LAboratoire de Spectrochimie Infrarouge et Raman – UMR 8516
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Descriptif du sujet

Exploration chimiométrique en imagerie hyperspectrale face à la multimodalité et aux grandes masses de données
Encadrement : L. Duponchel
Sujet : 

La chimie analytique est actuellement en pleine mutation. Nous générons effectivement une masse de données croissante afin d’aller toujours plus loin dans l’exploration de nos échantillons complexes. Cette accélération s’explique principalement par le développement de nouveaux concepts instrumentaux ou de nouvelles méthodologies expérimentales. Il est évident que la nature et la structure de nos données acquises changent significativement. L’imagerie hyperspectrale n’échappe pas à cette tendance. Elle est devenue très rapidement un outil de choix pour la caractérisation moléculaire d’échantillons dans de nombreux domaines scientifiques. Cet engouement s’explique par le fait que l’imagerie hyperspectrale associe des informations spatiales et spectrales. La chimiométrie a ainsi proposé très tôt des méthodes d’exploration de cette structure de données particulière (ACP, analyse de clusters, MCR-ALS …) afin d’extraire des informations physico-chimiques latentes. Néanmoins nous sommes aujourd’hui confronter à un nouveau challenge face à la multimodalité qui s’imposera à nous dans les dix prochaines années. Elle correspond, dans notre cadre précis d’imagerie hyperspectrale, à la caractérisation d’une même zone d’intérêt d’un échantillon par différences méthodes spectroscopiques. Il est évident que la chimiométrie permet déjà d’analyser séparément chaque cube de données hyperspectrales (x, y, l) acquis. Dans cette thèse, nous proposons de développer de nouvelles méthodes dites de « fusion » pour une analyse de données simultanée de toutes les modalités spectrales nous permettant d’aller plus loin dans la caractérisation de nos échantillons complexes. Afin de répondre à cette problématique de fusion de données, nous devrons ainsi répondre à plusieurs questions. Comment pouvons-nous nous assurer que la zone d’intérêt analysée sur notre échantillon soit la même pour toutes les spectroscopies envisagées et cela à l’échelle submicronique ? Si cela n’est pas possible, pouvons-nous développer des méthodes capables de relier les informations spatiales / spectrales entre les techniques ? Comment pouvons-nous gérer les différences de résolution spatiale (latérale et en profondeur) entre les techniques d’imagerie ? Nos méthodes actuelles seront-elles adaptées à ces nouvelles structures de données massives ? Devrons-nous les adapter ou développer de nouveaux concepts d’analyse de données face à toutes ces contraintes ? Nous démontrerons le potentiel de ce concept sur des techniques aussi variées que les spectroscopies infrarouge, Raman, RPE, LIBS, SIMS et sur lignes synchrotron.