Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, comportant les étapes consistant à : recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; et effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel l’étape consistant à déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques comporte les étapes consistant à : déterminer des attributs sismiques et des particularités de réflexion sismique en se basant sur les données sismiques ; déterminer des attributs sismiques sensibles en se basant sur les particularités de réflexion sismique conjointement avec deux modes d’analyse d’attributs sismiques en termes d’attributs de profil et d’attributs de tranche ; et déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les attributs sismiques sensibles et les particularités de réflexion sismique. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel l’étape consistant à ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement comporte les étapes consistant à : obtenir des informations pétro-physiques correspondantes en se basant sur les informations de diagraphie ; obtenir des résultats d’analyse de structures géologiques qui correspondent par les informations pétro-physiques correspondantes en se basant sur les lois d’évolution géologique ; et ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les résultats d’analyse de structures géologiques qui correspondent en vue d’obtenir les images topologiques spatiales de faille de décrochement. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel le modèle de réseau de neurones est construit par un réseau de neurones UNet++ ; et des paramètres dans le modèle de réseau de neurones sont entraînés par apprentissage et optimisés au moyen d’un optimiseur d’estimation de moment de type adaptatif. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel l’étape consistant à entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage comporte les étapes consistant à : utiliser les échantillons d’apprentissage et le modèle de réseau de neurones pour construire une fonction de perte comme dans l’équation suivante : où, désigne les données de profil sismique ayant été entrées dans le modèle, désigne une matrice de probabilités obtenue par le traitement de par le biais du modèle de réseau de neurones, désigne des informations d’étiquette d’une image topologique spatiale de faille de décrochement correspondant aux données de profil sismique, désigne une sommation de tous les éléments dans une matrice , désigne un nombre de profils sismiques, désigne un nombre total de profils sismiques, et est un coefficient d’équilibrage ; et effectuer l’apprentissage du modèle de réseau de neurones en se basant sur les échantillons d’apprentissage et la fonction de perte. Procédé servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement selon la revendication 1, dans lequel l’étape consistant à entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des exemples d’apprentissage comporte les étapes consistant à : diviser les échantillons d’apprentissage en un ensemble d’apprentissage et un ensemble de validation ; entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen de l’ensemble d’apprentissage ; entrer respectivement des données de profil sismique dans l’ensemble de validation dans un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage ; calculer une précision en se basant sur des résultats de sortie du modèle et sur des images topologiques spatiales de faille de décrochement dans l’ensemble de validation ; et réentraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones si la précision est inférieure à un seuil réglé, sinon compléter l’apprentissage du modèle de réseau de neurones. Procédé d’interprétation pour les failles de décrochement, comportant les étapes consistant à : recevoir des données sismiques d’un puits à des fins d’analyse ; et entrer les données de profil sismique dans les données sismiques dans un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement qui est entraîné par apprentissage dans le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, en vue d’obtenir des images de la faille de décrochement. Appareil servant à établir un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement, comportant : un module de réception configuré pour recevoir des données sismiques et des informations de diagraphie ; un module de construction d’images initiales de caractérisation de faille de décrochement configuré pour déterminer des images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les données sismiques ; un module de construction d’images topologiques spatiales de faille de décrochement configuré pour ajuster les images initiales de caractérisation de faille de décrochement en se basant sur les informations de diagraphie et les lois d’évolution géologique en vue d’obtenir des images topologiques spatiales de faille de décrochement ; un module de construction de modèle de réseau de neurones configuré pour considérer les données de profil sismique dans les données sismiques comme étant une entrée, considérer les informations d’étiquette des images topologiques spatiales de faille de décrochement comme étant une sortie, construire des échantillons d’apprentissage en fonction des données de profil sismique et des images topologiques spatiales correspondantes de faille de décrochement, et construire un modèle de réseau de neurones en se basant sur l’entrée et sur la sortie ; et un module d’apprentissage de modèle de réseau de neurones configuré pour entraîner par apprentissage le modèle de réseau de neurones au moyen des échantillons d’apprentissage, et considérer un modèle de réseau de neurones entraîné par apprentissage comme étant un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement. Appareil d’interprétation pour les failles de décrochement, comportant : un module de réception configuré pour recevoir des données sismiques d’un puits à des fins d’analyse ; et un module d’interprétation configuré pour entrer les données de profil sismique dans les données sismiques dans un modèle d’interprétation pour les failles de décrochement qui est entraîné par apprentissage dans le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, en vue d’obtenir des images de la faille de décrochement. Dispositif informatique, comportant une mémoire, un processeur, et un programme informatique stocké dans la mémoire, dans lequel, quand il est exécuté par le processeur, le programme informatique met en œuvre des instructions du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.