Modélisation par intelligence artificielle et optimisation multi-objectif de matériaux cimentaires à faible empreinte carbone

Description :
Doctorant : Abdelhamid Hafidi

Directeur de recherche : Ammar Yahia
Directeur de recherche ( France ) : Ahmed Loukili

Résumé : L’intelligence artificielle (IA) s’impose aujourd’hui comme une technologie clé pour améliorer la prise de décision, l’optimisation et la prédiction.

Dans le domaine de la construction, elle constitue un levier stratégique face aux enjeux environnementaux.
L’industrie cimentaire est en effet l’une des principales sources d’émissions de CO₂ à l’échelle mondiale.
La complexité des interactions entre additions minérales rend l’analyse du comportement des bétons particulièrement difficile.
Ces interactions influencent de manière non linéaire les propriétés rhéologiques, mécaniques et de durabilité.
Ce projet vise à développer un cadre intelligent pour prédire et optimiser le comportement des bétons bas carbone.
Il prend en compte simultanément les propriétés à l’état frais, rhéologiques, mécaniques et de durabilité.
Une attention particulière est accordée aux effets synergiques entre les matériaux.
Des méthodes d’interprétabilité, telles que SHAP, permettent d’analyser ces interactions complexes.
L’objectif est de proposer des formulations innovantes, performantes et économiquement viables.