. "Imagerie sismique" . "Two dimensional seismic imaging of visco-elastic media by frequency domain full waveform inversion, methological developements and applications" . "Tomographie sismique" . . . "Imagerie sismique \u00E0 deux dimensions des milieux visco-\u00E9lastiques par inversion des formes d'ondes, d\u00E9veloppements m\u00E9thodologiques et applications" . "Imagerie sismique \u00E0 deux dimensions des milieux visco-\u00E9lastiques par inversion des formes d'ondes, d\u00E9veloppements m\u00E9thodologiques et applications" . . . . "Th\u00E8ses et \u00E9crits acad\u00E9miques" . . . . "Text" . "The knowledge of Earth intern structures at different scales is of major interest for economy, humans, environment and science. Several methods have been developed for Earth imaging using seismic wave information. The full waveform inversion attempts to build quantitative high-resolution images of the subsurface physical parameters using the full wave field, solved as an optimization procedure. In this thesis, I present application of two-dimensional frequency-domain full waveform inversion for imaging visco-elastic parameters from large offsets data. In a first time, methodologies and algorithms are presented. The frequency-domain P-SV wave\u2019s propagation modelling, the forward problem of the inversion process is solved with a finite element discontinuous Galerkin method. This method allows a flexible choice of interpolation orders and the use of triangular unstructured meshes. The inverse problem is linearized in order to limit the number of forward problem simulations, and solved with the quasi-Newton L-BFGS algorithm in order to exploit information contained in the estimated Hessian matrix. The full imaging process is implemented in a massively-parallel algorithm for the distributed-memory architectures of modern computing centres. In a second time, algorithms are applied to several case studies. Applications are performed in realistic synthetic models representative of onshore and offshore environments. These studies show the difficulties associated to elastic parameters imaging from complex data including converted waves, multiple and surfaces waves. Several multi-scale hierarchical procedures are proposed in order to mitigate non-linearity of the inverse problem and to improve convergence toward the global minimum. Finally, a sensitivity study is performed to analyse the behaviour of several minimization norms and criteria, when noisy data are inverted. A first application in realistic synthetic models is presented before an acoustic application to field data. These tests show some limits of the classic L2 norm in the data space, while the L1 norm appears to be a robust alternative for frequency-domain inversion of decimated data." . . "2009" . "Ondes de surface" . . "Ondes \u00E9lastiques -- Propagation" . . . "La connaissance des structures internes de la Terre, \u00E0 diff\u00E9rentes \u00E9chelles, pr\u00E9sente des enjeux majeurs d\u2019ordres \u00E9conomiques, humains, environnementaux et scientifiques. Diverses m\u00E9thodes d\u2019imagerie ont \u00E9t\u00E9 d\u00E9velopp\u00E9es en utilisant les informations contenues dans les ondes sismiques. La m\u00E9thode d\u2019inversion des formes d\u2019ondes construit des images quantitatives haute r\u00E9solution des param\u00E8tres physiques du sous-sol, en exploitant le champ d\u2019onde complet, sous la forme d\u2019un probl\u00E8me d\u2019optimisation. Dans ce travail de th\u00E8se, je pr\u00E9sente l\u2019application de l\u2019inversion des formes d\u2019ondes en domaine fr\u00E9quentiel, pour imager les param\u00E8tres visco\u00E9lastiques dans des g\u00E9om\u00E9tries \u00E0 deux dimensions \u00E0 grands offsets. Dans un premier temps, les d\u00E9veloppements m\u00E9thodologiques et algorithmiques sont pr\u00E9sent\u00E9s. La mod\u00E9lisation de la propagation des ondes P-SV en domaine fr\u00E9quentiel, le probl\u00E8me direct du processus d\u2019imagerie, est assur\u00E9e par une m\u00E9thode d\u2019\u00E9l\u00E9ments finis Galerkin discontinus, assurant une grande flexibilit\u00E9 dans le choix des ordres d\u2019interpolation et dans l\u2019utilisation de maillages triangulaires non-structur\u00E9s. Le probl\u00E8me inverse est r\u00E9solu sous une forme lin\u00E9aris\u00E9e, afin de limiter le nombre de simulations directes, et utilise l\u2019algorithme quasi-Newton L-BFGS permettant de tirer b\u00E9n\u00E9fice de l\u2019estimation \u00AB \u00E9conomique \u00BB du Hessien. Le processus global d\u2019imagerie est impl\u00E9ment\u00E9 sous la forme d\u2019un algorithme massivement parall\u00E8le destin\u00E9 aux calculateurs modernes \u00E0 m\u00E9moire distribu\u00E9e. Dans un deuxi\u00E8me temps , les algorithmes d\u00E9velopp\u00E9s sont appliqu\u00E9s \u00E0 des cas d\u2019\u00E9tude. Des applications sont men\u00E9es dans des mod\u00E8les synth\u00E9tiques r\u00E9alistes repr\u00E9sentatifs d\u2019environnements terrestres et marins. Ces \u00E9tudes montrent les difficult\u00E9s associ\u00E9es \u00E0 la reconstruction des param\u00E8tres \u00E9lastiques \u00E0 partir des donn\u00E9es mettant en jeu des ^ph\u00E9nom\u00E8nes de propagations complexes (ondes converties, multiples, ondes de surfaces\u2026) Des solutions sont propos\u00E9es sous forme de processus hi\u00E9rarchiques multi-\u00E9chelles, afin de limiter les effets des non-lin\u00E9arit\u00E9s du probl\u00E8me inverse et ainsi d\u2019am\u00E9liorer la convergence du processus vers le minimum global. Enfin la sensibilit\u00E9 de diff\u00E9rentes normes et crit\u00E8res de minimisation est analys\u00E9e, \u00E0 partir de donn\u00E9es bruit\u00E9es issues de mod\u00E8les synth\u00E9tiques r\u00E9alistes, ainsi que sous l\u2019approximation acoustique pour un jeu de donn\u00E9es r\u00E9elles p\u00E9troli\u00E8re. Ces tests montrent certaines limites du formalisme classique bas\u00E9 sur la norme L2 dans l\u2019espace des donn\u00E9es, tandis que la norme L1 appara\u00EEt comme alternative robuste pour l\u2019inversion de donn\u00E9es d\u00E9cim\u00E9es en domaine fr\u00E9quentiel." . "Probl\u00E8mes inverses" . . . . .