Thèse CIFRE sous la direction de Fabrice Monna, et la co-direction de Christophe Durlet (Biogéosciences, Université de Bourgogne) et de Chloé Morales (Ingen : Innovations Géosciences)

Sujet : Caractérisation des carbonates par analyses hyperspectrales et chimiques in situ : applications à la sauvegarde et à la valorisation du patrimoine.

Résumé : Les surfaces de roches calcaires, formant des parois naturelles (grottes, abris, falaises) ou artificielles (bâtiments, ouvrages, stèles, sculptures), sont souvent recouvertes par de fines couches minérales ou organiques. Qu’elles soient volontaires (pigments, peintures) ou involontaires (suies, minéralisations de carbonates, de sulfates, d’oxalates, poussières éoliennes, encroutements microbiens…), ces pellicules sont couramment étudiées pour des raisons de documentation et de préservation du patrimoine naturel et culturel. Un nouvel outil permettant de visualiser et de caractériser ces diverses couches est développé de manière très significative depuis quelques années : les caméras hyperspectrales, elles offrent de réelles perspectives pour cartographier à distance ces diverses pellicules. Pour autant, le signal hyperspectral collecté est toujours très complexe, influencé par de multiples paramètres, physiques et chimiques, variables d’un contexte à un autre. Pour un contexte donné, il est toujours nécessaire de calibrer et d’associer les gammes spectrales potentiellement porteuses des informations recherchées grâce à des analyses minéralogiques, biologiques et chimiques. Un autre axe de cette thèse est lié au traitement de la masse élevée de données collectées par les scans hyperspectraux. Grâce à une approche de machine-learning (notamment par réseaux neuronaux), déjà engagée par l’équipe encadrante, la thèse ambitionne aussi de simplifier le traitement des données hyperspectrales, et de le rendre réalisable sur le terrain, dans la foulée de l’acquisition des spectres. Ainsi les travaux de recherches sont effectués dans le cadre d’une convention CIFRE entre l’UMR/CNRS ARTEHIS (Université de Bourgogne), l’UMR/CNRS Biogéosciences (Université de Bourgogne) et la société INGEN : Innovations Géosciences et s’inscrivent dans un projet de R&D de l’entreprise. La finalité industrielle étant le développement du traitement du signal, notamment le démélange spectral, afin de l’appliquer à la cartographie des phases minéralogiques et chimiques qui composent une surface rocheuse, naturelle ou artificielle.

Mots clés : Imagerie hyperspectrale, Préservation du patrimoine, Traitement du signal, Grottes ornées, Carbonates, Apprentissage automatique

2020 – 2022 :

Master Sédimentologie, Paléontologie, Géochimie, Géoressources (Mention Bien, rang 1/11). Université de Bourgogne, Dijon.

Sujet M2 : Imageries hyperspectrale et infrarouge : protocoles et tests d’acquisition sur parois calcaires et enduits de chaux

Sujet M1 : Analyse élémentaire de roches calcaires par LIBS portable – calibration et comparaison avec les analyses par XRF portable et ICP-MS

2018 – 2020 :

Licence Sciences de la terre (Mention Bien, rang 2/18). Université de Bourgogne, Dijon.

2017 – 2018 :

Master Archéo-Géo-Sciences (Mention Bien, rang 3/6). Université de Bourgogne, Dijon.

Sujet : MÂLAIN-MEDIOLANUM. Une agglomération antique à redécouvrir : nouvelles acquisitions géophysiques et valorisation

2015 – 2017 :

Master Archéologie, Cultures, Territoires et Environnement (Mention Bien). Université de Franche-Comté, Besançon.

Sujet : L’agglomération antique de Compierre à Champallement (Nièvre) : occupations, organisation et évolutions

2012 – 2015 :

Licence Histoire de l’Art et Archéologie, parcours archéologie (Mention Bien). Université de Bourgogne, Dijon.