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Des réseaux neuronaux pour prévoir l'avenir

le 21/12/2018  |  InfrastructuresIntelligence artificielle

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Modélisation -

 

Le réseau neuronal est un outil de modélisation tiré du domaine de l'intelligence artificielle.

Si les chercheurs s'y intéressent pour le génie civil, c'est parce qu'ils espèrent mieux prédire les comportements des barrages en fonction des aléas. En effet, cette technique permet de tenir compte d'une importante diversité de cas de figures. « Notre algorithme numérique fait interagir simultanément plusieurs variables : le niveau d'eau de la retenue, la température de l'air, la température du béton, la saison, la neige, la pluie, etc. Aujourd'hui, nous parvenons à articuler près d'une trentaine de paramètres, là où les modèles statistiques traditionnels ne permettaient d'en recouper que deux ou trois », détaille Christine Noret, directrice technique au département hydraulique de Tractebel. A la manière du cerveau humain, ces réseaux se nourrissent des informations compilées pour revisiter, voire créer de nouveaux modèles. Une première application vient d'être testée sur un barrage en situation réelle.

Si les résultats s'avèrent concluants, les modèles obtenus grâce aux réseaux de neurones pourraient, à terme, devenir un véritable outil d'ingénierie, au même titre que les modèles statistiques.

Chaque neurone d’entrée effectue une série de calculs à partir d’une trentaine de variables (température du béton, température de l’air, pluie, etc.). Puis il transmet ses résultats à un neurone de la couche cachée, qui effectue lui-même une série de calculs. Enfin, le neurone de sortie pondère le résultat et prévoit l’un des comportements possibles, comme une déformation de l’ouvrage.

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