Intégration et réinterprétation multi-données pour la génération de projets uranifères

Description

Dans le cadre de ses activités d’exploration minière, Orano Mining cherche à identifier de nouvelles ressources en uranium et à générer de nouveaux projets d’exploration.

De nombreuses données géoscientifiques sont disponibles sur différents secteurs d’intérêt, notamment des données radiométriques, magnétiques et satellitaires. Ces jeux de données ont déjà fait l’objet de traitements et d’interprétations spécifiques. L’enjeu n’est donc pas de reprendre séparément ces traitements, mais d’explorer de nouvelles façons de regarder, de croiser et de réinterpréter l’ensemble de ces informations.

L’objectif du stage est d’identifier des relations, des signatures ou des critères de ciblage qui pourraient ne pas apparaître lors d’une analyse mono-donnée. Le travail cherchera notamment à caractériser les combinaisons de paramètres géologiques, géophysiques, spectraux et géomorphologiques associées aux indices, gisements ou environnements uranifères connus.

La finalité sera de proposer une démarche intégrée et reproductible permettant de comparer les secteurs étudiés, de faire émerger de nouvelles signatures multi-données et de hiérarchiser des zones d’intérêt pour la génération de nouveaux projets d’exploration uranifère.

Les principales étapes du stage sont :

· Réalisation d’une recherche bibliographique sur les approches d’intégration, de fusion et de visualisation multi-données appliquées à l’exploration minérale ;

· Compilation et analyse critique des données, traitements et interprétations existants issus de la radiométrie, du magnétisme, de l’imagerie satellitaire, de la géologie et de la géomorphologie ;

· Harmonisation des différentes sources d’information dans un environnement SIG, en tenant compte de leurs résolutions, échelles, incertitudes et niveaux d’interprétation ;

· Analyse des relations spatiales entre les paramètres disponibles et identification de leurs complémentarités, redondances ou contradictions ;

· Recherche de nouvelles représentations, combinaisons de variables ou méthodes de lecture conjointe permettant de mettre en évidence des signatures géologiques pertinentes ;

· Caractérisation des signatures multi-données observées au niveau des indices, gisements ou environnements uranifères connus ;

· Recherche de secteurs analogues et définition de critères intégrés de prospectivité ;

· Élaboration d’une méthodologie de ciblage et production de cartes de synthèse permettant de proposer et de hiérarchiser de nouvelles zones d’intérêt ;

· Constitution d’une base de données SIG documentée regroupant les résultats, les interprétations et les cibles proposées.

Selon la nature des données, les résultats obtenus et les compétences de la personne recrutée, des outils complémentaires de visualisation multidimensionnelle, de reconnaissance de motifs, de computer vision ou d’apprentissage automatique pourront être évalués. Leur utilisation restera optionnelle et devra répondre à une problématique géologique clairement identifiée, avec une valeur ajoutée démontrée par rapport aux approches conventionnelles.

Profil souhaité

·  Vous préparez un diplôme Bac+5 d’une école d’ingénieurs ou une formation universitaire équivalente en géosciences, géophysique, géologie de l’exploration, télédétection, géomatique ou traitement de données appliqué aux géosciences ;

·  Vous avez un intérêt marqué pour l’exploration minérale, l’intégration de données et la génération de projets ;

·  Vous avez une appétence pour la manipulation, l’analyse et l’interprétation de données géoscientifiques variées ;

·  Vous maîtrisez ou avez déjà utilisé un logiciel SIG, tel qu’ArcGIS Pro ou QGIS ;

·  Des connaissances en géophysique, notamment en radiométrie et en magnétisme, ainsi qu’en télédétection seraient appréciées ;

·  Des compétences en programmation, notamment sous Python ou R, en analyse spatiale, en traitement d’images ou en data science constitueraient un plus ;

·  Une première expérience en computer vision ou en machine learning serait appréciée, sans être indispensable ;

·  Vous êtes à l’aise pour rechercher, comprendre et synthétiser une documentation scientifique et technique en anglais ;

·  Vous faites preuve de curiosité, d’autonomie et de rigueur, avec un bon esprit critique et de synthèse.