FR 2929421 A1 20091002 FR 0801591 A 20080325 F'ROCEDE DE RECONSTRUCTION SYNTHETIQUE TRIDIMENSIONNELLE D'OBJETS EXPOSES A UNE ONDE ELECTROMAGNETIQUE ET/OU ELASTIQUE Le domaine de l'invention est celui de la reconstruction synthétique tridimensionnelle d'objets exposés à une onde électromagnétique et/ou élastique. Elle est obtenue à partir de signaux captés issus de cette exposition. L'invention s'applique plus particulièrernent à la reconstruction d'objets à partir de signaux faibles fortement bruités. A titre d'exemple non limitatif, les signaux faibles (� Weak Signais � en anglais) sont des signaux pour lesquels : - le rapport signal/bruit est faible et/ou - l'amplitude ou l'intensité est faible et/ou - les informations contenues sont fragmentaires et/ou - les informations contenues sont constituées de micro-événements en coïncidence ou en occurrence. Ce procédé est destiné à aider les acteurs du monde industriel et médical, de la sécurité et de la défense, à maîtriser les processus d'identification d'une manière fiable pour le management des performances et des risques. Reconstruire synthétiquement un objet illuminé par un laser clans un large domaine des longueurs d'ondes est un problème qui couvre un large spectre d'applications théoriques et industrielles dans : le domaine sécuritaire et de la défense (par exemple l'identification d'un IED acronyme de l'expression anglo-saxonne � Improvised Explosive Device �) ou le domaine civil des transports (par exemple l'identification d'un piéton ou d'un véhicule dans le domaine de la sécurisation des transports) ou le domaine médical (par exemple l'identification tomographique des cellules cancéreuses dans un tissu). Quelle que soit la robustesse des systèmes de détection employés, les informations fournies dans ces milieux fortement bruités nécessitent des procédés de traitement de données et de connaissances innovants permettant de localiser, de reconstruire synthétiquement l'objet sans perte de résolution spatiale et de l'identifier de manière fiable. De nombreux travaux scientifiques, techniques et industriels ont été réalisés dans le domaine des problèmes d'inversion ; les résultats obtenus restent insatisfaisants à cause de leur forte sensibilité aux variations des paramètres de mesure issus de signaux faibles, de l'environnement et de l'instabilité du système en sa globalité. La réalisation de procédés de traitement d'inversion et de reconstruction fiables permettant une résolution compatible des systèmes utilisés reste un problème majeur pour les industriels. A titre d'exemple non limitatif, les difficultés rencontrées dans les procédés classiques de reconstruction tridimensionnelle à partir d'objets illuminés par une onde électromagnétique ou excités par une onde élastique ont comme sources : ~o - le bruit de propagation, - la non stabilité du capteur par rapport aux objets, - le bruit du capteur et de l'électronique associée, - la haute résolution spatiale et temporelle imposées, - la structure du bruit d'ensemble non connue, 15 - le besoin de corréler en temps réel, - l'évolution en temps réel de l'information, - le problème non linéaire lié à l'inversion, - la forte non linéarité du comportement du signal. 20 Le but de l'invention est de pallier ces inconvénients. Plus précisément l'invention a pour objet un procédé de reconstruction synthétique d'un objet exposé à une onde, à partir de signaux captés issus de cette exposition et d'une base de connaissances. II est principalement 25 caractérisé en ce que la base de connaissances comprend des critères de recherche en mode direct, des critères d'extraction de signaux faibles, des critères d'identification en mode direct, des grilles d'observation tridimensionnelle, des critères de grilles d'observation tridimensionnelle, des critères de reconstruction tridimensionnelle, des règles d'optimisation 30 associées auxdits critères, et des critères optimums correspondants, et en ce que le procédé comporte les étapes suivantes consistant à : • extraire de la base de connaissances, des critères de recherche en mode direct, • extraire de la base de connaissances, des critères 35 d'extraction des signaux faibles, 20 25 30 35 • extraire de la base de connaissances, des critères d'identification en mode direct et la règle associée, • extraire de la base de connaissances, des grilles d'observation tridimensionnelle et la règle associée, • extraire de la base de connaissances, des critères de grilles d'observation tridimensionnelle et la règle associée, • extraire de la base de connaissances, des critères de reconstruction tridimensionnelle et la règle associée, • extraire à partir d'un ensemble de signaux filtré à travers les critères de recherche en mode direct extraits, des signaux faibles, • extraire à partir des signaux faibles filtrés à travers les critères d'extraction des signaux faibles extraits, des signaux faibles à intérêt, • débruiter les signaux faibles à intérêt de. manière à obtenir des signaux faibles utiles, • si la règle d'optimisation des critères d'identification en mode direct, issue de la base de connaissances, est satisfaite par les signaux faibles utiles, alors : i. ces critères d'extraction en mode direct extraits sont des critères d'extraction en mode direct optimums, ii. mettre à jour la base de connaissance avec ces critères d'extraction en mode direct optimums, iii. les critères de recherche en mode direct extraits sont des critères de recherche en mode direct optimums, iv. mettre à jour la base de connaissance avec lesdits critères de recherche en mode direct optimums, v. identifier une information directe utile, à partir des signaux faibles utiles filtrés à travers les critères d'identification en mode direct, sinon changer ces critères d'extraction en mode direct dans la base de connaissance et réitérer les étapes d'extraction de ces critères, des signaux faibles à intérêt, des signaux faibles utiles, l'étape d'identification d'une information directe utile et l'étape concernant la règle d'optimisation des nouveaux critères d'extraction des signaux faibles, et si la règle d'optimisation des critères d'identification en mode direct n'est pas satisfaite par les signaux faibles utiles, alors changer ces critères de recherche en mode direct dans la base de connaissances et réitérer les étapes d'extraction de ces critères, des signaux faibles, des signaux faibles à intérêt, des signaux faibles utiles, l'étape d'identification d'une information directe utile et l'étape concernant la règle d'optimisation des nouveaux critères d'extraction, • si la règle d'optimisation des grilles d'observation tridimensionnelle est satisfaite par l'information directe utile, alors : i. ces grilles d'observation tridimensionnelle extraites sont des grilles d'observation tridimensionnelle optimums, ii. mettre à jour dans la base de connaissances, les grilles d'observation tridimensionnelle avec ces grilles d'observation tridimensionnelle optimums, iii. reconstruire à partir de l'information directe utile filtrée à travers les grilles d'observation tridimensionnelle extraites, une information tridimensionnelle à intérêt, sinon changer ces grilles d'observation tridimensionnelle dans la base de connaissances, et réitérer l'étape d'extraction de grilles et l'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouvelles grilles, • si la règle d'optimisation des critères de grilles d'observation 30 tridimensionnelle est satisfaite par l'information tridimensionnelle à intérêt, alors : i. ces critères de grilles d'observation tridimensionnelle extraits sont des critères de grilles d'observation tridimensionnelle optimums, 10 15 20 25 15 20 25 30 ii. mettre à jour dans la base de connaissances, les critères de grilles d'observation tridimensionnelle avec ces critères de grilles d'observation tridimensionnelle optimums, III. reconstruire à partir de l'information tridimensionnelle à intérêt, filtrée à travers les critères de grilles tridimensionnelle extraits, une information tridimensionnelle utile, sinon changer ces critères de grilles d'observation tridimensionnelle dans la base de connaissances, et réitérer l'étape d'extraction de ces critères de grilles et l'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouveaux critères, • si la règle d'optimisation des critères de reconstruction tridimensionnelle est satisfaite par l'information tridimensionnelle utile, alors : i. ces critères de reconstruction tridimensionnelle extraits sont des critères de reconstruction tridimensionnelle optimums, ii. mettre à jour dans la base de connaissance, les critères de reconstruction tridimensionnelle avec ces critères de reconstruction tridimensionnelle optimums, iii. reconstruire à partir de l'information tridimensionnelle utile, filtrée à travers les critères de reconstruction tridimensionnelle extraits, une information tridimensionnelle de l'objet et déterminer une fiche d'état de reconnaissance, sinon changer ces critères de reconstruction tridimensionnelle dans la base de connaissances et réitérer l'étape d'extraction de ces critères de reconstruction et l'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouveaux critères de reconstruction. De préférence, le procédé comprend en outre une étape d'amplification des signaux débruités. 35 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui suit, faite à titre d'exemple non limitatif et en référence aux dessins annexés dans lesquels : - la figure 1 représente schématiquement le procédé selon 5 l'invention, - la figure 2 est un organigramme relatif à l'optimisation des critères. D'une figure à l'autre, les mêmes éléments sont repérés par les mêmes références. 10 Le procédé selon l'invention s'applique à la reconstruction synthétique tridimensionnelle d'objets exposés à une onde électromagnétique telle que l'onde électromagnétique générée par un laser dans le domaine des longueurs d'ondes allant du visible à l'infrarouge et/ou 15 générée par des micro-ondes allant du domaine sub-millimétrique jusqu'au domaine métrique. Les objets peuvent aussi être exposés à une onde élastique telle qu'une onde du domaine des infrasons, sons, ultrasons. Le procédé s'appuie sur une base de connaissances et de données de référence, désignée par la suite base de connaissances (1) qui 20 comporte des données issues de mesures physiques et/ou de résultats de modèles physiques et/ou de connaissances métier et/ou de connaissances empiriques de l'expert métier. Plus précisément elle comprend : des critères de recherche en mode direct (2), des critères d'extraction de signaux faibles (3), 25 - des critères d'identification en mode direct (4), des grilles d'observation tridimensionnelle (5), des critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6), des critères de reconstruction tridimensionnelle (7), des règles d'optimisation associées auxdits critères (4), (5), 30 (6), (7), ainsi que des critères et grilles optimums (2'), (3'), (5'), (6'), ('7') correspondants. A titre d'exemple non limitatif, les critères de recherches en mode direct 2 sont des critères issus de corrélations d'amplitudes et/ou de 35 corrélations d'intensité diffusée et/ou de séquences temporelles et/ou de densités de probabilité et/ou de signatures spectrales e1/ou de corrélations temporelles. A titre d'exemple non limitatif, les critères d'extraction des signaux faibles (3) sont des critères issus du seuil et/ou de la plage et/ou du domaine 5 d'évaluation du critère de recherche en mode direct. A titre d'exemple non limitatif, les critères d'identification en mode direct (4) sont des critères issus de l'appartenance de l'objet à une ou plusieurs classes prédéfinies. A titre d'exemple non limitatif, les grilles d'observation 10 tridimensionnelle (5) sont des grilles liées à l'angle du faisceau laser d'illumination et/ou à l'angle du faisceau laser de réception ou à l'angle du faisceau ultrasonore d'excitation et/ou à l'angle de réception ultrasonore. A titre d'exemple non limitatif, les critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) sont des valeurs de l'angle laser d'illumination et/ou de 15 l'angle laser de réception et/ou du pas de l'angle laser d'illumination et/ou du pas de l'angle laser de réception ou des valeurs de l'angle d'excitation ultrasonore et/ou de l'angle de réception ultrasonore et/ou du pas de l'angle d'excitation ultrasonore et/ou du pas de l'angle de réception ultrasonore. A titre d'exemple non limitatif, les critères de reconstruction 20 tridimensionnelle (7) sont des paramètres de forme et/ou de la typologie de facettes et/ou du nombre de facettes et/ou de la taille de facette de l'objet et/ou du comportement de l'objet fournis par la base de connaissances (1). A titre d'exemple non limitatif les règles d'optimisation sont de type recherche de la valeur maxi d'un paramètre, d'un comparatif de seuil, d'un 25 nombre des coïncidences, d'une fenêtre temporelle, d'une signature spectrale, d'une tache temps-fréquence... Des exemples de critères optimums sont donnés plus loin. Comme on peut le voir sur la figure 1, la reconstruction 30 tridimensionnelle de l'objet selon l'invention est obtenue à partir d'une base de connaissances (1), à l'issue de quatre grandes étapes au cours desquelles la base de connaissances est mise à jour. Ces étapes sont : extraction de signaux utiles à partir des signaux captés, 35 notamment des signaux captés fortement bruités, identification en mode direct d'une information directe utile à partir des signaux utiles, reconstruction d'une information tridimensionnelle utile à intérêt par traitement inverse de l'information directe utile, reconstruction tridimensionnelle de l'objet à partir de l'information tridimensionnelle utile de l'objet. On va à présent détailler ces grandes étapes. On considère l'étape d'extraction (B1, B2, B3) de signaux faibles ~o utiles (11) à partir d'une partie (dite un ensemble) des signaux captés (8) qui sont éventuellement fortement bruités. Elle est basée sur l'obtention de résultats intermédiaires : des signaux faibles (9) et des signaux faibles à intérêt (10). Elle comprend plusieurs sous-étapes consistant à : 15 - extraire (A11) de la base de connaissances (1), des critères de recherche en mode direct 2 ; - extraire (B1) à partir d'un ensemble de signaux captés (8) filtré à travers les critères de recherche en mode direct (2), des signaux dits signaux faibles (9); 20 - extraire (Al2) de la base de connaissances (1), des critères d'extraction de signaux faibles (3); - extraire (B2) à partir des signaux faibles (9) filtrés à travers les critères d'extraction des signaux faibles (3), des signaux dits signaux faibles à intérêt (10); 25 - débruiter et de préférence amplifier (B3) les signaux faibles à intérêt (10) pour obtenir des signaux dits signaux faibles utiles (11). Les trois grandes étapes suivantes se déroulent selon quasiment le même schéma représenté sous forme d'un organigramme montré figure 2. 30 Un critère spécifique de l'étape et sa règle d'optimisation associée sont extraits de la base de connaissances (1). Des critères spécifiques optirnums sont éventuellement déterminés comme on va le voir ; ces critères optirnums sont obtenus à partir des critères spécifiques en intégrant pour chacun sa règle d'optimisation associée. Si la règle d'optimisation des critères spécifiques appliquée aux données d'entrée, est satisfaite alors : les données d'entrée de l'étape sont filtrées au moyen de ces critères spécifiques et ce sont les données de sortie, ces critères spécifiques sont des critères spécifiques optimums, la base de connaissances (1) est mise à jour avec ces critères optimums, (cela revient à valider les critères spécifiques utilisés), sinon changer ces critères spécifiques dans la base de connaissances (1) et réitérer les extractions des critères, de la règle d'optimisation associée et le filtrage avec ces nouveaux critères spécifiques. On considère l'étape (C) d'identification en mode direct d'une information directe utile (12) à partir des signaux faibles utiles (11) obtenus à l'issue de l'étape précédente d'extraction. L'information directe utile (12) comprend typiquement un sous-ensemble de données du type énergie rétrodiffusée et/ou diffusée issus des signaux faibles utiles (11). Elle comprend les sous étapes consistant à : - extraire (A2) de la base de connaissances (1), les critères d'identification en mode direct (4) et la règle associée ; si la règle d'optimisation des critères d'identification en mode direct 4 est satisfaite par les signaux faibles utiles (11), alors : o les critères d'extraction en mode direct extraits (3) sont 25 des critères d'extraction en mode direct optimums (3'), o mettre à jour (El) la base de connaissances (1) avec lesdits critères d'extraction en mode direct optimums (3'), o les critères de recherche en mode direct extraits (2) 30 sont des critères de recherche en mode direct optimums (2'), o mettre à jour (E2) la base de connaissances (1) avec lesdits critères de recherche en mode direct optimums (2'), o identifier (C) une information directe utile (12), à partir des signaux faibles utiles (11) filtrés à travers les critères d'identification en mode direct (4), sinon changer ces critères d'extraction des signaux faibles (3) et réitérer l'étape d'extraction (Al2) de ces critères (3), les étapes (B2), (B3), et (C) et l'étape concernant la règle d'optimisation du critère (4), et si la règle d'optimisation des critères d'identification en mode direct 4) n'est toujours pas satisfaite par les signaux faibles utiles (11), alors changer ces critères de recherche en mode direct (2) dans la base de connaissances (1) et réitérer l'étape d'extraction (Al 1) de ces critères (2), les étapes (B1), (B2), (B3), et (C) et l'étape concernant la règle d'optimisation du critère (2). A titre d'exemple non limitatif, les critères de recherches en mode direct optimums (2') sont des critères optimums sur des corrélations d'amplitudes et/ou des corrélations d'intensité diffusée et/ou des séquences temporelles et/ou des densités de probabilité et/ou des signatures spectrales et/ou des corrélations temporelles, pour lesquels l'identification (C) est réalisée. A titre d'exemple non limitatif, les critères d'extraction des signaux faibles optimums (3') sont des critères optimums issus du seuil et/ou de la plage et/ou du domaine d'évaluation du critère de recherches en mode direct, pour lesquels l'identification (C) est réalisée. On considère l'étape de reconstruction (Dl, D2) d'une information tridimensionnelle utile à intérêt (14) par traitement inverse de l'information directe utile (12). Elle est basée sur l'obtention de résultats intermédiaires : une information tridimensionnelle à intérêt (13). L'information tridimensionnelle à intérêt (13) constitue la reconstruction tridimensionnelle à partir de l'information directe utile. L'information tridimensionnelle utile (14) représente la reconstruction tridimensionnelle améliorée par l'élimination d'artéfacts. Elle comprend les sous-étapes consistant à : - extraire (A31), à partir de la base de connaissances (1), les grilles d'observation tridimensionnelle (5) et la règle d'optimisation associée ; - si la règle d'optimisation des grolles d'observation tridimensionnelle (5), issue de la base de connaissances (1), est satisfaite par l'information directe utile (12), alors : o ces grilles d'observation tridimensionnelle (5) sont des grilles d'observation tridimensionnelle optimums (5'), o mettre à jour (E31) la base de connaissances (1) avec lesdites grilles d'observation tridimensionnelle optimums (5') ; o reconstruire (D1) à partir de l'information directe utile (12) filtrée à travers les grilles d'observation tridimensionnelle (5), une information tridimensionnelle à intérêt (13), sinon changer ces grilles d'observation tridimensionnelle (5) dans la base de connaissances (1), et réitérer l'étape d'extraction (A31) de grilles et l'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouvelles grilles (5) ; - extraire (A32) à partir de la base de connaissances (1), les critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) et la règle d'optimisation associée, - si la règle d'optimisation des critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) issue de la base de connaissances (1), est satisfaite par l'information tridimensionnelle à intérêt (13), alors : o ces critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) sont des critères de grilles d'observation tridimensionnelle optimums (6'), o mettre à jour (E32) la base de connaissances (1) avec lesdits critères de grilles d'observation tridimensionnelle optimums (6'), o reconstruire (D2), à partir de l'information tridimensionnelle à intérêt (13), filtrée à travers les critères de grilles tridimensionnelle (6), une information tridimensionnelle utile (14), sinon changer ces critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) dans la base de connaissances (1) et réitérer l'étape d'extraction (A32) des critères de grilles et l'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouveaux critères (6). A titre d'exemple non limitatif, les grilles d'observation tridimensionnelle optimums (5') sont des gilles optimums liées à l'angle du faisceau laser d'illumination et/ou à l'angle du faisceau laser de réception ou à l'angle du faisceau ultrasonore d'excitation et/ou à l'angle de réception ultrasonore, pour lesquelles la reconstruction (D1) est réalisée. A titre d'exemple non limitatif, les critères de grilles d'observation tridimensionnelle optimums (6') sont des valeurs optimales de l'angle laser d'illumination et/ou de l'angle laser de réception et/ou du pas de l'angle laser d'illumination et/ou du pas de l'angle laser de réception ou des valeurs optimales de l'angle d'excitation ultrasonore et/ou de l'angle de réception ultrasonore et/ou du pas de l'angle d'excitation ultrasonore et/ou du pas de l'angle de réception ultrasonore, pour lesquels la reconstruction (D2) est réalisée. On décrit à présent la dernière étape de reconstruction (D3) d'une information tridimensionnelle de l'objet (15) à partir de l'information tridimensionnelle utile de l'objet (14). L'information tridimensionnelle de l'objet (15) correspond à la reconstruction tridimensionnelle optimale de l'objet. La fiche d'état de reconnaissance (16) fournit par exemple une information de type � objet non reconstitué � ou � besoin d'enrichir la base de connaissances � ou � travail en différé � ou � non disponibilité du matériel �. Elle comprend les sous-étapes consistant à : - extraire (A4), à partir de la base de connaissances (1), les 25 critères de reconstruction tridimensionnelle (7) et la règle d'optimisation associée ; - si la règle d'optimisation des critères de reconstruction tridimensionnelle (7) issue de la base de connaissances (1), est satisfaite par l'information tridimensionnelle utile de l'objet (14), alors : o ces critères de reconstruction tridimensionnelle (7) sont des critères de reconstruction tridimensionnelle optimums (7)', o mettre à jour (E4) la base de connaissances (1) avec lesdits critères de reconstruction tridimensionnelle optimums (7'), 30 35 o reconstruire (D3) à partir de l'information tridimensionnelle utile (14) filtrée à travers les critères de reconstruction tridimensionnelle (7), une information tridimensionnelle (15) de l'objet et fournir une fiche d'état de reconnaissance (16), sinon changer ces critères de reconstruction tridimensionnelle (7) dans la base de connaissances (1) et réitérer l'étape d'extraction (A4) des critères de reconstruction et l'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouveaux critères (7). A titre d'exemple non limitatif, les critères de reconstruction tridimensionnelle optimums (7') sont des valeurs optimales du nombre de facettes, de la taille de chaque facette pour lesquelles la reconstruction tridimensionnelle (D3) est réalisée. Les étapes (A11), (Al2), (A2), (A31), (A32), (A4), (B1), (B2), (B3), (C), (D1), (D2) et (D3) font appel à des techniques de traitement de l'information, de la connaissance, de données, du signal, de l'intelligence artificielle, chaque fonctionnalité étant réalisée par une hybridation spécifique de ces techniques. Le procédé selon l'invention est particulièrement destiné à la maîtrise des processus d'identification d'objets à intérêt pour le management des risques et des performances dans les domaines suivants : catastrophes naturelles, compétition, environnement, industrie, médical et biotechnologies, nucléaire, pétrole, sécurité, transport (aérien, routier, ferroviaire, maritime)...25 REVENDICATIONS1. Procédé de reconstruction synthétique d'un objet exposé à une onde, à partir de signaux captés (8) issus de cette exposition, et d'une base de connaissances (1), caractérisé en ce que la base de connaissances comprend des critères de recherche en mode direct (2), des critères d'extraction de signaux faibles (3), des critères d'identification en mode direct (4), des grilles d'observation tridimensionnelle (5), des critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6), des critères de reconstruction tridimensionnelle (7), des règles d'optimisation associées aux critères d'identification en ~o mode direct (4), aux grilles d'observation tridimensionnelle (5), aux critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6), aux critères de reconstruction tridimensionnelle (7), et des critères optimums correspondants, et en ce que le procédé comporte les étapes suivantes consistant à : 15 • extraire (A11) de la base de connaissances (1), des critères de recherche en mode direct (2), • extraire (Al2) de la base de connaissances (1), des critères d'extraction des signaux faibles (3), • extraire (A2) de la base de connaissances (1), des critères 20 d'identification en mode direct (4) et la règle d'optimisation associée, • extraire (A31) de la base de connaissances (1), des grilles d'observation tridimensionnelle (5) et la règle d'optimisation associée, 25 • extraire (A32) de la base de connaissances (1), des critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) et la règle d'optimisation associée, • extraire (A4) de la base de connaissances (1), des critères de reconstruction tridimensionnelle (7) et la règle 30 d'optimisation associée, • extraire (B1) à partir d'un ensemble de signaux captés (8), filtré à travers les critères de recherche en mode direct extraits (2), des signaux faibles (9), 5 15 20 25 30• extraire (B2), à partir des signaux faibles (9) filtrés à travers les critères d'extraction des signaux faibles extraits (3), des signaux faibles à intérêt (10), • débruiter (B3) les signaux faibles à intérêt (10) de manière à obtenir des signaux faibles utiles (11), • si la règle d'optimisation des critères d'identification en mode direct (4) est satisfaite par les signaux faibles utiles (11), alors : L les critères d'extraction en mode direct extraits (3) sont des critères d'extraction en mode direct optimums (3'), ii. mettre à jour (El) la base de connaissance (1) avec lesdits critères d'extraction en mode direct optimums (3'), iii. les critères de recherche en mode direct extraits (2) sont des critères de recherche en mode direct optimums (2'), iv. mettre à jour (E2) la base de connaissance (1) avec lesdits critères de recherche en mode direct optimums (2'), v. identifier (C) une information directe utile (12), à partir des signaux faibles utiles (11) filtrés à travers les critères d'identification en mode direct (4), sinon changer ces critères d'extraction des signaux faibles (3) et réitérer l'étape d'extraction (Al2) de ces critères (3), les étapes (B2), (B3), et (C) et l'étape concernant la règle d'optimisation du critère (4), et si la règle d'optimisation des critères d'identification en mode direct (4) n'est pas satisfaite par les signaux faibles utiles (11), alors changer ces critères de recherche en mode direct (2) dans la base de connaissances (1) et réitérer l'étape d'extraction (A11) de ces critères (2), les étapes (B1), (B2), (B3), et (C) et l'étape concernant la règle d'optimisation du critère (4), 10 15 20 25 30 35• si la règle d'optimisation des grilles d'observation tridimensionnelle (5) est satisfaite par l'information directe utile (12), alors : i ces grilles d'observation tridimensionnelle extraites (5) sont des grilles d'observation tridimensionnelle optimums (5'), ii. mettre à jour (E31) dans la base de connaissance (1), les grilles d'observation tridimensionnelle (5) avec ces grilles d'observation tridimensionnelle optimums (5'), iii. reconstruire (Dl) à partir de l'information directe utile (12) filtrée à travers les grilles d'observation tridimensionnelle extraites (5), une information tridimensionnelle à intérêt (13), sinon changer ces grilles d'observation tridimensionnelle (5) dans la base de connaissances (1), et réitérer l'étape d'extraction (A31) de grilles et l'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouvelles grilles (5) ; • si la règle d'optimisation des critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) est satisfaite par l'information tridimensionnelle à intérêt (13), alors : i. ces critères de grilles d'observation tridimensionnelle extraits (6) sont des critères de grilles d'observation tridimensionnelle optimums (6'), ii. mettre à jour (E32) dans la base de connaissance (1), les critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) avec ces critères de grilles d'observation tridimensionnelle optimums (6'), iii. reconstruire (D2) à partir de l'information tridimensionnelle à intérêt (13), filtrée à travers les critères de grilles tridimensionnelle extraits (6), une information tridimensionnelle utile (14), sinon changer ces critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) dans la base de connaissances (1), et réitérer l'étape d'extraction (A32) des critères de grilles etl'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouveaux critères (6), • si la règle d'optimisation des critères de reconstruction tridimensionnelle (7) est satisfaite par l'information 5 tridimensionnelle utile (14), alors : i. ces critères de reconstruction tridimensionnelle extraits (7) sont des critères de reconstruction tridimensionnelle optimums (7'), ii. mettre à jour (E4) dans la base de connaissance (1), les critères de reconstruction tridimensionnelle (7) avec ces critères de reconstruction tridimensionnelle optimums (7'), iii. reconstruire (D3) à partir de l'information tridimensionnelle utile (14), filtrée à travers les critères de reconstruction tridimensionnelle extraits (7), une information tridimensionnelle (15) de l'objet et déterminer (D3) une fiche d'état de reconnaissance (16), sinon changer ces critères de reconstruction tridimensionnelle (7) dans la base de connaissances (1) et réitérer l'étape d'extraction (A4) des critères de reconstruction et l'étape concernant la règle d'optimisation de ces nouveaux critères (7). 25 2. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape (B3) comprend en outre une étape d'amplification des signaux débruités. 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé 30 en ce que l'objet est exposé à une onde électromagnétique. 4. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'objet est exposé à un faisceau laser dont la longueur d'onde est celle d'un domaine allant du visible à l'infrarouge, ou à des micro-35 ondes. 10 15 20 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet est exposé à une onde élastique. 6. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'objet est exposé à une onde élastique dans le domaine des ultrasons ou des sons ou des infrasons. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les critères de recherches en mode direct (2) sont des critères issus de corrélations d'amplitudes et/ou de corrélations d'intensité diffusée et/ou de séquences temporelles et/ou de densités de probabilité et/ou de signatures spectrales et/ou de corrélations temporelles. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les critères d'extraction des signaux faibles (3) sont des critères issus d'un seuil et/ou d'une plage et/ou d'un domaine d'évaluation du critère de recherche en mode direct. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les grilles d'observation tridimensionnelle (5) sont des grilles liées à l'angle du faisceau laser d'illumination et/ou à l'angle du faisceau laser de réception ou à l'angle du faisceau ultrasonore d'excitation et/ou à l'angle de réception ultrasonore. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6) sont des valeurs de l'angle laser d'illumination et/ou de l'angle laser de réception et/ou du pas de l'angle laser d'illumination et/ou du pas de l'angle laser de réception ou des valeurs de l'angle d'excitation ultrasonore et/ou de l'angle de réception ultrasonore et/ou du pas de l'angle d'excitation ultrasonore et/ou du pas de l'angle de réception ultrasonore.35 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les critères de reconstruction tridimensionnelle (7) sont des paramètres de forme et/ou de la typologie de facettes et/ou du nombre de facettes et/ou de la taille de facette de l'objet et/ou du comportement de l'objet fournis par une base de données de référence et/ou de connaissances. 12. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'information directe utile (12) comprend un sous- ensemble de données du type énergie rétrodiffusée et/ou diffusée correspondant à l'objet extrait des signaux faibles utiles (11). 13. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'information tridimensionnelle utile (14) est la reconstruction tridimensionnelle améliorée par l'élimination d'artéfacts. 14. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'information tridimensionnelle de l'objet (15) est la reconstruction tridimensionnelle optimale de l'objet. 15. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la fiche d'état de reconnaissance (16) comprend une information de type � objet non reconstitué � ou � besoin d'enrichir la base de connaissances � ou � travail en différé � ou � non disponibilité du matériel �. 16. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les règles d'optimisation sont de type recherche de la valeur maxi d'un paramètre, ou d'un comparatif de seuil, ou d'un nombre des coïncidences, ou d'une fenêtre temporelle, ou d'une signature spectrale, ou d'une tache temps-fréquence. 17. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les signaux faibles sont des signaux pour lesquels lerapport signal/bruit est faible et/ou l'amplitude ou l'intensité est faible et/ou les informations contenues sont fragmentaires et/ou les informations contenues sont constituées de micro-événements en coïncidence ou en occurrence. 18. Procédé de création d'une base de données de connaissances (1) qui comprend des étapes d'acquisition de ces données à partir de mesures physiques et/ou de résultats de modèles physiques et/ou de connaissances métier et en ce que ces données sont des critères de recherche en mode direct (2), des critères d'extraction de signaux faibles (3), des critères d'identification en mode direct (4), des grilles d'observation tridimensionnelle (5), des critères de grilles d'observation tridimensionnelle (6), des critères de reconstruction tridimensionnelle (7), des règles d'optimisation associées auxdits critères (4), (5), (6), (7), ainsi que des critères et grilles optimums (2'), (3'), (5'), (6'), (7') correspondants.