FR 3164028 A1 20260102 FR 2406969 A 20240627 L'invention concerne un procédé pour déterminer une interprétation en électrofaciès de mesures relatives à au moins une portion d'au moins un puits traversant une formation souterraine. Le procédé comprend l’application d’une méthode de silhouette à une pluralité de classifications de la pluralité de mesures déterminées par une méthode de classification non supervisée appliquée pour une pluralité de valeurs du nombre de classes, et ce, afin de déterminer une première interprétation en électrofacies et un nombre de classes correspondant. Puis, on applique une méthode de relaxation stochastique itérative à des probabilités d’appartenance de chacune des mesures à chacune des classes de la première interprétation en électrofacies, et on obtient une deuxième interprétation en électrofacies lorsqu’un critère de convergence prédéfini est atteint. Figure 4A à publier. Procédé pour déterminer une interprétation en électrofaciès de mesures réalisées dans un puits La présente invention concerne le domaine de l'interprétation de mesures réalisées dans un puits foré dans une formation souterraine, telles que des mesures diagraphiques réalisées le long d'un puits. L'invention peut s'appliquer de manière non limitative au domaine de l'exploration et de l'exploitation pétrolière, de la caractérisation d’une formation souterraine en vue d’un stockage géologique d’un fluide tel que du CO 2 , le domaine de la surveillance d’un site de stockage géologique d’un fluide, la géothermie ou encore le stockage d’énergie dans le sous-sol. De manière générale, l'invention peut s'appliquer à tout domaine impliquant une étape de caractérisation géologique d'une formation souterraine. De manière générale, l’exploration et l’exploitation de réservoirs géologiques pétroliers nécessitent d’acquérir une connaissance aussi précise que possible de la géologie souterraine, et ce, afin de fournir de façon efficace une évaluation des réserves, une modélisation de la production, ou de la gestion de l’exploitation. En effet, la détermination de l’emplacement d’un puits de production et/ou d’un puits d’injection au sein d’un gisement d’hydrocarbures, la constitution de la boue de forage, les caractéristiques de complétion, le choix d'un procédé de récupération des hydrocarbures (tel que l'injection d'eau par exemple) et des paramètres nécessaires à la mise en œuvre de ce procédé (tels que la pression d’injection, le débit de production, ...) nécessitent de bien connaître le gisement. La connaissance d’un gisement signifie disposer d’une description aussi précise que possible de la structure, des propriétés pétrophysiques, des propriétés des fluides, etc., du gisement étudié. Pour acquérir cette connaissance, l’industrie pétrolière allie les mesures sur champ (réalisées in situ, lors de campagnes sismiques, de mesures diagraphiques réalisées dans des puits, de carottages etc.) aux modélisations expérimentales (réalisées au laboratoire) ainsi qu’aux simulations numériques (réalisées au moyen de logiciels). La formalisation de cette connaissance passe ensuite par l’établissement d’une maquette du sous-sol, représentée sur un ordinateur sous la forme d'une représentation maillée et connue sous le terme de modèle géologique. Ce modèle géologique peut être notamment utilisé (après une mise à l'échelle) dans une simulation d'écoulement (ou simulation de réservoir) pour prédire (ou encore simuler) les écoulements, l'évolution des pressions au sein du réservoir et la production en fluides aux puits forés dans le réservoir. Il est bien clair que la prédiction d'une simulation d'écoulement sera d'autant plus représentative de la réalité des écoulements dans la formation souterraine d'intérêt que le modèle géologique de la formation souterraine est précis. Les diagraphies de puits et l'analyse de carottes prélevées dans des puits permettant d'acquérir des informations locales précises sur les roches traversées par un puits, elles sont particulièrement recherchées pour la construction d'un modèle géologique fiable. Les diagraphies de puits consistent à mesurer, à l'aide de sondes, les caractéristiques des roches traversées par un puits. Une mesure diagraphique résulte en un enregistrement en fonction de la profondeur (ou le long d'une caractéristique d'une formation géologique traversée par un puits). Parmi les diagraphies de puits, on peut citer par exemple les diagraphies de rayons gamma, soniques, de densité apparente, les diagraphies électriques ou les diagraphies d'imagerie du puits. Les enregistrements résultant de diagraphies de puits sont ensuite analysés, c'est-à-dire interprétés, le plus souvent de manière conjointe, pour en déduire des caractéristiques des roches. Cette interprétation passe notamment par la recherche, le long de ces enregistrements, des intervalles (c'est-à-dire des ensembles d'échantillons successifs) présentant des caractéristiques similaires. Ces intervalles pour lesquels les caractéristiques sont cohérentes d'un échantillon à l'autre sont appelés électrofaciès. En général, l'interprétation d'au moins une partie des mesures diagraphiques est réalisée par un expert, qui doit analyser de manière croisée les différents types de mesures diagraphiques. Le résultat d'une telle interprétation est donc subjectif, et peut fortement varier d'un interprétateur à un autre. En outre, un tel processus manuel peut être long et fastidieux, et ne peut raisonnablement s'envisager pour l'ensemble des mesures diagraphiques. Toutefois, la qualité d'une interprétation humaine de mesures diagraphiques est bien souvent supérieure aux interprétations entièrement automatisées mises en œuvre par ordinateur. Les documents suivants seront cités dans la suite de la description : Serra O, Abbott HT (1980) The contribution of logging data to sedimentology and stratigraphy. In: SPE 9270, 55th Technical Conference, Dallas, TX, 19 pp. Dubois, M. K., Bohling, G. C., & Chakrabarti, S. (2007). Comparison of four approaches to a rock facies classification problem. Computers & Geosciences, 33(5), 599-617. Emelyanova, I., Pervukhina, M., Clennell, M., & Dyt, C. (2017, June). Unsupervised identification of electrofacies employing machine learning. In 79th EAGE Conference and Exhibition 2017-Workshops (pp. cp-519). European Association of Geoscientists & Engineers. Halotel, J., Demyanov, V., & Gardiner, A. (2020). Value of Geologically Derived Features in Machine Learning Facies Classification. Mathematical Geosciences, 52(1), 5-29. Jeong, J., Park, E., Emelyanova, I., Pervukhina, M., Esteban, L., & Yun, S. T. (2020). Interpreting the Subsurface Lithofacies at High Lithological Resolution by Integrating Information from Well-Log Data and Rock-Core Digital Images. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 125(2), e2019JB018204. Rosenfeld A., Hummel R.A. and Zucker S.W. (1976), Scene labeling by relaxation operations, IEEE Trans. Systems, Man, Cybernetics, vol. SMC-6, 420-433. Rousseeuw, P.J. (1987), Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis, Journal of Computational and Applied Mathematics. 20:53–65. doi:10.1016/0377-0427(87)90125-7. Ruofei Zhao, Yuanzhi Li, Yuekai Sun, Statistical convergence of the EM algorithm on Gaussian mixture models. Electron. J. Statist. 14(1): 632-660 (2020). DOI: 10.1214/19-EJS1660. Zucker S.W., Krishnamurthy E.V. and Haar R. L. (1978), Relaxation processes for Scene labeling: convergence, speed and stability, IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, vol. SMC-8, no. 1. Parmi les méthodes mises en œuvre par ordinateur pour interpréter en électrofaciès des mesures réalisées dans des puits, on distingue classiquement les méthodes entièrement automatisées, impliquant des méthodes de classification non supervisée, et les méthodes partiellement automatisées, impliquant des méthodes de classification supervisée. Contrairement à une méthode de classification non supervisée, une méthode de classification supervisée vise à regrouper des échantillons en classes homogènes en tenant compte de règles prédéfinies déterminées à partir d'une information d'apprentissage. Il est classique dans l'art antérieur que l'information d'apprentissage requise par les méthodes de classification supervisée provienne d'une interprétation réalisée manuellement par un expert (c'est pour cela que l'on parle méthode semi-automatisée), d'au moins un sous-ensemble des mesures de puits. Une interprétation en électrofaciès issue d'une méthode de classification supervisée est alors généralement plus réaliste géologiquement qu'une interprétation en électrofaciès issue d'une méthode de classification non supervisée, car tenant compte d'une pré-interprétation réalisée par un spécialiste. Parmi les méthodes d'interprétation en électrofaciès entièrement automatisées, on connait le document (Emelyanova, et al., 2017). Le procédé décrit dans ce document combine trois méthodes de classification non supervisée pour trouver un consensus de classification. Autrement dit, le procédé décrit dans ce document applique trois méthodes de classification automatique non supervisée à des données de diagraphies de puits pour déterminer trois interprétations en électrofaciès, et détermine une interprétation en électrofaciès finale à partir de cette pluralité d'interprétations par la majorité des votants. Par ailleurs, la qualité de la prédiction est quantifiée par la proportion de votes majoritaires rapportée au nombre total de votants. Toutefois, ce document ne décrit pas la prise en compte d'un critère, pouvant être de type géologique, pour déterminer son interprétation finale. De plus, le procédé décrit dans ce document ne propose pas d'encore améliorer son interprétation finale. On connait également le document (Halotel, et al., 2020) qui décrit l'intérêt de la prise en compte d'informations de type géologique dans des méthodes de classification supervisée pour améliorer l'interprétation en faciès de diagraphies de puits, comparé à des méthodes de classification qui seraient uniquement pilotées par les données ('date-driven classifiers'). Plus précisément, ce document décrit des contraintes reposant sur des analyses préalables avancées, telles qu'une analyse des cycles stratigraphiques, des types de dépôts (marins ou non marins), ou encore telles que des analyses pétrophysiques pour déterminer la taille de grain, la taille de pores, le contenu en argile, etc. Or ces analyses géologiques et/ou pétrophysiques nécessitent une expertise certaine (d'un sédimentologiste et d'un pétrophysicien respectivement) et sont en général très rarement disponibles au moment de la phase d'interprétation en électrofaciès de données diagraphiques. De plus, le procédé décrit dans ce document ne propose pas d'affiner l'interprétation en électrofacies issue d'une première classification, ni de combiner différentes méthodes de classification pour aboutir à un consensus de classification. On connait en outre le document (Jeong et al. 2020) qui décrit la combinaison d'une méthode de classification automatique non supervisée d’images de carottes et une méthode de classification supervisée de données de puits par un réseau multi-couches de neurones pour une classification automatique en lithofaciès améliorée. Plus précisément, le procédé décrit dans ce document utilise une classification obtenue par une méthode de classification non supervisée appliquée à des images de carottes pour créer une information d'apprentissage destinée à une méthode de classification supervisée appliquée à des données diagraphiques. Ainsi, dans ce procédé, l'information d'apprentissage est obtenue à partir des seules portions du puits pour lesquelles on dispose de carottes, et qui plus est d'images de carottes. Dans la pratique, on ne dispose pas de carottes sur toute la longueur du puits pour laquelle on dispose de relevés diagraphiques. Par ailleurs, les carottes sont prélevées dans des zones préférentielles du puits (autrement dit ne sont pas prélevées aléatoirement). Par exemple, par opposition aux zones réservoir, les zones de couvertures argileuses sont rarement ou peu carottées (car leurs propriétés pétrophysiques sont moins recherchées). Ainsi, l'information d'apprentissage décrite dans ce document n'est pas forcément représentative de l'ensemble des classes d'électrofaciès présentes dans le puits, ce qui peut nuire au résultat de la classification supervisée mise en œuvre par la suite. Notamment le résultat de la classification supervisée est de facto limité par le nombre de classes issue de la classification non supervisée, ce qui peut conduire à une interprétation en électrofaciès des mesures diagraphiques erronée. Par ailleurs, le procédé décrit dans ce document met en œuvre une seule méthode de classification supervisée, à savoir un réseau multi-couches de neurones pour déterminer les lithofaciès à toutes les profondeurs, y compris celles non carottées. Ainsi, ce document n'enseigne pas de combiner différentes méthodes de classification supervisée pour aboutir à un consensus de classification. On connait également le document (Dubois et al, 2007) qui compare quatre méthodes de classification conventionnelle supervisée en électrofaciès de diagraphies de puits sur le même jeu de données. Toutefois, le procédé décrit dans ce document ne décrit pas l'utilisation d'un critère, pouvant être de type géologique, pour affiner une classification. De plus, le procédé décrit dans ce document ne propose pas d'affiner l'interprétation en électrofaciès issue d'une première classification, ni de combiner différentes méthodes de classification pour aboutir à un consensus de classification. Enfin, ce document ne décrit pas la quantification de la probabilité d’un point d’appartenir à une classe. On connait en outre le document US 2002/0052690 qui décrit l'application de méthodes de classification supervisée pour déterminer une interprétation en électrofaciès de diagraphies de puits. Par ailleurs, ce document décrit une quantification de la probabilité d’un point d’appartenir à une classe. Toutefois, ce document ne décrit pas la prise en compte d'un critère, pouvant être de type géologique, pour affiner une classification. De plus, le procédé décrit dans ce document ne propose pas d'affiner l'interprétation en électrofaciès issue d'une première classification, ni de combiner différentes méthodes de classification pour aboutir un consensus de classification. Enfin, on connait le document WO2022/043051 A1, qui concerne un procédé pour déterminer une interprétation en électrofaciès de mesures relatives à au moins une portion d'au moins un puits traversant une formation souterraine. Plus précisément, le procédé comprend l'application d'une pluralité de méthodes de classification supervisée ou non supervisée aux mesures pour déterminer une information d'apprentissage. Puis une pluralité de méthodes de classification supervisée est appliquée aux mesures, les méthodes de classification étant entrainées au moyen de l'information d'apprentissage. Une méthode de classification ensembliste est ensuite appliquée aux résultats de la pluralité de méthodes de classification supervisée pour déterminer l'interprétation en électrofaciès des mesures. Toutefois, cette méthode présente l’inconvénient de nécessiter une première application d’une pluralité de méthodes de classification supervisée ou non, et une deuxième application d’une autre pluralité de méthodes de classification supervisée. Ce procédé peut donc être relativement complexe de mise en œuvre (nécessité de générer des informations d’apprentissage pour les méthodes de classification supervisée, toutefois de manière automatique). Par ailleurs, dans le cas d’une mise en œuvre au moyen de méthodes de classification non supervisée (ce qui présente un avantage car ces méthodes ne nécessitent pas de base de données d’apprentissage), le nombre d’électrofaciès (ou encore le nombre de classes) doit être prédéfini au préalable par un utilisateur, ce qui d’une part ne permet pas une automatisation complète de la mise en œuvre du procédé selon l’invention , et ce qui d’autre part peut conduire à un résultat dépendant de l’expertise de l’utilisateur. Ainsi, les procédés décrits dans l’art antérieur décrivent soit des méthodes pouvant être entièrement automatisées mais pouvant conduire à des interprétations en électrofaciès non géologiquement plausibles voire erronées, soit des méthodes partiellement automatisées, nécessitant des informations d’un expert, pouvant conduire à une interprétation en électrofaciès plus réaliste mais subjective. La présente invention vise à pallier ces inconvénients. Notamment, le procédé selon l’invention permet une mise en œuvre totalement automatisée, ne nécessitant pas d’informations d’apprentissage ni de prédéfinition d’un nombre de classes. En effet, le procédé selon l’invention permet, par une approche statistique, de classifier les mesures dans des catégories déterminées automatiquement. De plus, un lissage spatial de l’interprétation, entièrement automatisé et basé sur des considérations statistiques, permet de s’affranchir d’une étape de reclassement généralement réalisée de manière manuelle par un utilisateur, processus qui peut être long et fastidieux, et par ailleurs subjectif. L’invention concerne un procédé pour déterminer une interprétation en électrofacies de mesures relatives à au moins une portion d'au moins un puits traversant une formation souterraine. Le procédé selon l’invention comprend la mise en œuvre des étapes suivantes : A) on réalise une pluralité de mesures relatives à au moins ladite portion dudit au moins un puits traversant ladite formation souterraine, ladite pluralité desdites mesures résultant au moins d'une diagraphie de puits et/ou d'une image d'au moins une carotte prélevée dans ledit au moins un puits ; B) on détermine une première interprétation en électrofacies de ladite pluralité desdites mesures relatives à au moins ladite portion dudit au moins un puits de la manière suivante : a) pour chaque valeur d’un nombre de classes d’une pluralité de valeurs dudit nombre de classes comprises entre un nombre de classes minimal et un nombre de classes maximal, on applique une méthode de classification non supervisée à ladite pluralité desdites mesures ; b) on applique une méthode de silhouette à ladite pluralité de classifications de ladite pluralité de mesures déterminées pour chacune desdites valeurs dudit nombre de classes, et on détermine ladite première interprétation en électrofacies et un nombre de classes correspondant en sélectionnant ladite classification et ladite valeur dudit nombre de classes pour lesquelles ledit score de silhouette est le plus proche de 1 ; c) on applique une méthode de relaxation stochastique itérative à des probabilités d’appartenance de chacune desdites mesures à chacune desdites classes de ladite première interprétation en électrofacies, et on obtient une deuxième interprétation en électrofacies lorsqu’un critère de convergence prédéfini de ladite méthode de relaxation itérative est atteint. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut choisir ladite au moins une diagraphie de puits parmi les diagraphies de rayons gamma, les diagraphies soniques, les diagraphies de densité, les diagraphies électriques ou encore les diagraphies d'imagerie du puits. Selon une mise en œuvre de l’invention, ladite méthode de classification non supervisée peut être choisie parmi une famille de méthodes de partitionnement exclusif ou une famille de méthodes de partitionnement probabiliste. Selon une mise en œuvre de l’invention, ladite méthode de classification non supervisée peut être un modèle de mélange gaussien. Selon une mise en œuvre de l’invention, lesdites probabilités d’appartenance de chacune desdites mesures à chacun desdites classes peuvent être fonction d’une distance de Mahalanobis. Selon une mise en œuvre de l’invention, ladite méthode de relaxation stochastique itérative peut mettre en œuvre une matrice des compatibilités mesurant la compatibilité d’appartenance d’une mesure à une classe et d’une mesure à une classe s’exprimant selon une formule du type : où est une probabilité qu’une mesure appartienne à une classe et est une probabilité qu’une mesure appartienne à une classe . Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit critère de convergence prédéfini de ladite méthode de relaxation itérative peut être atteint lorsque, à l’itération , , avec : où si et sinon, est la probabilité qu’une mesure appartienne à la classe à l’itération , si et sinon, est la probabilité qu’une mesure appartienne à la classe à l’itération , est le nombre de ladite pluralité de mesures, et est ledit nombre de classes. L’invention concerne également un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé tel que décrit ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. L’invention concerne en outre un procédé pour exploiter une ressource présente dans une formation souterraine et/ou pour stocker un fluide dans ladite formation souterraine, comprenant la mise en œuvre du procédé pour déterminer une interprétation en électrofacies de mesures relatives à au moins une portion d'au moins un puits traversant une formation souterraine tel que décrit ci-dessus. Selon une mise en œuvre de l’invention, à partir au moins de ladite interprétation en électrofacies des mesures relatives à au moins ladite portion d'au moins ledit puits traversant ladite formation souterraine, on peut construire une représentation maillée représentative de ladite formation souterraine, on peut déterminer au moins un schéma d'exploitation de ladite ressource et/ou un schéma pour injecter ledit fluide dans ladite formation souterraine à partir au moins de ladite représentation maillée représentative de ladite formation souterraine, et on peut exploiter ladite ressource de ladite formation souterraine en fonction dudit schéma d'exploitation et/ou on peut injecter ledit fluide dans ladite formation souterraine en fonction dudit schéma pour injecter ledit fluide dans ladite formation souterraine. Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit schéma d'exploitation de ladite ressource et/ou le schéma d’injection dudit fluide peut comprendre au moins une implantation d'au moins un puits injecteur et/ou d'au moins un puits producteur, et on peut forer lesdits puits de ladite implantation et les équiper d'infrastructures de production. 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 FIG. 1 La FIG. 1 présente, à titre illustratif, une diagraphie de radioactivité naturelle en fonction de la profondeur. FIG. 2 La FIG. 2 présente, à titre illustratif, une interprétation en électrofaciès réalisée manuellement par un expert géologue, pour laquelle 16 classes différentes ont été identifiées. FIG. 3 La FIG. 3 présente, à titre illustratif, une interprétation en électrofaciès résultant de la mise en œuvre des étapes 1 et 2 du procédé selon le premier aspect de l’invention. FIG. 3 La FIG. 3 présente, à titre illustratif, un agrandissement de la FIG. 3 entre les profondeurs 2200m et 2600m. FIG. 4 La FIG. 4 présente, à titre illustratif, une interprétation en électrofaciès résultant de la mise en œuvre de l’ensemble des étapes du procédé selon le premier aspect de l'invention. FIG. 4 La FIG. 4 présente, à titre illustratif, un agrandissement de la FIG. 4 entre les profondeurs 2200m et 2600m. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé pour déterminer une interprétation en électrofaciès de mesures relatives à au moins une portion d’au moins un puits traversant une formation souterraine. Selon une mise en œuvre de l’invention, le procédé selon le premier aspect de l’invention peut concerner un procédé pour déterminer une interprétation en électrofaciès de mesures relatives à au moins une portion d’au moins un puits traversant une formation souterraine en vue d’exploiter une ressource d’une formation souterraine et/ou d’injecter un fluide dans la formation souterraine. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un procédé pour exploiter une ressource d’une formation souterraine et/ou pour injecter un fluide dans la formation souterraine, le procédé selon le deuxième aspect comprenant la mise en œuvre du procédé pour déterminer une interprétation en électrofaciès des mesures relatives à au moins une portion d’au moins un puits selon le premier aspect de l’invention. La formation souterraine étudiée peut être à toute profondeur, et notamment être peu profonde (par exemple inférieure à 3 km, comme majoritairement dans le cas d’une ressource géothermique, hydrogéologique ou minière), ou profonde voire ultra-profonde et éventuellement sous une couche d’eau (comme majoritairement dans le cas d’une ressource pétrolière et/ou gazière et dans le cas de la géothermie profonde). Selon l’invention, la pluralité de mesures relatives à au moins une portion d’au moins un puits résulte au moins d’une diagraphie de puits et/ou d’une image d’au moins une carotte prélevée dans le puits considéré, au niveau de l’au moins une portion de puits considérée. Selon une mise en œuvre de l’invention, la formation souterraine d’intérêt peut comprendre un réservoir pétrolier, avec de préférence sa couverture. Selon l’invention, le puits traversant la formation souterraine d’intérêt peut être de géométrie quelconque, et notamment être un puits vertical ou encore dévié. On parle alors de trajectoire du puits. Par électrofaciès, on entend un regroupement d’échantillons de la pluralité de mesures (par exemple diagraphiques) selon l’invention ayant des valeurs (de mesures) homogènes. Autrement dit, deux échantillons des mesures (par exemple diagraphiques) appartiennent au même groupe, ou ‘électrofaciès’, si leurs réponses (par exemple diagraphiques), autrement dit si les mesures (par exemple diagraphiques) faites en ces points, ne diffèrent pas sensiblement. La notion d’électrofaciès a été introduite notamment dans le document (Serra and Abbot,1980). La détermination des différents électrofaciès peut être vue comme la recherche à la fois de la maximisation des différences entre les réponses (par exemple diagraphiques) en deux points quelconques appartenant à deux électrofaciès différents, et de la minimisation des différences entre les réponses (par exemple diagraphiques) de deux points quelconques appartenant au même électrofaciès. Par interprétation en électrofaciès de mesures relatives à un puits, on entend une classification (ou encore un partitionnement) en électrofaciès des échantillons se situant le long de la trajectoire du puits pour lesquels on dispose de mesures. Autrement dit, à l’issue d’une interprétation en électrofaciès, une classe est attribuée à chacun des échantillons se situant le long de la trajectoire du puits pour lesquels on dispose de mesures. Une classe d’électrofaciès, est un label ou étiquette, qui peut être n’importe quelle chaine de caractère non signifiante (par exemple la classe ‘C0’, la classe ‘C1’) ou signifiante (par exemple ‘grès’, ‘argile’, ‘calcaire’), une couleur, ou simplement un symbole (par exemple ‘*’, ‘+’, ‘%’ …) etc. Ce label ou étiquette n’est pas une grandeur quantitative par opposition à des grandeurs telles des nombres respectant une relation d’ordre (c’est-à-dire infériorité, supériorité, égalité). En particulier, lorsque l’on dispose d’une interprétation en électrofaciès réalisée par un spécialiste, au moins pour certains échantillons le long d’au moins une portion d’au moins un puits, une classe d’électrofaciès peut être une chaine de caractère représentative d’un type lithologique (par exemple ‘grès’, ‘calcaire’, ‘argile’, etc.). On parle alors de lithofacies. De manière générale, le procédé selon l’invention comporte au moins les étapes suivantes : 1) Acquisition de mesures relatives à au moins une portion d’au moins un puits 2) Détermination d’une première interprétation en électrofaciès au moyen d’une méthode de classification non supervisée et d’une méthode de silhouette 3) Détermination d’une deuxième interprétation en électrofaciès au moyen d’une méthode de relaxation stochastique itérative 4) Exploitation d’une ressource et/ou stockage d’un fluide dans une formation souterraine Le procédé selon le premier aspect de l’invention comprend au moins les étapes 1 à 3 décrites ci-après. Le procédé selon le deuxième aspect de l’invention comprend en outre au moins l’étape 4 décrite ci-après. Au moins l’étape 2) et/ou l’étape 3) peuvent être mises en œuvre par des moyens informatiques, notamment un ordinateur, un processeur ou un calculateur. Les différentes étapes du procédé selon l’invention sont détaillées ci-après. Selon l’invention, les étapes du procédé selon l’invention sont appliquées à au moins une portion d’au moins un puits traversant la formation souterraine. 1) Acquisition de mesures relatives à au moins une portion d’au moins un puits Au cours de cette étape, on réalise une pluralité de mesures relatives à au moins une portion d’au moins un puits traversant la formation souterraine d’intérêt, la pluralité de mesures résultant au moins d’une diagraphie de puits et/ou d’une image d’au moins une carotte prélevée dans le puits considéré. Selon une mise en œuvre de l’invention, l’au moins une diagraphie de puits peut être choisie parmi les diagraphies de rayons gamma, les diagraphies soniques, les diagraphies de densité, les diagraphies électriques ou encore les diagraphies d’imagerie de la paroi du puits. Avantageusement, on réalise au moins cinq diagraphies différentes pour une même portion d’un même puits. La multiplicité des différents types de diagraphie permet une interprétation plus fiable en électrofaciès, par redondance de l’information qui peut être déduite de chaque type de diagraphie. Comme bien connu, l’acquisition d’une diagraphie de puits est réalisée au moyen d’une sonde qui se déplace le long de la trajectoire (d’au moins une portion, typiquement de quelques kilomètres) du puits et qui réalise une mesure d’une propriété (par exemple la densité, la radioactivité naturelle, la résistivité, etc.) de la roche environnant le puits pour une succession de pas d’échantillonnage (de l’ordre de la dizaine de cm). Ainsi, une mesure diagraphique résulte en une série d’échantillons (typiquement quelques milliers à une dizaine de milliers de points de mesures) le long de la trajectoire du puits considéré, chaque échantillon comportant au moins une valeur d’une propriété (par exemple la densité, la radioactivité naturelle, la résistivité, etc.) de la roche environnante. Selon une mise en œuvre de l’invention, les diagraphies de puits peuvent subir des prétraitements, tels que des rééchantillonnages bien connus de l’homme du métier, de manière à ce que les diagraphies de puits de différents types soient « replacées » aux mêmes points de mesure le long de la trajectoire du puits. Selon l’invention, l’au moins une image d’au moins une carotte prélevée dans au moins un puits est obtenue par un dispositif d’imagerie, comme par exemple une imagerie scanner ou toute autre technique d’imagerie. De préférence, l’image de la carotte prélevée peut être prétraitée, par exemple par une analyse texturale, pour déterminer au moins une mesure d’une propriété recherchée (par exemple le pendage des couches) pour une série d’échantillons le long de la trajectoire du puits. Avantageusement, et lorsqu’une image de carotte est utilisée conjointement avec au moins une diagraphie de puits, un rééchantillonnage peut être réalisé de manière à ce que les séries d’échantillons des images de la carotte et de la diagraphie de puits soient concordants en termes d’emplacement des points de mesure. On peut trouver des informations sur les méthodes de traitement d’images de carottes par exemple dans le document (Jeong et al., 2020). Selon une mise en œuvre de l’invention, les diagraphies de puits et/ou l’image d’au moins une carotte prélevée dans au moins un puit peuvent avoir subies une décomposition en composantes principales au préalable. A l’issue de cette étape, on obtient au moins deux types de mesures réalisées dans un puits, c’est-à-dire des mesures issues d’au moins une diagraphie de puits et/ou d’une image d’une carotte prélevée dans le puits, pour une succession d’échantillons le long d’au moins une portion de la trajectoire d’au moins un puits traversant la formation souterraine d’intérêt. A l’issue de cette étape, on dispose d’un tableau de taille , où est le nombre de points de mesure le long de la portion d’au moins un puits (qui est fonction de la longueur de la portion de la trajectoire du puits pour laquelle au moins une mesure est réalisée, qui peut être de l’ordre du km pour des mesures diagraphiques, et du pas d’échantillonnage de la mesure, qui peut être de l’ordre de la dizaine de cm pour un outil diagraphique) et est le nombre de type de mesures (diagraphies soniques, de résistivité, etc.) mesurées pour cette même portion du puits. Par la suite, on note les vecteurs de taille correspondant aux valeurs issues des mesures. 2) Détermination d’une première interprétation en électrofaciès au moyen d’une méthode de classification non supervisée et d’une méthode de silhouette Au cours de cette étape, on détermine une première interprétation en électrofaciès de la pluralité de mesures relatives à ladite au moins une portion dudit au moins un puits selon les deux sous-étapes suivantes : 2.1) Application d’une méthode de classification non supervisée pour une pluralité de nombres de classes 2.2) Application d’une méthode de silhouette pour déterminer un nombre de classes optimal De manière générale, une méthode de classification non supervisée est une méthode qui recherche une partition, ou encore une segmentation, d’un ensemble d’échantillons en classes homogènes et distinctes entre elles. On parle aussi de « clustering » en anglais ou encore de « labellisation ». Contrairement à une méthode de classification supervisée, une méthode de classification non supervisée n’est pas entrainée par une information d’apprentissage. Par contre, contrairement à une méthode de classification supervisée, une méthode de classification non supervisée requiert en entrée un nombre de classes. Le nombre de classes est généralement défini par un utilisateur. L’enchainement des sous-étapes 2.1) et 2.2) selon l’invention vise à déterminer une classification par méthode non supervisée (ce qui permet, par rapport à une méthode de classification supervisée, d’éviter la constitution d’une base d’apprentissage) tout en évitant à un utilisateur de définir un nombre de classes. Ces sous-étapes sont détaillées ci-après. 2.1) Application d’une méthode de classification non supervisée pour une pluralité de nombres de classes Au cours de cette sous-étape, à partir d’un nombre de classes minimal et d’un nombre de classes maximal prédéfinis, pour chaque valeur du nombre de classes comprises entre le nombre de classes minimal et le nombre de classes maximal prédéfinis, on applique une méthode de classification non supervisée à la pluralité de mesures issues de l’étape 1). Selon une mise en œuvre de l’invention, la méthode de classification non supervisée mise en œuvre peut être un modèle de mélange gaussien (Gaussian Mixture Model en anglais, ou GMM). Le modèle de mélange gaussien est basé sur un algorithme de maximisation de l’espérance. On trouvera une description de cette méthode dans (Zhao et al., 2020). Ce modèle est avantageux pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention pour les raisons suivantes : Il s’agit d’un modèle probabiliste, ce qui est en cohérence avec l’aspect probabiliste de la relaxation stochastique qui est mise en œuvre à l’étape 3) du procédé selon l’invention ; Il permet de gérer presque tout type de distribution de points, plus précisément tout ce qui peut être approché par une somme de gaussiennes pondérées ; Il repose sur un algorithme d’espérance-maximisation qui est rapide et converge assurément vers un optimum local dès lors que celui-ci n’est pas dégénéré (c’est-à-dire que celui-ci n’est pas un point d’inflexion ou d’ondulation). La convergence est d’autant plus rapide que les données sont aisément séparables en groupes distincts. Si la séparation est très nette, il est même démontré qu’il y a convergence vers un optimum global. Alternativement, la méthode de classification non supervisée peut être choisie parmi tout algorithme de partitionnement (« clustering » en anglais) exclusif (par exemple la méthode des « K-means ») ou probabiliste (dont fait partie la GMM). Le partitionnement exclusif associe une et une seule classe à chaque point des données. Le partitionnement probabiliste associe à chaque paire (point, classe) une probabilité et la paire avec la probabilité la plus élevée est retenue. Selon une mise en œuvre de l’invention, le nombre de classes minimal prédéfini peut valoir 2. Selon une mise en œuvre de l’invention, le nombre de classes maximal prédéfini peut être compris entre 15 et 30, de préférence entre 20 et 25, et vaut de manière très préférée 22. De telles valeurs préférentielles permettent de tester un grand nombre de classes, de manière raisonnable en temps de calcul. A l’issue de cette sous-étape, on obtient une pluralité de classifications des mesures issues de l’étape 1), plus précisément une classification pour chacune des valeurs du nombre de classes comprises entre le nombre de classes minimal et le nombre de classes maximal. 2.2) Application d’une méthode de silhouette pour déterminer un nombre de classes optimal Au cours de cette sous-étape, on applique une méthode de silhouette à la pluralité de classifications déterminées à la sous-étape 2.1), et on détermine une première interprétation en électrofaciès en sélectionnant, parmi la pluralité de classifications déterminées à la sous-étape 2.1), la classification pour laquelle le score de silhouette est le plus proche de 1. La méthode de silhouette est par exemple décrite dans le document (Rousseeuw, 1987). De manière générale, en partitionnement de données (« clustering » en anglais), le coefficient de silhouette est une mesure de qualité d’une partition d’un ensemble de données en classification automatique, variant entre -1 et 1. Pour chaque point, son coefficient de silhouette est la différence entre la distance moyenne avec les points du même groupe que lui (cohésion) et la distance moyenne avec les points des autres groupes voisins (séparation). Si cette différence est négative, le point est en moyenne plus proche du groupe voisin que du sien : il est donc mal classé. À l’inverse, si cette différence est positive, le point est en moyenne plus proche de son groupe que du groupe voisin : il est donc bien classé. Autrement dit, un score de silhouette proche de 1 indique que la classification est robuste, avec peu d’ambiguïté et des classes bien distinctes, alors qu’un score de silhouette proche de -1 indique que les frontières entre les classes sont incertaines. Ainsi, à l’issue de cette étape, en sélectionnant la classification pour laquelle le score de silhouette est le plus proche de 1, on obtient de manière automatisée, sans prédéfinition par un homme du métier d’un nombre de classes, une classification des mesures issues de l’étape 1) par une méthode de classification non supervisée. En effet, l’enchaînement des sous-étapes 2.1) et 2.2) permet de déterminer un nombre de classes d’une méthode de classification non supervisée par la maximisation d’un critère statistique. Par la suite, on parle de « première interprétation en électrofaciès » des mesures réalisées dans au moins portion d’au moins un puits pour la classification ainsi obtenue. On pourrait aussi parler d’une « interprétation en électrofaciès intermédiaire ». 3) Détermination d’une deuxième interprétation en électrofaciès au moyen d’une méthode de relaxation stochastique itérative Au cours de cette étape, on applique une méthode de relaxation stochastique itérative à des probabilités d’appartenance de chacune desdites mesures à chacune desdites classes de ladite première interprétation en électrofaciès, et on obtient une deuxième interprétation en électrofaciès lorsqu’un critère de convergence prédéfini de ladite méthode de relaxation itérative est atteint. Même si le nombre de classes de la première interprétation en électrofaciès issue de l’étape 2) a été déterminé de manière optimale statistiquement par la mise en œuvre de la méthode de silhouette, la classification obtenue peut présenter de très fortes discontinuités spatiales le long de la portion du puits pour laquelle on dispose de mesures. Par exemple, certaines mesures classées dans une catégorie peuvent se retrouver isolées au milieu de mesures appartenant à une autre catégorie . Une telle distribution lithologique n’est clairement pas réaliste d’un point de vue géologique. L’homme du métier, constatant une telle répartition non plausible géologiquement, procèderait à un reclassement de telles mesures isolées dans la catégorie voisine dominante. De même, les mesures se trouvant à la limite entre deux classes sont souvent mal classées par les méthodes de classification non supervisées telles que le GMM, et un ré-étiquetage manuel peut être nécessaire. De tels reclassements, réalisés manuellement par l’homme du métier, homogénéise l’ensemble de la classification, assure une continuité spatiale réaliste, et résulte en des classes géologiquement plus pertinentes et comparables aux lithologies réelles. Pour éviter une intervention manuelle d’un homme du métier, qui peut être qui plus est subjective et qui dans tous les cas nécessite une grande expertise, selon l’invention, on applique une méthode de relaxation stochastique itérative à des probabilités d’appartenance de chacune des mesures à chacune des classes de la première interprétation en électrofaciès. De manière générale, une méthode de relaxation stochastique itérative permet d’homogénéiser des données, c’est-à-dire de diminuer les contrastes, de manière robuste, consistante et statistiquement rigoureuse, sans l’intervention d’un opérateur. Ainsi, le procédé selon l’invention met en œuvre une méthode de relaxation stochastique itérative en s’appuyant sur un calcul de probabilité rigoureux issu de l’analyse statistique des mesures, ce qui évite un lissage arbitraire des résultats. Selon une mise en œuvre de l’invention, on détermine dans un premier temps des probabilités d’appartenance de chacune des mesures à chacune des classes de la première interprétation en électrofaciès (conditions initiales de la méthode de la méthode de relaxation stochastique itérative), puis on applique un algorithme de relaxation stochastique itératif à ces probabilités d’appartenance. Par la suite, on note la probabilité d’appartenance qu’une mesure appartienne à une classe , avec et . Par la suite, on utilise l’exposant (n) pour signifier l’itération en cours de la méthode de relaxation itérative, l’exposant indiquant qu’il s’agit de la condition initiale (itération 0) de la méthode de relaxation itérative. 3.1) Détermination de probabilités d’appartenance initiales Selon une mise en œuvre de l’invention, au cours de cette sous-étape, pour chaque mesure issue de l’étape 1) et chaque classe issue de l’étape 2), on peut déterminer la probabilité que la mesure appartienne à la classe . Il en résulte une classification probabiliste, plutôt que discrète. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer la probabilité d’appartenance que la mesure appartienne à la classe en fonction de la distance du point à la classe dans l’espace des paramètres par une relation du type : Avantageusement, la distance du point à la classe dans l’espace des paramètres correspond à la distance de Mahalanobis. En effet, la distance de Mahalanobis présente l’avantage d’être invariante par changement d’échelle et de prendre en compte la variance et l’asymétrie des données, c’est-à-dire la forme de la distribution sous-jacente. De manière générale, la distance de Mahalanobis est souvent utilisée pour la détection de données aberrantes dans un jeu de données, ou bien pour déterminer la cohérence de données, fournies par un capteur par exemple. Ainsi, cette distance est calculée entre les données reçues et celles pouvant être mises en œuvre, mais celles-ci peuvent nécessiter une connaissance a priori de la distribution des points, par exemple normale. 3.2) Application d’une méthode de relaxation stochastique itérative Au cours de cette sous-étape, il s’agit d’appliquer une méthode de relaxation stochastique itérative aux probabilités d’appartenance déterminées ci-dessus. L’utilisation d’une méthode de relaxation itérative dans ce contexte vise à lisser la première interprétation en électrofaciès, issue de l’étape 2). Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer les probabilités d’appartenance à l’itération de la méthode de relaxation stochastique itérative à partir des probabilités d’appartenance à l’itération selon une formule du type : où est un opérateur d’actualisation (“updating operator” en anglais), est la probabilité d’appartenance de la mesure à la classe à l’itération , et est la probabilité d’appartenance de la mesure à la classe à l’itération Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut utiliser l’expression de la fonction selon une formule du type : où est un entier positif, de préférence valant 1, tel que défini dans (Rosenfeld et al., 1976), ce qui conduit à l’écriture suivante : avec , où est le voisinage de hauteur autour du point , est un coefficient de contribution du point au point et est une matrice des compatibilités mesurant la compatibilité d’appartenance du point à la classe et du point à la classe . En effet, étant donnée l’expression du terme , qui tient compte des probabilités de toutes les combinaisons possibles point-classe , la matrice des compatibilités donne plus ou moins de poids aux paires plus ou moins compatibles avec la paire en cours d’actualisation par l’algorithme Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut choisir la hauteur h de la manière suivante : , où est la longueur totale du puits, et est compris entre 0.003 et 0.01, de préférence P= 0.005. Autrement dit, la hauteur correspond à un pourcentage de la hauteur du puits comprise entre 0.3 et 1%, et valant de préférence 0.5%. De telles valeurs correspondent à des valeurs issues d’une pluralité de tests réalisés par la Demanderesse. Il est bien évident que l’homme du métier peut aussi prédéfinir la valeur de h. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut utiliser l’expression suivante pour le coefficient de contribution du point au point selon une formule du type : où est la distance spatiale entre les points et . Une telle formulation permet : d’assurer que la contribution du point au point est relative aux contributions des autres points du voisinage ; d’être bien définie lorsque la distance spatiale , ce qui arrive lorsque , mais aussi lorsqu’il y a, par erreur, des mesures redondantes dans les données. Selon une mise en œuvre préférée de l’invention, on peut utiliser une matrice des compatibilités selon une formule du type : Cette matrice des compatibilités fait donc intervenir le produit des probabilités « croisées », ce qui est justifié par le fait que si les couples point-classe et ont une probabilité faible, ceux-ci doivent faiblement peser la probabilité de dans l’actualisation de la probabilité de , et vice-versa si les probabilités de et sont élevées. De manière générale, le choix de l’expression de la matrice de compatibilité est délicat parce qu’il implique en principe l’intégration d’une information a priori relative aux interactions entre les données que l’opérateur se doit de contrôler. De plus, son calcul impose une taille de mémoire importante car la matrice de compatibilité est de taille . La formulation de la matrice de compatibilité définie ci-dessus par la Demanderesse, directement basée sur les probabilités, présente l’avantage d’être simple à calculer. De plus, la formulation ci-dessus, incluant une racine carrée dans la définition de , permet de garantir les deux points suivants : La similarité (notée plus bas pour la similarité entre un individu et un individu ) d’un individu avec lui-même est maximale. Ce maximum est toujours égal à 1 (c’est-à-dire en prenant une autre distribution de mesures diagraphiques, ce maximum sera toujours égal à 1). Si on ne prend pas la racine carrée, la similarité d’un individu avec lui-même sera toujours maximale, donc le point (i) ci-dessus sera bien vérifié, mais cette similarité ne sera pas toujours égale à 1, indépendamment de la distribution sous-jacente, et donc le point (ii) sera infirmé. Ce choix incluant la racine carrée homogénéise donc la notion de similarité sur toutes les distributions possibles de mesures. Selon une mise en œuvre préférée de l’invention, la quantité peut se réécrire plus simplement de la manière suivante : où Le terme représente l’élément courant du graphe symétrique de similarité entre les individus et relativement à leurs probabilités respectives d’affectation aux classes. Ce terme est d’autant plus proche de 0 que les individus et sont affectables à des classes différentes, et d’autant plus proche de 1 qu’ils sont affectables aux mêmes classes. Ainsi, il mesure d’une certaine manière l’accord (similarité) ou désaccord (dissimilarité) entre les deux individus et . En résumé, le premier terme, , représente la contribution spatiale des voisins de et le deuxième terme, , représente la contribution probabiliste de ces mêmes voisins, calculée comme le produit des racines carrées des probabilités pour toutes les classes. De manière générale, l’algorithme de relaxation stochastique est un algorithme itératif de Picard pour la fonction continue . Il est connu du document (Zucker et al., 1978) qu’un tel algorithme converge bien vers un point fixe de . Cependant, la convergence peut être plus ou moins rapide selon le type et la quantité de données. De plus, la convergence peut être instable numériquement, c’est-à-dire qu’il peut y avoir des fluctuations en s’approchant d’un point fixe dues à des erreurs d’arrondi ou des divisions par des nombres très petits, ce qui peut rendre les résultats moins fiables. De plus, le critère proposé dans le document (Zucker et al., 1978) pour mesurer la vitesse de convergence s’avère difficile à mettre en œuvre pour des mesures de type diagraphiques. En effet, le grand nombre d’individus rend impossible la définition d’un tel critère de manière pertinente et, étant donné que ce critère est défini localement (point par point), il devient quasiment impossible de l’utiliser de manière globale pour contrôler la vitesse de convergence du processus. Pour résoudre ce problème et pour contrôler la fiabilité des résultats, la Demanderesse a développé un critère de convergence adapté aux mesures du procédé selon l’invention. Selon l’invention, on applique la méthode de relaxation stochastique itérative aux probabilités d’appartenance de chacune des mesures à chacune des classes de la première interprétation en électrofaciès, et on obtient une deuxième interprétation en électrofaciès lorsqu’un critère de convergence prédéfini de ladite méthode de relaxation stochastique itérative est atteint. Selon une mise en œuvre de l’invention, le critère de convergence prédéfini de la méthode de relaxation itérative est atteint lorsque, à l’itération , , avec : où si et sinon, est la probabilité qu’une mesure appartienne à la classe à l’itération , si et sinon, est la probabilité qu’une mesure appartienne à la classe à l’itération , est le nombre de mesures, et est le nombre de classes. Autrement dit, à chaque itération de la méthode de relaxation stochastique itérative, on détermine le paramètre , qui est le nombre (en pourcentage) de changements d’affectations aux classes entre les itérations consécutives et , et on arrête la méthode de relaxation stochastique itérative à la première itération pour laquelle . Ce critère, fondé sur le nombre de changements d’affectations aux classes entre deux itérations consécutives, garantit (aux erreurs numériques près) que l’algorithme ne génère plus de changements d’affectations et qu’il n’est donc plus nécessaire de continuer la relaxation du point de vue de l’utilisateur. Notons bien que ce critère s’applique aux appartenances (discrètes) aux classes et non pas aux probabilités (continues) d’appartenance ; il se peut donc que l’algorithme n’ait pas encore convergé en probabilités lorsque notre critère a déjà abouti. Cette approche permet de : (i) sortir de la relaxation plus rapidement que s’il fallait attendre la convergence en probabilités, qui, comme déjà mentionné, peut être lente ; (ii) surveiller la stabilité du résultat en termes d’appartenance plutôt que de probabilité, plus facilement atteinte et quantifiée par le nombre Alternativement, le critère de convergence prédéfini de la méthode de relaxation stochastique itérative peut consister en un nombre maximal d’itérations, par exemple valant 50. Après de nombreux essais réalisés par la Demanderesse, une telle valeur garantit que la méthode de relaxation stochastique itérative est raisonnablement proche de la convergence. Ainsi, à l’issue de cette étape, on obtient une deuxième interprétation en électrofaciès de la pluralité des mesures relatives à au moins la portion du au moins un puits. Cette deuxième interprétation est lissée spatialement par rapport à la première interprétation, de manière automatique et sur la base de critères statistiques rigoureux. Ainsi, le procédé selon l’invention permet de déterminer une interprétation en électrofaciès de manière automatisée, bénéficiant des avantages d’une méthode de classification non supervisée (c’est-à-dire ne nécessitant pas de base d’apprentissage) mais sans avoir à prédéfinir un nombre de classes pour réaliser la classification. Par ailleurs, le lissage spatial du résultat issu de la classification non supervisée, souvent nécessaire et réalisé manuellement, est ici réalisé de manière automatisé et fiable, en exploitant des informations statistiques contenues dans les mesures. En outre, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par un ordinateur (par exemple un calculateur embarqué) et/ou exécutable par un processeur. Ce programme comprend des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect tel que décrit ci-dessus, notamment des étapes 2) et/ou 3) décrites ci-dessus, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur. 4) Exploitation d’une ressource et/ou stockage d’un fluide dans une formation souterraine Cette étape est mise en œuvre dans le cadre du procédé selon un deuxième aspect de l’invention, et qui concerne un procédé pour exploiter une ressource d’une formation souterraine, telle qu’une ressource géothermique, une ressource pétrolière et/ou gazière, une ressource minière, ou une ressource hydrogéologique, ou bien pour stocker un fluide dans la formation souterraine, telle que le stockage (ou encore séquestration) de CO 2 . Au cours de cette étape du procédé selon le deuxième aspect de l’invention, à partir au moins de l’interprétation en électrofaciès d’au moins une portion d’au moins un puits déterminée à l’issue de l’étape précédente, on exploite une ressource de la formation souterraine, et/ou on stocke un fluide dans la formation souterraine. Selon une mise en œuvre de l’invention, à partir au moins de l’interprétation en électrofaciès d’au moins une portion d’au moins un puits, on peut déterminer une représentation maillée représentative de la formation souterraine d’intérêt et on peut déterminer au moins un schéma d’exploitation de la ressource présente dans la formation souterraine et/ou un schéma pour injecter un fluide dans la formation souterraine à partir de cette représentation maillée, puis on exploite la ressource d’intérêt et/ou on injecte le fluide d’intérêt en fonction du schéma d’exploitation. De manière générale, un schéma d’exploitation et/ou un schéma pour injecter un fluide dans une formation comprend un nombre, une géométrie et une implantation, position et espacement, des puits injecteurs et/ou producteurs à forer dans la formation souterraine étudiée et à équiper. Selon une mise en œuvre de l’invention selon laquelle la ressource à exploiter est de nature géothermique, il s’agit de déterminer au moins un schéma d’exploitation permettant l’injection d’un fluide essentiellement aqueux dans la formation souterraine étudiée, et sa récupération. En effet, dans le domaine de la géothermie, on exploite la chaleur ou encore l’énergie du fluide injecté dans la formation et récupéré. Selon une mise en œuvre de l’invention selon laquelle la ressource à exploiter est de nature pétrolière et/ou gazière, il s’agit de déterminer au moins un schéma d’exploitation des hydrocarbures contenus dans la formation souterraine étudiée. Selon une mise en œuvre de l’invention selon laquelle le procédé vise à stocker un fluide dans la formation souterraine, il s’agit de déterminer au moins un schéma pour injecter un fluide dans une formation, en vue de son stockage. De manière classique, une représentation maillée représentative d’une formation souterraine d’intérêt est construite, comme selon l’invention, à partir au moins de l’interprétation en électrofaciès d’au moins une portion d’au moins un puits, mais est avantageusement construite également à partir de mesures réalisées sur des échantillons de roche prélevés dans les puits, d’informations déduites de campagnes d’acquisition sismique, de données de production comme les débits d’huile, d’eau, les variations de pression etc. L’homme du métier a parfaite connaissance de méthodes pour construire une représentation maillée représentative d’une formation souterraine. On décrit ci-après de manière non limitative une mise en œuvre particulière de l’invention selon laquelle le fluide comprend des hydrocarbures. De manière générale en exploitation pétrolière, un schéma d’exploitation comprend un nombre, une géométrie et une implantation (position et espacement) des puits injecteurs et producteurs à forer dans le réservoir étudié et à équiper. Un schéma d’exploitation peut en outre comprendre un type de récupération assistée des hydrocarbures contenus dans le réservoir, telle qu’une récupération au moyen de l’injection d’une solution comprenant un ou des polymères, de la mousse de CO 2 , etc.). Un schéma d’exploitation d’un réservoir d’hydrocarbures optimal doit par exemple permettre un fort taux de récupération des hydrocarbures piégés dans le réservoir géologique, sur une longue durée d’exploitation, et nécessitant un nombre de puits limité. Autrement dit, le spécialiste prédéfinit des critères d’évaluation selon lesquels un schéma d’exploitation du fluide d’un réservoir géologique est considéré comme suffisamment performant pour être mis en œuvre sur le réservoir géologique étudié. Selon une mise en œuvre de l’invention, la détermination d’un schéma d’exploitation des hydrocarbures du réservoir géologique étudié peut être réalisée à l’aide d’un simulateur d’écoulement (ou simulateur de réservoir). Un exemple de simulateur de réservoir est le simulateur PumaFlow® (IFP Energies nouvelles, France). De manière générale, à tout instant t de la simulation, un simulateur d’écoulement résout l’ensemble des équations d’écoulement propres à chaque maille et délivre des valeurs solutions des inconnues (saturations, pressions, concentrations, température…) prédites à cet instant t. De cette résolution, découle la connaissance des quantités d’huile produites et de l’état du gisement (distribution des pressions, saturations, etc.) à l’instant considéré. Au moyen d’une représentation maillée, déterminée à partir au moins d’une interprétation en électrofaciès pour au moins une portion d’au moins un puits, le simulateur d’écoulement permet de prédire de manière fiable les productions notamment d’huile et de gaz pour un schéma d’exploitation donné. Selon un mode de mise en œuvre de l’invention, on peut définir différents schémas d’exploitation du fluide contenu dans le réservoir géologique étudié et on estime, à l’aide du simulateur d’écoulement, au moins un critère, tel que la quantité d’hydrocarbures produit selon chacun des différents schémas d’exploitation, la courbe représentative de l’évolution de la production dans le temps au niveau de chacun des puits, le rapport huile sur gaz (GOR) etc. Le schéma selon lequel les hydrocarbures contenus dans le réservoir sont réellement exploités peut alors correspondre à celui satisfaisant au moins un des critères d’évaluation des différents schémas d’exploitation. Selon l’invention, on réalise une pluralité de simulations d’écoulement pour une pluralité d’implantations de puits injecteurs-producteurs, au moyen du simulateur selon l’invention et au moyen d’une représentation maillée déterminée à partir au moins d’une interprétation en électrofaciès pour au moins une portion d’au moins un puits, et on détermine le schéma d’exploitation selon lequel exploiter le fluide du réservoir géologique pour chacune des implantations et on sélectionne l’implantation satisfaisant au moins un des critères d’évaluation prédéfinis. Avantageusement, on peut en outre réaliser une pluralité de simulations d’écoulement pour une pluralité de type de récupération assistée, au moyen du simulateur selon l’invention et d’une représentation maillée déterminée à partir au moins d’une interprétation en électrofaciès d’au moins une portion d’au moins un puits, et on détermine le schéma d’exploitation selon lequel exploiter le fluide du réservoir géologique pour chacune des types de récupération assistée, et on sélectionne la récupération assistée satisfaisant au moins un des critères d’évaluation prédéfinis. Puis, une fois le schéma d’exploitation déterminé, les hydrocarbures piégés dans le réservoir pétrolier sont exploités en fonction de ce schéma d’exploitation, notamment au moins en forant les puits injecteurs et producteurs du schéma d’exploitation ainsi déterminés, de manière à produire les hydrocarbures, et en installant les infrastructures de production nécessaires au développement de ce gisement. Dans le cas où le schéma d’exploitation a en outre été déterminé en estimant la production du réservoir associée à différents types de récupération assistée, on injecte dans le puis injecteur le ou les types d’additifs (polymère, tensio-actifs, mousse de CO 2 ) sélectionné tel que décrit ci-dessus. Il est bien entendu que le schéma d’exploitation peut être évolutif sur la durée d’une exploitation des hydrocarbures d’un réservoir géologique, en fonction des connaissances relatives au réservoir acquises pendant l’exploitation, des améliorations dans les différents domaines techniques intervenant lors d’une exploitation d’un gisement d’hydrocarbures (améliorations dans le domaine du forage, de la récupération assistée par exemple). Exemple d’application Les avantages du procédé selon l’invention sont présentés ci-après dans un exemple d’application. Pour cet exemple d’application, on dispose de mesures diagraphiques réalisées dans une portion allant de 1800m à 3300 m de profondeur environ d’un puits vertical traversant une formation souterraine comprenant majoritairement des grés et des argiles, située dans l’offshore de l’Ouest de l’Australie. Les mesures diagraphiques dont on dispose sont de cinq types, à savoir une radioactivité naturelle en rayons gamma GR (pour ‘gamma ray’), une diagraphie sonique, une diagraphie de densité, le neutron et des diagraphies électriques. La FIG. 1 montre à titre illustratif une diagraphie de radioactivité naturelle GR (en unités API, classiques dans le domaine) évoluant en fonction de la profondeur Z. La FIG. 2 illustre une interprétation en électrofaciès IE-M réalisée manuellement par un expert géologue, pour laquelle 16 classes différentes ont été identifiées (notées C1 à C16). La FIG. 3 illustre une interprétation en électrofaciès IE-INV-PART résultant de la mise en œuvre des étapes 1 et 2 du procédé selon le premier aspect de l’invention (autrement dit, sans l’étape de relaxation stochastique itérative), et la FIG. 3 un agrandissement de la FIG. 3 entre les profondeurs 2200m et 2600m. La FIG. 4 illustre une interprétation en électrofaciès IE-INV résultant de la mise en œuvre de l’ensemble des étapes du procédé selon le premier aspect de l'invention, et la FIG. 4 un agrandissement de la FIG. 4 entre les profondeurs 2200m et 2600m. Pour les figures 3A, 3B, 4A, et 4B, un nombre de classes distinctes valant 7 a été déterminé de manière automatisée par la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; les classes pour ces figures sont notées C1 à C7. Pour les figures 2, 3A, 3B, 4A, et 4B, les classes déterminées le long du puits (ici on ne présente que le résultat de l'interprétation pour un échantillon sur 10 le long du puits, à des fins de de visualisation) sont représentées par des couleurs variant sur une échelle de couleurs en niveaux de gris, et sont placées (à des fins d'illustration) sur l'axe des abscisses au niveau de la valeur correspondante de la diagraphie GR. On peut observer que les classes déterminées par la mise en œuvre de l’ensemble des étapes du procédé selon l'invention (figures 4A et 4B) sont géologiquement plausibles, dans le sens où on peut constater une stabilité des classes avec la profondeur, alors que l’interruption de la mise en œuvre du procédé selon l’invention à l’issue de l’étape 2 (figures 3A et 3B) peut conduire à des classifications isolées dans une classification dominante (voir la FIG. 3 notamment). De telles distributions lithologiques ne sont clairement pas réalistes d’un point de vue géologique. L’homme du métier, constatant une telle répartition non plausible géologiquement, procèderait à un reclassement de telles mesures isolées dans la catégorie voisine dominante. La mise en œuvre de l’ensemble des étapes du procédé selon l’invention, et notamment l’étape de relaxation stochastique itérative, permet d’éviter un reclassement manuel. Par ailleurs, on peut observer en comparant la FIG. 2 avec les figures 4A et 4B que, même si l’interprétation manuelle a conduit à un nombre de classes plus grand qu’avec une détermination automatique de ce nombre de classes par la mise en œuvre du procédé selon l’invention (16 classes au lieu de 7 classes), une cohérence entre le résultat du procédé selon l’invention et un étiquetage manuel en termes de continuité spatiale. Pourtant, l'interprétation en électrofaciès réalisée de manière entièrement automatisée par le procédé selon l'invention peut être obtenu en une dizaine de minutes sur un processeur de type Intel(R) Core(TM) i7-8850H CPU @ 2.60GHz 2.59 GHz, alors que l'interprétation manuelle réalisée par l'expert peut prendre plusieurs jours. Ainsi, le procédé selon l’invention permet de déterminer une interprétation en électrofaciès de manière automatisée, bénéficiant des avantages d’une méthode de classification non supervisée (c’est-à-dire ne nécessitant pas de base d’apprentissage) mais sans avoir à prédéfinir un nombre de classes pour réaliser la classification. Par ailleurs, le lissage spatial du résultat issu de la classification non supervisée, souvent nécessaire et réalisé manuellement, est ici réalisé de manière automatisé et fiable, en exploitant des informations statistiques contenues dans les mesures. Procédé pour déterminer une interprétation en électrofacies de mesures relatives à au moins une portion d'au moins un puits traversant une formation souterraine, caractérisé en ce qu'on met en oeuvre au moins les étapes suivantes : A) on réalise une pluralité de mesures relatives à au moins ladite portion dudit au moins un puits traversant ladite formation souterraine, ladite pluralité desdites mesures résultant au moins d'une diagraphie de puits et/ou d'une image d'au moins une carotte prélevée dans ledit au moins un puits ; B) on détermine une première interprétation en électrofacies de ladite pluralité desdites mesures relatives à au moins ladite portion dudit au moins un puits de la manière suivante : a) pour chaque valeur d’un nombre de classes d’une pluralité de valeurs dudit nombre de classes comprises entre un nombre de classes minimal et un nombre de classes maximal, on applique une méthode de classification non supervisée à ladite pluralité desdites mesures ; b) on applique une méthode de silhouette à ladite pluralité de classifications de ladite pluralité de mesures déterminées pour chacune desdites valeurs dudit nombre de classes, et on détermine ladite première interprétation en électrofacies et un nombre de classes correspondant en sélectionnant ladite classification et ladite valeur dudit nombre de classes pour lesquelles ledit score de silhouette est le plus proche de 1 ; C) on applique une méthode de relaxation stochastique itérative à des probabilités d’appartenance de chacune desdites mesures à chacune desdites classes de ladite première interprétation en électrofacies, et on obtient une deuxième interprétation en électrofacies lorsqu’un critère de convergence prédéfini de ladite méthode de relaxation itérative est atteint. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on choisit ladite au moins une diagraphie de puits parmi les diagraphies de rayons gamma, les diagraphies soniques, les diagraphies de densité, les diagraphies électriques ou encore les diagraphies d'imagerie du puits. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ladite méthode de classification non supervisée est choisie parmi une famille de méthodes de partitionnement exclusif ou une famille de méthodes de partitionnement probabiliste. Procédé selon la revendication 3, dans lequel ladite méthode de classification non supervisée est un modèle de mélange gaussien. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites probabilités d’appartenance de chacune desdites mesures à chacun desdites classes sont fonction d’une distance de Mahalanobis. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite méthode de relaxation stochastique itérative met en œuvre une matrice des compatibilités mesurant la compatibilité d’appartenance d’une mesure à une classe et d’une mesure à une classe s’exprimant selon une formule du type : où est une probabilité qu’une mesure appartienne à une classe et est une probabilité qu’une mesure appartienne à une classe . Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit critère de convergence prédéfini de ladite méthode de relaxation itérative est atteint lorsque, à l’itération , , avec : où si et sinon, est la probabilité qu’une mesure appartienne à la classe à l’itération , si et sinon, est la probabilité qu’une mesure appartienne à la classe à l’itération , est le nombre de ladite pluralité de mesures, et est ledit nombre de classes. Procédé pour exploiter une ressource présente dans une formation souterraine et/ou pour stocker un fluide dans ladite formation souterraine, comprenant la mise en œuvre du procédé pour déterminer une interprétation en électrofacies de mesures relatives à au moins une portion d'au moins un puits traversant une formation souterraine selon l'une quelconque des revendications précédentes. Procédé selon la revendication 8, dans lequel à partir au moins de ladite interprétation en électrofacies des mesures relatives à au moins ladite portion d'au moins ledit puits traversant ladite formation souterraine, on construit une représentation maillée représentative de ladite formation souterraine, on détermine au moins un schéma d'exploitation de ladite ressource et/ou un schéma pour injecter ledit fluide dans ladite formation souterraine à partir au moins de ladite représentation maillée représentative de ladite formation souterraine, et on exploite ladite ressource de ladite formation souterraine en fonction dudit schéma d'exploitation et/ou on injecte ledit fluide dans ladite formation souterraine en fonction dudit schéma pour injecter ledit fluide dans ladite formation souterraine. Procédé selon l'une des revendications 8 ou 9, dans lequel ledit schéma d'exploitation de ladite ressource et/ou le schéma d’injection dudit fluide comprend au moins une implantation d'au moins un puits injecteur et/ou d'au moins un puits producteur, et dans lequel on fore lesdits puits de ladite implantation et on les équipe d'infrastructures de production. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 7, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.