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La description d'une coupe géologique est actuellement réalisée par des représentations numériques. Ce type de représentation est inadapté pour effectuer des raisonnements géologiques. Nous proposons une méthode pour reconnaître les objets géologiques et un formalisme FROG(1) de représentation symbolique de ces objets. Nous utilisons pour parvenir à cette fin les méthodes et techniques de programmation d'Intelligence Artificielle. En particulier, nous substituons à la reconnaissance de formes qui n'est pas applicable dans ce cas, ce que nous appelons la reconnaissance génétique où les modèles d'objets à reconnaître sont définis non pas par leurs caractéristiques géométriques, mais leurs caractéristiques historiques, autrement dit par leur genèse. L'identification de ces caractéristiques, ainsi que la compréhension de leur signification géologique forment une partie de l'expertise d'un géologue. Le programme GROG met en oeuvre ces idées et fournit une validation de ce travail. (1) Formalisme de Représentation des Objets Géologiques. A picking of cross-section is currently represented in a numerical way. This kind of representation is not adapted to perform geological reasoning. We propose a method of recognition of geological objects and the FROG (1) symbolic representation formalism for geological objects. To achieve this goal, we use Artifical Intelligence methods and techniques. Particularly, we do not use pattern recognition methods which are hardly helpful, but what we call genetic recognition: geological models are not defined by their geometrical features, but by their historical features, i. e. by their genesis. Identification of these features and understanding of their geological meaning are a part of the geologist expertise. The GROG program provides a FROG implementation and a validation of this work. (1) Formalism for Representation of Objects in Geology.