{"id":54159,"date":"2026-03-31T14:50:57","date_gmt":"2026-03-31T18:50:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/?p=54159"},"modified":"2026-03-31T14:50:57","modified_gmt":"2026-03-31T18:50:57","slug":"arnaud-back-etudiant-au-doctorat-en-sciences-de-la-terre-et-de-latmosphere-soutient-sa-these","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/2026\/03\/31\/arnaud-back-etudiant-au-doctorat-en-sciences-de-la-terre-et-de-latmosphere-soutient-sa-these\/","title":{"rendered":"Arnaud Back, \u00e9tudiant au doctorat en sciences de la Terre et de l\u2019atmosph\u00e8re, soutient sa th\u00e8se"},"content":{"rendered":"

Finissant au doctorat en sciences de la Terre et de l\u2019atmosph\u00e8re<\/a>, Arnaud Back a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le 30 mars 2026. Sous la direction de recherche de Paul B\u00e9dard<\/a> (UQAC) et la codirection d’Amadou Barry (INRS) et de Julien Ma\u00eetre <\/a>(UQAC), sa th\u00e8se a pour titre \u00abAdvancing Quantitative Petrography Through an Automated Grain Shape Quantification Framework<\/em>\u00bb.<\/p>\n

Sous la pr\u00e9sidence d\u2019Adoubi Vincent De Paul Adombi<\/a> (UQAC), le jury d\u2019\u00e9valuation \u00e9tait compos\u00e9 de Kim H. Esbensen (KHE Consult) et de Julien Walter<\/a> (UQAC).<\/p>\n

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R\u00e9sum\u00e9 de la th\u00e8se<\/h5>\n

L’analyse p\u00e9trographique traditionnelle repose presque exclusivement sur la description microscopique qualitative de la quantit\u00e9 de min\u00e9raux, des relations spatiales et de la forme des grains. Ces descriptions qualitatives fournissent des donn\u00e9es quantitatives limit\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l’utilisation de chartes associant l’\u00e9valuation qualitative \u00e0 un intervalle de mesures quantitatives, ce qui d\u00e9montre la n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019am\u00e9liorer la quantification en p\u00e9trographie. Ces donn\u00e9es fournissent une base suffisante pour la caract\u00e9risation et la normalisation de ces descriptions. Cependant, elles manquent de pr\u00e9cision pour l’analyse d\u00e9taill\u00e9e de la forme et des relations spatiales des min\u00e9raux et des objets g\u00e9ologiques. Ces limites restreignent en retour le potentiel des \u00e9tudes g\u00e9ologiques \u00e0 comparer avec pr\u00e9cision des \u00e9chantillons provenant de diff\u00e9rentes \u00e9tudes et r\u00e9gions. Alors que la p\u00e9trographie traditionnelle reste largement qualitative, les progr\u00e8s en analyse d’images permettent d\u00e9sormais une caract\u00e9risation pr\u00e9cise des grains. Cependant, les descripteurs de forme sont souvent redondants, sous-utilis\u00e9s en g\u00e9ologie et manquent de standardisation dans leurs utilisations.<\/p>\n

Cette \u00e9tude vise \u00e0 d\u00e9terminer comment l’analyse automatis\u00e9e de la forme des grains peut faire progresser la p\u00e9trographie quantitative \u00e0 travers trois objectifs cl\u00e9s : 1) d\u00e9velopper un protocole reproductible d’acquisition de microphotographies, 2) cr\u00e9er un syst\u00e8me d’analyse quantitative de la forme, comprenant la compilation de descripteurs, le d\u00e9veloppement d’une biblioth\u00e8que Python et des proc\u00e9dures de traitement des donn\u00e9es, et 3) valider la m\u00e9thode gr\u00e2ce \u00e0 l’analyse quantitative de la forme des grains d’or provenant de tills.<\/p>\n

\nVoir plus<\/strong><\/summary>\n

La m\u00e9thodologie employ\u00e9e pour atteindre ces objectifs a \u00e9tabli un cadre rigoureux pour l’analyse quantitative de la forme des grains en d\u00e9veloppant tout d’abord un protocole standardis\u00e9 d’acquisition de microphotographies. Ce protocole aborde syst\u00e9matiquement quatre groupes de param\u00e8tres : les besoins de l’\u00e9tude, l\u2019\u00e9quipement du microscope, les param\u00e8tres logiciels et les facteurs externes, garantissant ainsi une application adaptable \u00e0 diff\u00e9rentes \u00e9tudes. Une revue exhaustive de la litt\u00e9rature, r\u00e9alis\u00e9e \u00e0 l’aide de l’analyse bibliom\u00e9trique du logiciel VOSviewer, a permis d’identifier 348 utilisations de descripteurs de forme dans 15 domaines scientifiques \u00e0 partir de 81 articles. Cette liste exhaustive de descripteurs de forme a permis le d\u00e9veloppement d’une biblioth\u00e8que de descripteurs cod\u00e9e en Python, la biblioth\u00e8que open source PyShapeDescriptors <\/em>disponible sur GitHub. Cette biblioth\u00e8que est capable de calculer jusqu’\u00e0 100 param\u00e8tres de forme. Les fonctions des descripteurs ont ensuite \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9es et test\u00e9es \u00e0 l’aide d’images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es de formes id\u00e9ales, allant de cercles \u00e0 des dod\u00e9cagones avec des intensit\u00e9s variables d\u2019arrondis et de rugosit\u00e9, puis ont \u00e9t\u00e9 valid\u00e9es sur 584 images de grains de gal\u00e8ne, pr\u00e9sentant des formes diverses, allant d’angulaires \u00e0 rondes. La m\u00e9thode de caract\u00e9risation des formes combine plusieurs descripteurs gr\u00e2ce \u00e0 une analyse en composantes principales. Cette m\u00e9thodologie offre une facilit\u00e9 d’interpr\u00e9tation gr\u00e2ce \u00e0 des matrices de coefficients qui quantifient la contribution de chaque descripteur au mod\u00e8le lin\u00e9aire, tout en n\u00e9cessitant des ressources informatiques minimales par rapport aux approches bas\u00e9es sur les r\u00e9seaux neuronaux. Enfin, afin de valider l’applicabilit\u00e9 de la m\u00e9thode dans le monde r\u00e9el, le syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour quantifier la forme des grains d’or \u00e0 partir d’une base de donn\u00e9es compl\u00e8te comprenant 179 539 images de grains d\u2019or provenant de s\u00e9diments glaciaires canadiens. Les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9s \u00e0 la classification ARTMorph, une routine bas\u00e9e sur un r\u00e9seau neuronal convolutif, sp\u00e9cialement entra\u00een\u00e9e par des g\u00e9ologues professionnels pour la classification morphologique des grains d’or, confirmant ainsi l’efficacit\u00e9 de la m\u00e9thode dans le cadre d’applications g\u00e9ologiques pratiques.<\/p>\n

Cette th\u00e8se propose un concept innovant pour la p\u00e9trographie quantitative en d\u00e9veloppant et en validant une m\u00e9thode d’analyse automatique de la forme des grains. Les principales contributions sont les suivantes : 1) un processus complet et adaptatif couvrant l’acquisition d’images et le traitement des donn\u00e9es, dont le fonctionnement a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019utilisation d\u2019images au microscope optique, g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par ordinateur et au microscope \u00e9lectronique \u00e0 balayage ; 2) des avanc\u00e9es technologiques avec la cr\u00e9ation de la biblioth\u00e8que PyShapeDescriptors <\/em>et d’une routine de g\u00e9n\u00e9ration de formes synth\u00e9tiques simulant l\u2019arrondi et la rugosit\u00e9 avec un param\u00e9trage pr\u00e9cis ; 3) des connaissances scientifiques remettant en question la classification traditionnelle des descripteurs ; 4) une utilisation g\u00e9ologique r\u00e9ussie dans le cadre de l’\u00e9tude quantitative de la forme des grains d’or, montrant l’\u00e9volution de la morphologie des grains suite \u00e0 leur transport ; et 5) le potentiel d’applications interdisciplinaires s’\u00e9tendant \u00e0 des domaines tels que les sciences des mat\u00e9riaux et les sciences plan\u00e9taires. En int\u00e9grant l’acquisition d’images standardis\u00e9es, l’analyse d’images et des techniques statistiques avanc\u00e9es, ce travail fournit une base solide pour la caract\u00e9risation quantitative automatis\u00e9e de la forme des min\u00e9raux, offrant \u00e0 la fois des applications imm\u00e9diates dans le domaine de l’exploration et des implications \u00e0 long terme pour l\u2019\u00e9volution des m\u00e9thodes de quantification de la forme des grains en g\u00e9ologie.<\/p>\n<\/details>\n

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F\u00e9licitations \u00e0 Arnaud Back pour la soutenance de sa th\u00e8se de doctorat!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Finissant au doctorat en sciences de la Terre et de l\u2019atmosph\u00e8re, Arnaud Back a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le 30 mars 2026. 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