FR 3163190 A1 20251212 FR 2405912 A 20240605 Procédé d’analyse lithologique d’un échantillon de déblais de forage Ce procédé (50) comporte les étapes de : acquisition (110) d’une image de l’échantillon composé de grains par un capteur ; application (120), sur l’image (I), d’un réseau de neurones convolutifs, pour obtenir une cartographie de contours (C), qui associe à chaque pixel de l’image une valeur égale à l’unité lorsque ledit pixel appartient à un contour d’un grain et égale à zéro sinon ; application (130), sur la cartographie de contours (C), d’un algorithme de segmentation, pour obtenir une image segmentée (S) comportant une pluralité de régions, une région étant séparée d’une région voisine par un contour présentant une épaisseur d’un unique pixel ; et application (140) sur l’image segmentée (S), d’un ou plusieurs traitement(s) géométriques pour calculer des grandeurs physiques pour chaque grain afin de caractériser la lithologie de l’échantillon (3). Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé d’analyse lithologique d’un échantillon de déblais de forage La présente invention concerne le domaine de l'analyse géologique pour l'optimisation des forages dans le secteur de l'énergie. Plus précisément, invention concerne les procédés de caractérisation lithologique d’un échantillon de déblais de forage. L'analyse des déblais de forage est une étape cruciale dans les processus de forage pétrolier et gazier. Elle consiste à examiner des échantillons de boue qui remontent à la surface pendant l'opération de forage, pour en déduire les caractéristiques géologiques du sous-sol. Ces échantillons de boue contiennent en effet des particules de roche et de minéraux qui fournissent des informations précieuses sur la composition et la stratigraphie du sous-sol. L'analyse des boues permet notamment de déterminer la présence de réservoirs de pétrole, de gaz ou d'hydrogène et d'estimer leur profondeur, leur épaisseur, ainsi que les propriétés géologiques et physiques des couches traversées. Elle permet également d'évaluer la pression et la température dans le puits, ce qui est essentiel pour la sécurité et la conception des installations. L'analyse des boues de forage est réalisée à l'aide d'instruments et de techniques spécifiques tout au long du processus de forage. Actuellement, des échantillons sont régulièrement prélevés à des intervalles spécifiques au cours de l'opération de forage. Ces échantillons sont directement prélevés dans les boues de forage qui remontent à la surface par le puits. Les échantillons collectés sont envoyés à un laboratoire où une série d'analyses est effectuée. Parmi les techniques d'analyse couramment utilisées figurent les techniques d'imagerie, la spectrométrie de masse, la chromatographie, d'absorption atomique et d'autres méthodes permettant de déterminer la composition chimique des échantillons. Les données obtenues à partir de l'analyse des boues sont ensuite interprétées par des géologues, des ingénieurs de forage et d'autres experts, qui utilisent ces informations pour évaluer la composition géologique du sous-sol et en déduire les propriétés du réservoir, la pression de fluide, la présence de contaminants et d'autres paramètres importants. Il existe un besoin pour une méthode d’imagerie pouvant être réalisée sur des échantillons de boue qui soit rapide (quasiment en temps réel), pouvant être mise en œuvre sur ou à proximité immédiate du site de forage, et utilisant des moyens matériels simples et robustes, tout en permettant d’obtenir des informations précises permettant une caractérisation lithologique de la couche géologique en cours de forage. L'invention a donc pour but de répondre à ce besoin. A cette fin, l'invention consiste en un procédé d’analyse lithologique d’un échantillon de déblais de forage, pouvant être humide ou sec, et comportant une pluralité de grains, ledit procédé, mis en œuvre par un ordinateur associé à un capteur, se caractérisant en ce qu’il comporte, au cours d’une phase opérationnelle, les étapes de : acquisition d’une image de l’échantillon par le capteur ; application, sur l’image acquise, d’un premier algorithme de classification par apprentissage profond structuré comme un réseau de neurones convolutifs, le premier algorithme de classification étant optimisé suite à la mise en œuvre d’une phase d’entrainement du procédé, de manière à obtenir une cartographie de contours, la cartographie de contours associant à chaque pixel de l’image acquise une valeur de probabilité, qui est égale à l’unité lorsqu’il est estimé que ledit pixel de l’image acquise appartient à un contour d’un grain et égale à zéro lorsqu’il est estimé que ledit pixel de l’image acquise n’appartient pas au contour d’un grain ; application, sur la cartographie de contours, d’un algorithme de segmentation, de manière à obtenir une image segmentée comportant une pluralité de régions, une région étant séparée d’une région voisine par un contour présentant une épaisseur d’un unique pixel, chaque région étant associée à un grain probable délimité dans l’image acquise ; et, application sur l’image segmentée, d’un ou plusieurs traitement(s) géométriques pour calculer une pluralité de grandeurs physiques pour chaque grain probable, les valeurs des grandeurs physiques calculées permettant une caractérisation lithologique de l’échantillon. Suivant des modes particuliers de réalisation, le procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le premier algorithme de classification par apprentissage profond structuré comme un réseau de neurones convolutifs adopte une structure en U-Net. - le capteur est adapté pour acquérir une image monochrome ou polychrome de l’échantillon. - le capteur est un appareil photographique présentant une profondeur de champ étendue permettant d’imager plusieurs couches de l’échantillon. - la phase d’entrainement comporte une étape de peuplement automatique d’une base de données d’entrainement et une étape d’apprentissage du premier algorithme de classification par apprentissage profond structuré comme un réseau de neurones convolutifs à partir des données de la base de données d’entrainement, l’étape de peuplement automatique comportant les sous-étapes de : acquisition d’une image d’entrainement sur un échantillon d’entrainement au moyen d’un capteur d’entrainement identique au capteur ; application, sur l’image d’entrainement acquise, d’un ou plusieurs algorithme(s) de traitement d’image déterministe(s) permettant d’améliorer une qualité de l’image d’entrainement acquise, pour obtenir une image d’entrainement traitée ; application, sur l’image d’entrainement traitée, d’un second algorithme de classification par apprentissage profond déjà entrainé mais de manière non-spécifique, afin d’obtenir une image d’entrainement segmentée ; et, mémorisation d’une nouvelle entrée dans la base de données d’entrainement, la nouvelle entrée associant l’image d’entrainement acquise et l’image d’entrainement segmentée estimée pour ladite image d’entrainement acquise. - l’application, sur l’image d’entrainement acquise, d’un ou plusieurs algorithme(s) de traitement d’image déterministe(s) comporte l’application d’un ou plusieurs algorithmes choisi(s) parmi : un algorithme d’égalisation d’intensité ; un algorithme d’égalisation de contraste ; et, un algorithme de correction de gamma. L’invention a également pour objet un système d’analyse comportant un ordinateur connecté à un capteur, le système d’analyse étant adapté pour la mise en œuvre d’un procédé d’analyse lithologique d’un échantillon de déblais de forage conforme au procédé précédent. L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre le procédé précédent. L’invention et ses avantages seront mieux compris à la lecture de la description détaillée qui va suivre d’un mode de réalisation particulier, donné uniquement à titre d’exemple non limitatif, cette description étant faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 La FIG. 1 est une représentation schématique d’un système pour la mise en œuvre du procédé d’analyse selon l’invention ; FIG. 2 La FIG. 2 est une représentation sous forme de blocs d’un mode de réalisation préféré du procédé d’analyse selon l’invention ; FIG. 3 La FIG. 3 est une représentation des différentes matrices de pixels au cours de la mise en œuvre du procédé de la figures 2 ; et, FIG. 4 La FIG. 4 est une représentation schématique de l’architecture de l’algorithme CNN entrainé dans la phase d’entrainement et exécuté dans la phase opérationnelle du procédé de la FIG. 2 . La FIG. 1 est une représentation schématique d’un système pour la mise en œuvre du procédé d’analyse selon l’invention. Le système 1 comporte un capteur optique 2, permettant l'acquisition d'une image d'un échantillon de boue 3 placé dans le champ du capteur optique 2. Le système 1 comporte un ordinateur 4. Ce dernier comporte des moyens de calcul, tels qu’un processeur 5, des moyens de mémorisation, tels qu’une mémoire 6, et une interface d’entrée/sortie 7, permettant notamment à l’ordinateur 4 d’être connecté au capteur 2. La mémoire 6 stocke, entre autres choses, les instructions de programmes d’ordinateurs, en particulier un programme 8 dont l’exécution permet la mise en œuvre du procédé 50 selon l’invention. Le procédé d’analyse 50 selon l'invention comprend une phase d’entrainement 200 d’un modèle paramétrique pour obtenir un modèle entrainé en utilisant pour cela des données d’entrainement d’une base d’apprentissage, puis une phase opérationnelle 100 utilisant le modèle entrainé pour réaliser l’analyse d’images nouvellement acquises. L’ordinateur 4 peut être utilisé à la fois pour la phase d’entrainement 200 et pour la phase opérationnelle 100. Le programme 8 comporte alors d’une part un module d’entrainement 12 dont l’exécution, en utilisant les données d’une base de données d’entrainement 9, permet la réalisation de la phase d’entrainement 200, et d’autre part un module opérationnel 11, dont l’exécution permet la réalisation de la phase opérationnelle 100. En variante, chacune des phases du procédé d’analyse est réalisée sur des systèmes informatiques différents, à condition que les capteurs optiques de chacun de ces systèmes soient identiques. La FIG. 2 est une représentation schématique, sous forme de blocs, d'un mode de réalisation préféré de la phase opérationnelle 100 du procédé d’analyse 50. Préalablement à la mise en œuvre de la phase opérationnelle 100, un échantillon est préparé. Une tête de forage, par exemple d'un puits de pétrole, remonte régulièrement à la surface des boues. Ces boues sont caractéristiques de la couche géologique que la tête de forage a atteinte et est en train de forer. Une fois à la surface, les boues passent à travers des tamis filtrants, pour ne retenir que les particules (ou grains) d’une taille prédéfinie. Par exemple sont éliminés les grains les plus fins et les grains les plus gros, afin de ne retenir que les grains d'une taille intermédiaire. Un échantillon est prélevée à la sortie des tamis filtrants. Il est donc constitué d'un agrégat de grains, présentant une faible cohésion entre eux. L'échantillon peut être humide ou sec, après évaporation de tout ou partie de son contenu en eau. La phase opérationnelle 100 débute par une étape 110 d'acquisition d’une image I de l'échantillon 3. L'image de l'échantillon est obtenue au moyen du capteur optique 2. Le capteur 2 est du type appareil photographique. De préférence, il s’agit d’un appareil photographique amélioré, au sens où il permet de réaliser une prise de vue en champ proche (macrophotographie) de la surface de l’échantillon 3, mais avec un une profondeur de champ étendue, par exemple de quelques millimètres, de préférence entre 2 et 3 mm. Ceci est avantageux puisque l'échantillon est constitué de grains. Or, la profondeur de champ en microphotographie est réduite, de sorte que seuls les grains situés précisément dans le plan image de l’appareil photographique sont nets et leurs contours proprement délimités, alors que les grains situés immédiatement devant ou derrière le plan image sont flous et leurs contours improprement délimités. Ainsi, la mise en œuvre d'une prise de vue avec une profondeur de champ étendue permet d'obtenir une image sur laquelle l'ensemble des grains de l'échantillon sont nets et leurs contours clairement définis. Cela permet également, lorsque l'échantillon résulte la superposition de plusieurs couches de grains, de pouvoir imager non seulement les grains de la couche supérieure, constitutive de la surface de l'échantillon, mais également la où les couches immédiatement au-dessous de la couche supérieure. Dans le mode de réalisation préféré, le capteur 2 réalise automatiquement l'empilement d’une série d’images brutes, obtenues pour autant de plans images différents, afin d’étendre la profondeur de champ. Le capteur 2 délivre ainsi de préférence une image sous forme d'un fichier de données prétraitées. Ceci est préférable, en termes de gain de temps, à un capteur délivrant la série d’images brutes et à un ordinateur programmé pour réaliser l’empilement des images brutes pour obtenir l’image acquise, objet de la suite du procédé. L'image acquise est une matrice de pixels. Typiquement, l’image comporte de l'ordre de 30 000 000 de pixels. Dans un mode de réalisation, l'image acquise est une image chromatique, par exemple rouge-vert-bleu – RGB (red-green-blue). Chaque pixel est alors associé à trois valeurs d'intensité, respectivement une première valeur pour le rouge, une seconde valeur pour le vert, et une troisième valeur pour le bleu. Sur la figure 3A, une image chromatique est reproduite. Pour l'acquisition d'une image chromatique, l'échantillon est éclairé par une lumière blanche. Dans une alternative, l'image acquise est une image monochromatique, par exemple en niveau de gris. Chaque pixel est alors associé à une valeur d'intensité. Pour l'acquisition d'une image monochromatique, l'échantillon est éclairé par une lumière monochromatique, comme par exemple une lumière ultraviolette – UV. La phase 100 du procédé 50 comporte ensuite une étape 120 d'analyse de l'image acquise I, afin d’obtenir une cartographie de contours C de l’échantillon 3. L’étape 120 consiste à appliquer sur l’image acquise I un premier algorithme de classification par apprentissage profond structuré comme un réseau de neurones convolutifs – CNN (« Convolutional Neural Network »). L’algorithme CNN, dont la structure sera présentée plus en détail ci-dessous en relation avec les figures 5, est un modèle paramétrique. La phase d’entrainement 200 du procédé 50 selon l’invention permet de calculer les valeurs optimales des paramètres, afin d’obtenir un modèle entrainé. C’est ce dernier qui est utilisé dans la phase opérationnelle 100 du procédé 50. L’algorithme CNN prend comme entrée l’images acquise I à l’étape d’acquisition 110. L’algorithme CNN délivre en sortie une cartographie de contours C. Cette cartographie présente la même résolution en nombre de pixels que l'image appliquée en entrée. Chaque pixel de la cartographie est associé à un unique pixel de l’image en entrée. Chaque pixel de la cartographie est associé à une probabilité entre 0 et 1. La valeur unité est attribuée à un pixel lorsque l’algorithme CNN estime que ce pixel appartient au contour de grain sur l’image de l’échantillon. La valeur nulle est attribuée à un pixel lorsque l’algorithme CNN estime que ce pixel n’appartient pas à un contour de grain sur l’image de l’échantillon. Il est à noter que sur la cartographie de contours C, deux pixels associés à la valeur nulle peuvent être séparés, le long du segment qui les joint, par plusieurs pixels associés à la valeur unité ou proche de l’unité. Sur la figure 3B, une cartographie de contours est reproduite qui est estimée sur l’image acquise reproduite à la figure 3A. La phase opérationnelle 100 se poursuit par une étape 130 de segmentation de la cartographie de contours C de manière à obtenir une image segmentée S. L’étape 130 consiste à appliquer sur la cartographie C un algorithme de segmentation, qui regroupe les pixels selon leur voisinage en une pluralité de régions, chaque région correspondant à un grain de l’image acquise. L’algorithme de segmentation mis en œuvre est par exemple du type « par ligne de partage des eaux » (« Watershed » en anglais) connu de l’homme du métier. Le résultat de cette étape de segmentation est par exemple représenté par une image segmentée, comme l’image S de la figure 3B. L’image segmentée S est une partition de l’image acquise en une pluralité de régions, qui sont chacune fermée par une ligne de contour, deux régions adjacentes étant séparées par une ligne de contour ayant une largeur égale à un pixel uniquement. Dit autrement l’image segmentée S est une image binaire : les pixels des différentes régions sont associés à la valeur nulle, tandis que les pixels des différents contours sont associés à la valeur unité. La segmentation permet ainsi de délimiter très précisément le contour d'un grain probable, tel qu’identifié par l’algorithme CNN dans l'image acquise d'origine. De plus, chaque région de l’image segmentée reçoit un identifiant unique. L’étape 130 permet ainsi de regrouper les pixels de la cartographie de contours C selon un critère de voisinage, en leur associant un même identifiant. Sur la figure 3C, une image segmentée est reproduite qui est obtenue à partir de la cartographie de contours de la figure 3B. Des fausses couleurs sont utilisées pour identifier chaque région délimitée dans l’image. La phase opérationnelle 100 comporte avantageusement une étape 140 de mesure à partir de l’image segmentée S et avantageusement également à partir de l'image acquise I. Pour chaque région de l’image segmentée S, différents traitements géométriques permettent de mesurer, pour le grain probable correspondant à cette région, un ensemble de grandeurs physiques primaires, comme ses dimensions (surface, périmètre, diamètre moyen…), sa forme (position du centre, axe principal de largeur maximale, axe principal de largeur minimale, sphéricité…), etc. Ces grandeurs physiques primaires sont avantageusement associées pour calculer des grandeurs physiques secondaires. Par exemple, une rugosité d’un grain probable peut être calculée par le rapport de son périmètre sur sa surface. L’image segmentée S est avantageusement superposée, comme un masque, à l’image acquise I. Dans le cas d’une image RGB par exemple, pour chaque région de l’image segmentée S, différents traitements colorimétriques permettent alors de mesurer, pour le grain probable correspondant, une couleur. La couleur est un indice de la nature minérale du grain associé. Puis, les mesures relatives à chaque région sont associées pour caractériser l’échantillon dans son ensemble. Par exemple, un histogramme des mesures de sphéricité des grains de l’image d’entrée est construit qui permet, en fonction de la distribution qu’il présente, de décrire la lithologie de l’échantillon. Par exemple encore, un histogramme des mesures de surface des grains de l’image d’entrée est construit qui permet, en fonction de la distribution qu’il présente, de dire si l’échantillon est celui d’un gravier, d’un sable, d’un limon ou d’un argile. De préférence, la phase 100 est itérée pour caractériser différents échantillons prélevés au même moment, c’est-à-dire correspondant à une même profondeur de forage. L’accumulation de statistiques permet alors de déterminer avec plus de robustesse la nature de la couche géologique rencontrée à cette profondeur de forage. Avantageusement encore, la phase 100 du procédé selon l'invention est itérée régulièrement au cours du forage, de manière à obtenir des informations géologiques pour différentes profondeurs et ainsi reconstruire les différentes couches géologiques traversées par le puits de forage. Puisque l'étape d'analyse de l'image acquise met en œuvre un algorithme d'intelligence artificielle, le procédé selon l'invention comporte une phase d'entraînement 200 de l’algorithme CNN exécuté à l’étape 120. Il est à noter que l'on ne dispose pas de base de données d'entraînement dans le domaine de l’analyse lithologique. La phase d'entraînement 200 du procédé 50 comporte notamment les étapes de peuplement automatique de la base de données d’entrainement 9 pour permettre ensuite la mise en œuvre des étapes d'entraînement proprement dites de l'algorithme CNN. Ainsi la phase d’entrainement 200 du procédé 50 comporte une étape 210 d’acquisition d’une image d’entrainement Ie. Cette acquisition s’effectue dans les mêmes conditions que l’étape 110, notamment avec le même capteur 2 (ou un capteur identique) de manière à obtenir une image d’entrainement Ie similaire à l’image acquise I. Sur la figure 3D, une image d’entrainement acquise est reproduite. La phase 200 se poursuit par une étape 215 de pré-traitement de l'image d’entrainement Ie acquise à l’étape 210. Des traitements d’image déterministes sont appliqués à l’image Ie pour en améliorer la qualité et le contraste, afin de mieux faire ressortir les contours des grains imagés. Par exemple, trois traitements d’images sont mise en œuvre. Un premier traitement est un traitement d’égalisation de la luminosité de l’image. Il s’agit par exemple d’appliquer un traitement d’«égalisation d’histogramme» (histogram equalization), qui permet la redistribution de l'intensité des pixels de l’image d’entrainement Ie pour homogénéiser l’intensité à travers toute cette image. En variante, il s’agit par exemple d’appliquer un traitement d’«égalisation d’histogramme adaptatif» (adapatative histogram equalization) qui calcule plusieurs histogrammes, chacun correspondant à une section distincte de l'image d’entrainement Ie, et utilise ces différents histogrammes pour redistribuer les valeurs de luminosité dans l'image. Ce traitement permet d'améliorer le contraste local et la définition des contours dans chaque section d'une image. Un second traitement est un traitement d’égalisation du contraste de l’image. Il s’agit par exemple d’appliquer un traitement d’« égalisation d'histogramme adaptatif limité par contraste » - CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization). Ce traitement divise l’image d’entrainement, de préférence en sortie du premier traitement, en tuiles contextuelles. Il crée ensuite un histogramme pour chaque tuile contextuelle, effectue un écrêtage à une valeur prédéfinie, et redistribue la quantité coupée dans les autres cases de l'histogramme. Cette technique rend les caractéristiques cachées de l'image d’entrainement plus visibles et accentue les bords dans chaque partie de l'image. Le troisième traitement est un traitement de correction du gamma, qui permet de travailler la luminosité de l'image d’entrainement, de préférence en sortie du premier ou du second traitement. L’étape 215 produit une image d’entrainement traitée It. Sur la figure 3E, une image d’entrainement traitée est reproduite qui dérive de l’image d’entrainement acquise reproduite à la figure 3D. L’étape suivante, 220, de la phase 200 est une étape de segmentation de l’image d’entrainement traitée It. On utilise un second algorithme de segmentation d’intelligence artificielle, déjà entrainé, afin de reconnaître des contours dans l’image d’entrainement traitée. Par exemple, l’algorithme HED pour « Holistically-Nested Edge Detection” (détection des bords par imbrication holistique) est utilisé. Il s’agit d’un réseau de neurones convolutif. Il est disponible en sources ouvertes sur l’internet. Il est entrainé de manière non-spécifique sur des images quelconque. Le résultat de l’étape 220 est une image d’entrainement segmentée Se. Il est à noter que l’exécution de l’algorithme HED reste longue, de l’ordre de 10 mn pour traiter une image, même pré-traitée. Sur la figure 3F, une image d’entrainement segmentée est reproduite qui est estimée à partir de l’image d’entrainement traitée de la figure 3E. Dans l’étape 250, une nouvelle entrée est enregistrée dans la base de données d’entrainement 9. L’image d’entrainement segmentée Se est utilisée comme label de l’image d’entrainement acquise Ie. Une fois convenablement peuplée, la base de données 9 est utilisée pour l’entrainement de l’algorithme CNN dans une étape 270. L’entrainement est conforme à l’état de la technique. En opération, l’algorithme CNN est capable de produire une image de contours S d’après une image acquise I en quelques secondes. De manière particulièrement avantageuse le procédé selon l'invention donne de très bons résultats non seulement sur des échantillons secs, mais également sur des échantillons humides. L'architecture de l’algorithme CNN entrainé à l’étape 270 et exécutée à l’étape 120 correspond à la structure U-Net. La structure U-Net est par exemple décrite dans l'article Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015, October). U-net : Convolutional networks for biomedical image segmentation. In International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention (pp. 234-241). Springer, Cham. Ainsi, l’algorithme CNN comprend, en série, un codeur 20, une couche de connexion 30, un décodeur 40 et une couche de sortie 50. Le codeur 20 prend en entrée une image acquise I, par exemple un image RGB. La couche de connexion 30 est située entre la sortie du codeur 20 et l'entrée du décodeur 40. Le décodeur 40 délivre en sortie une cartographie de contours C. Le codeur 20 est constitué d'une pluralité de couches convolutives successives, 22 i , où i est un indice compris entre 1 et N, N désignant le nombre total de couches de l’unité CNN. Dans la FIG. 4 , N est égal à 5. Le flux d'informations passant par le codeur 20 va des couches ayant l'indice le plus bas (à partir de la couche 22 1 ) aux couches ayant l'indice le plus élevé (vers la couche 22 4 ). Chaque couche est associée à une résolution spécifique. Chaque couche 22 i comprend typiquement un bloc de convolution afin d'extraire une carte de caractéristiques à partir d'une carte de caractéristiques réduite produite par la couche précédente 22 i-1 du codeur 20. De préférence, le bloc de convolution réalise une double convolution, de manière à appliquer successivement une première convolution 3x3, une première fonction ReLu, une deuxième convolution 3x3 et une deuxième fonction ReLu sur la carte de caractéristiques réduite. La couche 22 i comprend un bloc de réduction d'échelle pour calculer la carte de caractéristiques réduite pour la couche suivante, à partir de la carte de caractéristiques. De préférence, le bloc de réduction d'échelle réalise un processus de discrétisation basé sur l'échantillonnage, tel que la mise en commun maximale, en particulier une fonction de mise en commun maximale 2x2. La couche de connexion 30, qui relie la couche inférieure 22 5 du codeur 20 et la couche inférieure 42 5 du décodeur 40, comprend typiquement un bloc de convolution afin d'extraire une carte de caractéristiques à partir d'une carte de caractéristiques à échelle réduite émise par le codeur 20. La carte de caractéristiques à échelle réduite est la carte de caractéristiques à échelle réduite en entrée du décodeur 40. De préférence, le bloc de convolution de la couche de connexion 30 réalise une double convolution, de manière à appliquer successivement une première convolution 3x3, une première fonction ReLu, une deuxième convolution 3x3 et une deuxième fonction ReLu sur la carte de caractéristiques réduite 36. Le décodeur 40 est constitué d'une pluralité de couches convolutives successives, 42 i , où i est un indice compris entre 1 et N, où N désigne le nombre total de couches. Dans le présent mode de réalisation, N est égal à 5. Le flux d'information passant par le décodeur 40 va des couches ayant l'indice le plus élevé (de la couche 42 4 ) aux couches ayant l'indice le plus bas (vers la couche 42 1 ). Chaque couche 42 i est associée à une résolution spécifique, identique à la résolution de la couche 22 i du codeur 20 de même indice i. Chaque couche 42 i comprend typiquement un bloc de mise à l'échelle qui prend la carte de caractéristiques à la sortie de la couche 42 i-1 précédente pour déterminer une carte de caractéristiques mise à l'échelle. La couche 42 i comprend également un bloc de concaténation réalisant une opération de concaténation de la carte de caractéristiques à échelle supérieure et d'une carte de caractéristiques affinée. La couche 42 i comprend ensuite un bloc de convolution transposée, réalisant une convolution transposée sur la sortie du bloc de concaténation pour obtenir une carte de caractéristiques. Par exemple, la convolution transposée est un bloc à double convolution qui applique successivement une première convolution 3x3, une première fonction ReLu, une deuxième convolution 3x3 et une deuxième fonction ReLu. Selon la structure U-Net, pour une résolution particulière, la carte des caractéristiques du côté codeur 20 est transmise au côté décodeur 40 par le biais d'une connexion de saut 17 i sur la FIG. 4 . En variante, l’entrée de le premier algorithme d’IA de l’étape 130 prend en entrée plusieurs images d’un même échantillon, par exemple une image RGB et une image UV. L’algorithme. Il doit alors être entrainer en utilisant également des données d’entrainement correspondant à ces entrées. Le présent procédé permet de peupler automatiquement une base de données d’entrainement en utilisant un algorithme d’IA entrainé mais non spécifique pour labellisé des images qui doivent être traitée pour aider cet algorithme d’IA et ainsi améliorer la qualité du label. Le présent procédé permet d’entrainer un algorithme d’IA spécifique à l’application recherché, en l’occurrence l’analyse d’images d’échantillon. Le présent procédé permet une analyse en quasi temps réelle d’échantillons. - Procédé (50) d’analyse lithologique d’un échantillon (3) de déblais de forage, pouvant être humide ou sec, et comportant une pluralité de grains, ledit procédé étant mis en œuvre par un ordinateur (4) associé à un capteur (2), caractérisé en ce que le procédé comporte, au cours d’une phase opérationnelle (100), les étapes de : - acquisition (110) d’une image de l’échantillon par le capteur ; - application (120), sur l’image acquise (I), d’un premier algorithme de classification par apprentissage profond structuré comme un réseau de neurones convolutifs, le premier algorithme de classification étant optimisé suite à la mise en œuvre d’une phase d’entrainement (200) du procédé, de manière à obtenir une cartographie de contours (C), la cartographie de contours associant à chaque pixel de l’image acquise une valeur de probabilité, qui est égale à l’unité lorsqu’il est estimé que ledit pixel de l’image acquise appartient à un contour d’un grain et égale à zéro lorsqu’il est estimé que ledit pixel de l’image acquise n’appartient pas au contour d’un grain ; - application (130), sur la cartographie de contours (C), d’un algorithme de segmentation, de manière à obtenir une image segmentée (S) comportant une pluralité de régions, une région étant séparée d’une région voisine par un contour présentant une épaisseur d’un unique pixel, chaque région étant associée à un grain probable délimité dans l’image acquise ; et, - application (140) sur l’image segmentée (S), d’un ou plusieurs traitement(s) géométriques pour calculer une pluralité de grandeurs physiques pour chaque grain probable, les valeurs des grandeurs physiques calculées permettant une caractérisation lithologique de l’échantillon (3). - Procédé selon la revendication 1, dans lequel le premier algorithme de classification par apprentissage profond structuré comme un réseau de neurones convolutifs adopte une structure en U-Net. - Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel le capteur (2) est adapté pour acquérir une image monochrome ou polychrome de l’échantillon (3). - Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le capteur (2) est un appareil photographique présentant une profondeur de champ étendue permettant d’imager plusieurs couches de l’échantillon. - Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la phase d’entrainement (200) comporte une étape de peuplement automatique d’une base de données d’entrainement (9) et une étape d’apprentissage du premier algorithme de classification par apprentissage profond structuré comme un réseau de neurones convolutifs à partir des données de la base de données d’entrainement, l’étape de peuplement automatique comportant les sous-étapes de : - acquisition (210) d’une image d’entrainement (Ie) sur un échantillon d’entrainement au moyen d’un capteur d’entrainement identique au capteur (2); - application (215), sur l’image d’entrainement acquise, d’un ou plusieurs algorithme(s) de traitement d’image déterministe(s) permettant d’améliorer une qualité de l’image d’entrainement acquise, pour obtenir une image d’entrainement traitée (It) ; - application (220), sur l’image d’entrainement traitée, d’un second algorithme de classification par apprentissage profond déjà entrainé mais de manière non-spécifique, afin d’obtenir une image d’entrainement segmentée (Se) ; et, - mémorisation (250) d’une nouvelle entrée dans la base de données d’entrainement (9), la nouvelle entrée associant l’image d’entrainement acquise (Ie) et l’image d’entrainement segmentée (Se) estimée pour ladite image d’entrainement acquise. - Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’application, sur l’image d’entrainement acquise, d’un ou plusieurs algorithme(s) de traitement d’image déterministe(s) comporte l’application d’un ou plusieurs algorithmes choisi(s) parmi : - un algorithme d’égalisation d’intensité ; - un algorithme d’égalisation de contraste ; et, - un algorithme de correction de gamma. Système d’analyse (1) comportant un ordinateur (4) connecté à un capteur (2), caractérisé en ce que le système d’analyse est adapté pour la mise en œuvre d’un procédé d’analyse lithologique d’un échantillon de déblais de forage selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. - Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par un ordinateur d’un système conforme à la revendication 7, pour l’exécution des étapes du procédé d’analyse lithographique d’un échantillon de déblais de forage selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.