Ecole Navale

Laurent Etienne a soutenu sa thèse de doctorat à l’Ecole navale le 8 décembre 2011.

Après avoir occupé un poste d’ingénieur d’études sur le projet LoCoSS, il a obtenu un contrat d’AER [1] et préparé pendant 3 ans une thèse portant sur les :

« Motifs spatio-temporels de trajectoires d’objets mobiles, de l’extraction à la détection de comportements inhabituels ; application au trafic maritime ».

Le jury, composé de :

• Jacques TISSEAU, Professeur au LISyC [2] à l’ENIB, président
• Alain BOUJU, Maître de Conférences HdR, EA 2118, L3I [3], Université de la Rochelle, directeur de thèse
• Christophe CLARAMUNT, Professeur, EA 3634, Institut de Recherche de l’Ecole Navale, Lanvéoc
• Thomas DEVOGELE, Professeur, EA 2101 Laboratoire d’Informatique, Université de Tours, BLOIS, co-encadrant
• Hervé MARTIN, Professeur, UMR 5217, Laboratoire d’informatique, Université de Grenoble, Saint-Martin-d’Hères, rapporteur
• Pascal PONCELET, Professeur, UMR 5506, LIRMM [4], MONTPELLIER
• Karine ZEITOUNI, Professeur, UMR 8144, laboratoire PRISM, Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, VERSAILLES, rapporteur

lui a décerné le titre de Docteur de l’Université de Bretagne Occidentale, mention Géomatique, avec mention très honorable.

Le Dr Laurent Etienne en compagnie du jury

Résumé de la thèse : Les systèmes de géolocalisation permettent la surveillance en temps réel des déplacements d’objets mobiles. Ces systèmes génèrent cependant des volumes de plus en plus conséquents de données spatio-temporelles difficiles à analyser à la volée par un opérateur humain. Cette problématique entraîne de plus une surcharge cognitive nuisant à la détection d’objets ayant un comportement inhabituel. Néanmoins, le stockage de l’historique des trajectoires de ces objets mobiles dans des bases de données offre des perspectives nouvelles quant à l’analyse des comportements sous-jacents.

La problématique de cette recherche porte sur l’extraction de motifs spatio-temporels et la qualification de positions et de trajectoires d’objets mobiles. Cette extraction part du postulat que les objets mobiles d’un même type évoluant dans un même espace ont des comportements similaires et suivent une route optimisée en fonction d’un ensemble d’objectifs. La présence conjointe des dimensions spatiale et temporelle rend cette tâche complexe.

Nous proposons une démarche de fouille de données qui consiste à apparier des groupes homogènes de trajectoires afin d’analyser par méthode statistique leurs séquences de positions homologues. Ce processus permet de générer un patron spatio-temporel décrivant le comportement habituel médian ainsi que les écarts spatio-temporels admissibles. Ce patron est composé d’une trajectoire médiane associée à un couloir spatio-temporel de déplacements tenant compte du contexte dans lequel l’objet mobile évolue.

Pour l’identification de trajectoires inhabituelles, nous proposons une méthode basée sur une approche logique floue, combinant différentes mesures de similarité entre une trajectoire et un patron. Le résultat obtenu est un indice de similarité spatio-temporelle entre une trajectoire et un patron.

Ces travaux sont validés à l’aide d’un jeu de données réelles issues du trafic maritime. La recherche développée permet à un opérateur de surveillance maritime de focaliser son attention sur les déplacements des navires ayant des trajectoires qualifiées comme inhabituelles.

Mots-Clés : Fouille de données, mesures de similarité, objets mobiles, patron spatio-temporel, logique floue, qualification de trajectoire