Nisrine Makhoul est actuellement Professeure Associée et Responsable de l’Équipe de Recherche « Villes Intelligentes, Durables et Résilientes » à l’École Spéciale des Travaux Publics, du Bâtiment et de l’Industrie, ESTP Paris, sur le Campus de Dijon.

Les ponts sont des infrastructures essentielles qui relient diverses infrastructures et villes critiques. Il est donc nécessaire d’assurer la fonctionnalité des infrastructures des ponts et d’évaluer leur résistance sismique afin de favoriser leur récupération rapide lors des séismes.
Cet article se concentre sur l’augmentation de la résilience des ponts en sélectionnant la meilleure estimation de déformation du pont soumis à un mouvement sismique du sol. Le rapport de déformation peut être principalement causé par le passage de l’onde sismique, la perte de cohérence et la variabilité dans les conditions locales du sol. Pour obtenir la meilleure estimation de déformation, une approche d’intelligence artificielle est utilisée. Étant donné que plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique (MLA) sont disponibles, il est donc difficile de choisir celui qui convient le mieux à la tâche à accomplir. La feuille de route proposée par (Boumédiène Derras & Makhoul, 2022) est suivie dans cette étude car elle offre le MLA le plus approprié pour étudier la résilience sismique des ponts. Un ensemble des données nécessaires est généré. Cet ensemble de données comprend les métadonnées, c.-à-d. les facteurs explicatifs, par exemple, les mesures d’intensité du mouvement du sol, la magnitude des séismes, la classe de sol où se trouve le pont et les paramètres structurels (SP). Le PS considéré peut être la capacité de ductilité du déplacement, le rapport de déformation cible, etc. L’exigence du modèle optimal est de décrire au mieux le rapport de déformation. Dans cet article, la valeur prévue du rapport de déformation est considérée comme le niveau de performance (PL) du pont. Ce PL peut être utilisé dans une étape ultérieure de la classification de la résilience des infrastructures.
Nisrine Makhoul

Intelligence artificielle