Brice Marc Doctorant Cerema - Inria dans le cadre du défi ROAD-AI.

Identifiants chercheurs

IdHAL :

brice-marc

ORCID :

0009-0005-7150-5609

Présentation

Mon travail de thèse porte sur l’automatisation de la détection de défauts sur les ouvrages d’art à partir d’images. L’inspection manuelle étant longue et coûteuse, l’étude explore des méthodes non supervisées, qui apprennent à partir d’images saines pour repérer ensuite les anomalies. Après une analyse comparative de différentes approches, la recherche se concentre sur les Normalizing Flows, reconnus pour leur robustesse. Plusieurs améliorations sont proposées, notamment une étude d’ablation, un pré-entraînement utilisant des anomalies synthétiques générées par interpolation de Poisson, et l’intégration d’un apprentissage contrastif. Ces optimisations permettent d’obtenir un modèle plus performant et adapté à la détection de défauts sur les ouvrages d’art.

Publications

Article dans une revue (1)

A Deep Learning Based Methodology for Assessing Road Marking Wear from Laser Imaging Maxime Tual,Brice Marc,Philippe Foucher,Christophe Heinkelé,Valérie Muzetet al. SN Computer Science, 2025, 6 (8), pp.923. ⟨10.1007/s42979-025-04470-8⟩ Article dans une revue hal-05342173v1

Communication dans un congrès (4)

Normalizing Flows contrastifs pour la détection d'anomalies sur ouvrages d'art Brice Marc,Philippe Foucher,Florence Forbes,Pierre Charbonnier GRETSI 2025 - XXXe Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2025, Strasbourg, France. pp.1-3 Communication dans un congrès hal-05150867v2
Normalizing Flows with Task-specific Pre-training for Unsupervised Anomaly Detection on Engineering Structures Brice Marc,Philippe Foucher,Florence Forbes,Pierre Charbonnier EUSIPCO 2024 - 32nd European conference on signal processing, Aug 2024, Lyon, France. pp.1-5 Communication dans un congrès hal-04715892v1
Évaluation de méthodes de détection d'anomalies non supervisée pour l'auscultation des ouvrages d'art Brice Marc,Philippe Foucher,Florence Forbes,Pierre Charbonnier RFIAP 2024 - Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, AFRIF (Association Française pour la Reconnaissance et l'Interprétation des Formes), Jul 2024, Lille, France. pp.1-3 Communication dans un congrès hal-04620019v2
Apports de l'imagerie et de l'Intelligence Artificielle pour les ponts connectés Pierre Charbonnier,Philippe Foucher,Raphaël Antoine,Diego Navarro,Brice Marc Colloque Le Pont, Association Le Pont, Oct 2023, Toulouse, France Communication dans un congrès hal-04514366v1

Thèse (1)

Flots Normalisants pour la Détection d’Anomalies Non Supervisée sur Ouvrages d'Art Brice Marc Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université grenoble Alpes, 2026. Français. ⟨NNT : ⟩ Thèse tel-05572472v1