue par un scanner d’une carotte prélevée dans une formation souterraine. Selon l’invention, le procédé de détection comprend les étapes suivantes : 1- Entrainement de l’algorithme d’apprentissage automatique 2 - Acquisition de l’image de l’échantillon de roche 3 - Détection et comptage des constituants géologiques de l’échantillon de roche De manière un peu plus détaillée, le procédé selon l’invention comprend les étapes suivantes : 1- Entrainement de l’algorithme d’apprentissage automatique 1.1- Entourage des constituants géologiques des images d’apprentissage 1.2- Association d’une classe 1.3- Entraînement de l’algorithme d’apprentissage automatique 2- Acquisition de l’image de l’échantillon de roche 3 - Détection et comptage des constituants géologiques de l’échantillon de roche 3.1 – Détection par localisation et association d’une classe 3.2 – Comptage des constituants géologiques L’étape 1 et les sous-étapes associées 1.1 à 1.3 peuvent être réalisées hors ligne, une seule fois et au préalable. Les étapes 2 et 3, et les sous étapes associées 3.1 et 3.2, peuvent être réalisées en ligne, pour chaque échantillon de roche considéré. En d’autres termes, si l’on souhaite détecter les constituants géologiques de plusieurs échantillons de roches (par exemple plusieurs lames minces d’une même roche), on répète les étapes 2 et 3 pour chaque échantillon de roche, l’algorithme d’apprentissage automatique pouvant être entraîné qu’une seule fois. Les étapes seront détaillées dans la suite de la description. Selon un mode de réalisation, pour lequel l’algorithme d’apprentissage automatique est déjà entraîné (ce qui implique que le modèle de détection par localisation est déjà construit), les étapes du procédé peuvent être limitées à : 2- Acquisition de l’image de l’échantillon de roche 3 - Détection et comptage des constituants géologiques de l’échantillon de roche 3.1 – Détection par localisation et association d’une classe 3.2 – Comptage des constituants géologiques Le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre au moyen d’un système informatique, notamment un ordinateur, en particulier les étapes 1.3, 2, et 3 (3.1 et 3.2). La figure 1 illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes du procédé de détection selon un mode de réalisation de l’invention. Dans un premier temps, on réalise les étapes hors ligne Off à partir des images d’apprentissage IAP. Pour chaque image d’apprentissage, on entoure ENT les constituants géologiques au moyen d’une forme prédéfinie. Ensuite, on associe ASS à chaque forme prédéfinie une classe. On entraîne ensuite l’algorithme d’apprentissage automatique ALG de détection par localisation. En ligne Onl, on acquiert une image de l’échantillon de roche IER. En appliquant le modèle MOD résultant de l’algorithme d’apprentissage automatique ALG à l’image acquise d’échantillon de roche IER, on détecte et on compte les constituants géologiques cge de l’échantillon de roche avec leur classe cla associée. 1- Entraînement de l’algorithme d’apprentissage automatique Il s’agit lors de cette étape d’entraîner l’algorithme d'apprentissage automatique afin de pouvoir automatiser la détection, le classement, et le comptage des constituants géologiques à partir des images d’apprentissage, par exemple à partir d’au moins 10 images d’apprentissage. A la fin de cette étape, l’algorithme d’apprentissage automatique forme un modèle de détection par localisation, qui a pour entrée une image d’échantillon de roche et en sortie la détection et le classement des constituants géologiques. De plus, le procédé selon l’invention peut comprendre une étape préalable d’acquisition des images d’apprentissage, cette étape pouvant être mise en œuvre de la même manière que l’étape 2 d’acquisition de l’image de l’échantillon de roche. Par exemple, cette étape préalable peut consister en la préparation de lames minces et en la réalisation de microscopie de ces lames minces pour former les images d’apprentissage. Selon un mode de réalisation de l’invention, l’algorithme d’apprentissage automatique peut être un algorithme d’apprentissage automatique de classification supervisée, par exemple un réseau de neurones artificiel, de préférence un réseau de neurones convolutif (CNN de l’anglais « Convolutional Neural Network ») ou un réseau de neurones entièrement convolutif (FCNN de l’anglais « Fully Convolutional Neural Network ») ou un réseau de neurones convolutif basé sur des régions (R-CNN de l’anglais « Region-based Convolutional Neural Network »). Le réseau de neurones convolutif, le réseau de neurones entièrement convolutif et le réseau de neurones convolutif basé sur des régions sont particulièrement adaptés au traitement de l’image. Alternativement, l’algorithme d’apprentissage automatique peut être de tout type, notamment un réseau de neurones non convolutif, une méthode de forêt aléatoire, une méthode de machine à vecteurs de support (de l’anglais « Support Vecteur Machine » ou SVM), ou une méthode de processus gaussiens. En variante, l’algorithme d’apprentissage automatique peut être un algorithme de classification non supervisée. 1.1 – Entourage des constituants géologiques des images d’apprentissage Lors de cette étape, on entoure sur les images d’apprentissage chaque constituant géologique au moyen d’une forme géométrique prédéfinie. La forme géométrique prédéfinie délimite des portions des images d’apprentissage qui comportent un constituant géologique. De préférence, on peut utiliser la même forme géométrique prédéfinie pour tous les constituants géologiques, et seules les dimensions de la forme géométrique prédéfinie varient d’une forme géométrique à l’autre en fonction des dimensions des constituants géologiques. Selon un mode de réalisation, la forme géométrique prédéfinie peut être choisie parmi un point, un carré, un rectangle, une ellipse, un polygone, un cercle, ou toute forme analogue. La figure 2 illustre, schématiquement et de manière non limitative, deux portions d’une image d’apprentissage. La figure de gauche est la portion de l’image d’apprentissage. Cette portion 1 de l’image d’apprentissage comprend un constituant géologique 2. La figure de droite est la portion de l’image d’apprentissage sur laquelle on a représenté la forme géométrique prédéfinie 3, ici un rectangle, qui entoure le constituant géologique 2. La figure 3 illustre, schématiquement et de manière non limitative, deux portions d’une image d’apprentissage. La figure de gauche est la portion de l’image d’apprentissage. Cette portion 1 de l’image d’apprentissage comprend un constituant géologique 2. La figure de droite est la portion de l’image d’apprentissage sur laquelle on a représenté la forme géométrique prédéfinie 3, ici une ellipse, qui entoure le constituant géologique 2. 1.2 – Association d’une classe Lors de cette étape, on associe à chaque forme géométrique prédéfinie de chaque image d’apprentissage une classe de constituant géologique. En d’autres termes, on identifie la classe du constituant géologique entouré par la forme géométrique prédéfinie (par exemple : microfossile, nanofossile, minéraux, ou le type de nanofossile, le type de minéraux, le type de débris végétaux, etc.), et on associe à la forme géométrique prédéfinie la classe du constituant géologique identifié. Ainsi, l’algorithme d’apprentissage permet de détecter et de classer les constituants géologiques. Selon un mode de réalisation, on peut associer à chaque classe de constituant géologique une couleur. Pour ce mode de réalisation, la forme géométrique prédéfinie peut être de la couleur correspondante à la classe de constituant géologique identifiée. De cette manière, la visualisation des différentes classes de constituant géologique est facilitée. En variante, on peut associer à chaque classe de constituant géologique un paramètre. Pour cette variante de réalisation, on peut associer à la forme géométrique prédéfinie le paramètre correspondant à la classe de constituant géologique. 1.3 – Entraînement de l’algorithme d’apprentissage Lors de cette étape, on entraîne l’algorithme d’apprentissage automatique de détection par localisation au moyen des images d’apprentissage en fonction des formes géométriques prédéfinies et de leurs classes de constituant géologique associée. En d’autres termes, chaque objet détecté est caractérisé par une forme géométrique décrite par ses coordonnées et au moins un descripteur, telle que notamment au moins une dimension, ainsi que par une classe. L’entraînement de l’algorithme d’apprentissage permet de construire un modèle de détection par localisation des constituants géologiques. L’entraînement de l’algorithme d’apprentissage automatique peut être mis en œuvre notamment par une des méthodes suivantes : La méthode décrite notamment dans le document : « J. Redmon, A. Farhadi [2018] YOLOv3: An Incremental Improvement. Eprint arXiv, cs.CV, 1804.02767 ». Il s’agit d’une méthode dite « en une étape » de détection d’objets en temps réel dans des images. La méthode consiste à appliquer un réseau de neurones à une image entière. Celle-ci peut diviser l’image en une grille de 19x19 régions et peut prédire cinq boîtes localisant les objets d’intérêt par cellule de la grille. Une classification est également prédite pour chacune des boîtes. Au total, 1805 boîtes sont prédites par image mais beaucoup ne contiennent pas d’objet ou sont redondantes entre elles. Un filtrage est finalement appliqué à l’ensemble des prédictions pour ne conserver que les boîtes pertinentes. Ces boîtes représentent les objets d’intérêt dans l’image. Cette méthode « en une étape » permet d’améliorer la performance d’inférence de la détection. La méthode décrite notamment dans le document : « S. Ren, K. He, R. Girshick, J. Sun [2015] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. Eprint arXiv, cs.CV, 1506.01497 ». Il s’agit d’une méthode dite « en deux étapes » qui repose sur une unique architecture neuronale utilisée lors de deux tâches successives : Application du réseau de neurones et d’une couche neuronale « Region Proposal Layer » (pouvant être traduit par « couche de proposition de région ») pour générer un ensemble de propositions (par exemple 2000) de régions d’intérêt à partir d’une image. Ces régions comportent les objets à détecter et sont filtrées pour éliminer les régions non pertinentes et redondantes. Application du réseau de neurones et d’une couche « Spatial Pooling » (pouvant être traduit par « mise en commun de l’espace ») pour classifier chaque région d’intérêt et ajuster la position et/ou au moins une dimension de la région d’intérêt à partir de l’image utilisée dans l’étape précédente. Cette méthode « en deux étapes » permet d’améliorer la précision de la détection. 2 – Acquisition de l’image de l’échantillon de roche Il s’agit lors de cette étape d’acquérir une image de l’échantillon de roche à analyser. Pour cela, on peut mettre en œuvre, une des méthodes d’acquisition d’image adaptée au procédé selon l’invention : microscope optique ou électronique, polarisé ou non, photographie, scanner, tomographie avec synchrotron, imagerie par rayons X, etc. De plus, on peut acquérir une image directement de l’échantillon de roche ou à partir d’une lame mince de l’échantillon de roche. Selon un mode de réalisation de l’invention, lorsque le procédé de détection selon l’invention met en œuvre des images de lame mince, cette étape peut comporter une sous-étape de préparation d’une lame-mince à partir de l’échantillon de roche à analyser. 3 – Détection et comptage des constituants géologiques de l’échantillon de roche Lors de cette étape, on détecte, on classe et on compte les constituants géologiques de l’échantillon de roche, au moyen de l’image acquise de l’échantillon de roche, et au moyen d’un modèle de détection par localisation construit à partir de l’algorithme d’apprentissage automatique. Ainsi, on applique un modèle de détection par localisation formé à partir de l’algorithme d’apprentissage automatique à l’image acquise de l’échantillon de roche. Une seule image acquise de l’échantillon de roche suffit pour détecter les constituants géologiques. Pour le mode de réalisation, pour lequel on met en œuvre le procédé pour des lames minces de roche, on peut mettre en œuvre cette étape et la précédente pour plusieurs lames minces d’une même roche, afin d’améliorer la représentativité de la détection et du comptage des constituants géologiques de la roche. 3.1 – Détection par localisation et association d’une classe Lors de cette étape, on applique le modèle de détection par localisation formé par l’algorithme d’apprentissage automatique obtenu à l’étape 1.3 à l’image acquise de l’échantillon de roche à l’étape 2. Ainsi, on entoure automatiquement par le modèle de détection au moins un constituant géologique de l’image acquise de l’échantillon de roche par une forme géométrique prédéfinie, et on associe automatiquement une classe de constituant géologique à la forme géométrique prédéfinie. De préférence, la forme géométrique prédéfinie est identique à la forme géométrique prédéfinie utilisée à l’étape 1.1 ; seules les dimensions de la forme géométrique prédéfinie varient d’un constituant géologique à l’autre pour s’adapter aux dimensions du constituant géologique. A la fin de cette étape, on peut former une nouvelle image qui comporte l’image acquise de l’échantillon de roche, sur laquelle sont superposées les formes géométriques prédéfinies. Pour le mode de réalisation pour lequel on associe une couleur ou un paramètre à une classe, lors de cette étape, on peut attribuer également la couleur ou le paramètre à chaque forme géométrique prédéfinie identifiée sur l’image acquise de l’échantillon de roche. Dans le cadre de l’association d’une couleur, la visualisation et le comptage des différentes classes de constituant géologique de l’image acquise de l’échantillon de roche est facilitée. 3.2 – Comptage des constituants géologiques Lors de cette étape, on compte, de manière automatique, le nombre de constituants géologiques pour chaque classe de constituant géologique pour l’image acquise de l’échantillon de roche. En d’autres termes, on compte le nombre de formes géométriques prédéfinies identifiées à l’étape 3.1 pour chaque classe de constituant géologique pour l’image acquise de l’échantillon de roche à l’étape 2. Ainsi, on peut obtenir une répartition des constituants géologiques pour un échantillon de roche à analyser. La figure 4 illustre, pour un exemple illustratif non limitatif, dans sa partie gauche, une image 4 acquise d’un échantillon de roche, et dans sa partie droite l’image 9 de l’image 4 avec les formes géométriques prédéfinies entourant les constituants géologiques. Cette image acquise 4 a été obtenue par microscopie d’une lame mince de l’échantillon de roche. L’image 9 a été obtenue par le procédé de détection et de comptage selon l’invention. Pour le procédé de détection selon l’invention, l’algorithme d’apprentissage automatique a été entraîné avec 15 images d’apprentissage. De plus, on a mis en œuvre un réseau de neurones convolutif et la méthode « en deux étapes ». Sur l’image 9, les constituants géologiques sont identifiés par des rectangles (forme géométrique prédéfinie) 5, 6, 7 et 8. Chaque type de rectangle correspond à une classe de foraminifère (qui est un type de microfossiles). Le procédé selon l’invention permet de déterminer la répartition suivante : Six foraminifères de la classe correspondant aux rectangles référencés 5, Dix foraminifères de la classe correspondant aux rectangles référencés 6, Un foraminifère de la classe correspondant au rectangle référencé 7, et Six foraminifères de la classe correspondant aux rectangles référencés 8. Ainsi, le procédé selon l’invention permet bien de détecter et compter automatiquement les constituants géologiques d’une image d’un échantillon de roche. De plus, le procédé selon l’invention peut comporter au moins une des étapes supplémentaires suivantes : On détermine la proportion du volume de l’échantillon de roche occupée par les constituants géologiques à partir de la détection du constituant géologique, en d’autres termes à partir de l’image acquise, et/ou On estime des caractéristiques morphologiques et/ou texturales (par exemple la forme, les dimensions, la présence de stries, etc.) des constituants géologiques, par exemple au moyen d’un traitement d’image, et/ou On extrait des portions de l’image acquise de l’échantillon de roche comprenant un constituant géologique, et on construit une base de données d’images des constituants géologiques à partir des portions extraites de l’image acquise de l’échantillon de roche, et/ou On applique une méthode de classification supervisée pour catégoriser plus finement les constituants géologiques depuis la détection du constituant géologique. Par exemple, on peut déterminer la sous-espèce à laquelle appartient chaque microfossile détecté. Cette étape peut nécessiter d’avoir préalablement entrainé un réseau de neurones artificiel à effectuer cette catégorisation, à partir d’une base d’images dédiée, et de manière indépendante de l’algorithme d’apprentissage du procédé de détection et de comptage selon l’invention, et/ou On détermine au moins une propriété physique de la roche, en effet, la détection et le comptage des constituants géologiques permet de déterminer des propriétés physiques notamment la porosité, la compaction, la résistance mécanique, ou la perméabilité en fonction du type et de la forme des constituants géologiques détectés, et/ou On détermine une déformation du constituant géologique, qui a eu lieu entre le moment du dépôt du constituant géologique et le moment de l’analyse de l’échantillon de roche. Par exemple, on peut analyser la forme du constituant géologique et comparer sa forme avec d’autres constituants géologiques appartenant à la même classe. Ces étapes peuvent être réalisées automatiquement, de préférence grâce à des moyens informatiques, tels qu’un ordinateur. 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 détecte au moins un constituant géologique d’un échantillon de roche au moyen du procédé de détection 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 des constituants géologiques de l’échantillon de roche détectés à l’étape précédente. La première étape permet notamment de déterminer les propriétés physiques de la roche à analyser, l’exploitation étant mise en œuvre en fonction de ces propriétés physiques. Pour ce procédé d’exploitation du sol ou du sous-sol, le procédé peut comprendre une étape préalable de prélèvement d’un échantillon de roche du sol ou du sous-sol. 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, ou le domaine de la détermination des risques, ou le domaine de la dépollution des sites, 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 détection des constituants géologiques 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 de débris de forage, ou peut provenir d’un affleurement rocheux, 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. L’invention concerne également un procédé de détermination du climat dans une zone géographique à travers les âges géologiques, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On prélève au moins deux échantillons de roche à différentes profondeurs d'une formation souterraine, les échantillons de roche pouvant provenir d’une même succession de dépôts rocheux ; On détecte au moins un constituant géologique pour chaque échantillon de roche au moyen du procédé de détection selon l’une quelconque des variantes ou des combinaisons de variantes décrites précédemment ; et On détermine ledit climat ainsi que l’âge géologique dans la zone géographique en fonction dudit au moins un constituant géologique détecté. 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 détection et de comptage d’au moins un constituant géologique (cge) d’un échantillon de roche à partir d’images d’apprentissage (IAP), chaque constituant géologique appartenant à une classe de constituant géologique (cla), caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On entoure (ENT) sur lesdites images d’apprentissage (IAP) chaque constituant géologique (cge) au moyen d’une forme géométrique prédéfinie ; On associe (ASS) à chaque forme géométrique prédéfinie (cge) sur lesdites images d’apprentissage (IAP) ladite classe dudit constituant géologique entouré ; On entraîne un algorithme d’apprentissage automatique (ALG) de détection par localisation pour détecter au moins un constituant géologique (cge) et pour associer une classe (cla) au moyen desdites formes géométriques prédéfinies et desdites classes associées desdites images d’apprentissage (IAP) ; On acquiert une image dudit échantillon de roche (IER) ; On applique un modèle de détection par localisation (MOD) construit à partir dudit algorithme d’apprentissage automatique (ALG) à ladite image acquise dudit échantillon de roche (IER) pour entourer au moins un constituant géologique (cge) par ladite forme prédéfinie et pour associer une classe de constituant géologique (cla) ; et On compte le nombre de constituants géologiques (cge) pour chaque classe (cla) pour ladite image acquise dudit échantillon de roche (IER). Procédé selon la revendication 1, dans lequel lesdites classes (cla) de constituant géologique sont choisies parmi les microfossiles, les nanofossiles, les débris végétaux, les minéraux, les grains de pollen et les subdivisions de ces éléments. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel pour chaque classe (cla) de constituant géologique, on associe une couleur. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit algorithme d’apprentissage automatique (ALG) utilise un réseau de neurones artificiel, de préférence un réseau de neurones convolutif, un réseau de neurones entièrement convolutif ou un réseau de neurones convolutif basé sur des régions. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit modèle de détection par localisation met en œuvre les étapes suivantes : On génère au moins une région de forme géométrique prédéfinie comprenant un constituant géologique et on associe une classe à chaque région ; On ajuste la position et/ou au moins une dimension de ladite région pour entourer ledit constituant géologique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel ledit modèle de détection par localisation génère au moins une forme géométrique prédéfinie pour entourer un constituant géologique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite forme géométrique prédéfinie est choisie parmi un point, un carré, un rectangle, une ellipse, un polygone, un cercle. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on acquiert ladite image dudit échantillon de roche (IER) à partir d’une lame mince dudit échantillon de roche. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on acquiert ladite image dudit échantillon de roche (IER) au moyen d’un microscope optique ou électronique, à lumière polarisée ou non, d’une photographie, d’un scanner d'une tomographie avec synchrotron, ou d'une imagerie par rayons X. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit procédé comporte au moins une étape supplémentaire choisie parmi : On extrait des portions de ladite image acquise dudit échantillon de roche comprenant ledit au moins un constituant géologique et on construit une base de données d’images dudit au moins un constituant géologique avec lesdites portions extraites de ladite image acquise dudit échantillon de roche, ou On détermine des caractéristiques morphologiques et/ou texturales dudit au moins un constituant géologique, ou On applique une méthode de classification supervisée pour catégoriser ledit au moins un constituant géologique, On détermine au moins une propriété physique de ladite roche, ou On détermine une déformation dudit au moins un constituant géologique. Procédé d’exploitation d’un sol ou d’un sous-sol, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On détecte au moins un constituant géologique (cge) d’un échantillon de roche au moyen du procédé de détection selon l’une des revendications précédentes ; et On exploite ledit sol ou ledit sous-sol en fonction de ladite détection dudit constituant géologique (cge) de ladite au moins une roche. Procédé d’exploitation d’un sol ou d’un sous-sol selon la revendication 11, 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. Procédé de détermination du climat dans une zone géographique à travers les âges géologiques, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On prélève au moins deux échantillons de roche à différentes profondeurs d'une formation souterraine ; On détecte au moins un constituant géologique (cge) pour chaque échantillon de roche au moyen du procédé de détection selon l’une des revendications 1 à 11 ; et On détermine ledit climat ainsi que l’âge géologique dans ladite zone géographique en fonction dudit au moins un constituant géologique (cge) détecté.