Inférence Bayésienne Appliquée à la Géotechnique (iBAG)
En bref
Géotechnique
Projet « jeune chercheur », HES-SO
Jocelyn Minini
Stéphane Commend
Répertoire des compétences
janvier 2022 - décembre 2023
L’inférence bayésienne, dans le cadre de calculs probabilistes appliqués à des problèmes d’interaction sol-structure, permet de mettre à jour les prédictions des modèles numériques à l’aide des mesures effectuées en cours de chantier. Cette méthode représente ainsi une formalisation mathématique de la méthode observationnelle.
Le dimensionnement et la vérification des projets de construction dans le domaine de la géotechnique s’effectuent à l’aide de calculs (analytiques ou numériques) dont les paramètres d’entrée sont définis sur la base de reconnaissances, de sondages, et d’interprétations. L’évolution de l’état de contrainte-déformation dans le massif de sol et ces paramètres d’entrée sont accompagnés d’importantes incertitudes. L’approche probabiliste permet de prendre en compte ces incertitudes et définir ces paramètres non pas de manière déterministe, mais plutôt à l’aide de distributions statistiques.
Les nombreuses mesures effectuées en cours de construction sur ces chantiers urbains (grâce aux inclinomètres, piézomètres, etc.) nous fournissent de nouvelles informations, nous permettant de mettre à jour nos pronostics de déformation ou de stabilité pour la suite et la fin des travaux. Le but de ce projet a donc été de quantifier, d’expliciter, de mettre en équations cette mise à jour, au moyen de la démarche d’inférence Bayésienne. L’amélioration de l’évaluation des risques en continu sur la base des informations récoltées sur site permet ainsi d’optimiser le dimensionnement de ces ouvrages, pour en diminuer le conservatisme et ses conséquences économiques, ou pour éviter des accidents.
Cette démarche d’inférence Bayésienne a été validée dans le cadre des calculs géotechniques réalisés à l’iTEC, et une méthodologie robuste et applicable par la profession en a été tirée. L’utilisation de modèles numériques (méthode des éléments finis non linéaires), rendue nécessaire par la complexité des situations étudiées, implique un temps de calcul relativement important. Le recours à des méta-modèles (Polynomial Chaos Expansion, PC-Kriging, etc.) permet de le réduire. Les algorithmes nécessaires au fonctionnement de cette démarche (Markov-Chained Monte-Carlo, etc.) ont été validés sur plusieurs exemples types (fouille profonde, tunnel en milieu urbain, stabilité de pente soumise à la pluie) issus de la littérature, résolus à l’aide du logiciel aux éléments finis www.zsoil.com et de la boîte à outils probabiliste www.uqlab.com.
Publications:
https://arodes.hes-so.ch/record/12706?ln=FR&v=pdf
https://www.tara.tcd.ie/items/b04429af-4d25-4d6e-bc5e-0fd3f2bffc23