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ALLALI Sid Ahmed

Doctorant

Equipe MECA

 

Localisation géographique : Plateau C-12, bâtiment Lavoisier, UPEM

Tél :

Email : Sid-Ahmed.allali@u-pem.fr

 

Sujet de thèse : Evaluation des dommages post-sismiques du bati en Algérie : développement d'un outil d'aide à la décision.

 

Résumé du projet de thèse : A la suite d’un séisme, le recensement des constructions endommagées et leur classification en fonction des dégâts subis s’effectue à travers une enquête post-sismique menée par des experts. Une fiche uniforme dite « Fiche d’évaluation des dommages post-sismiques » est utilisée pour contenir les informations de chaque construction expertisée, obtenues à partir d’inspections visuelles des éléments structuraux (fondations, poutres, poteaux, planchers, etc.) ainsi que des éléments non structuraux (escaliers, cloisons, balcons, etc.). L’estimation du préjudice subi par une construction est associée à une couleur : «1: Vert clair» pour aucun dommage ou dommages négligeables ; «2: Vert-foncé» pour les dommages légers ; «3: Orange-clair » pour les dommages modérés ; «4: Orange-foncé» pour les dommages importants et «5: Rouge» pour les dommages sévères. Vu la variabilité du niveau d’expertise des experts engagés dans l’enquête post sismique, l’urgence de l’opération et les conditions de travail exceptionnelles, une difficulté est toujours signalée dans l’attribution des niveaux de dommages. En effet, des incomplétudes d’informations ou incohérences du niveau de dommages attribué avec les paramètres de description sont souvent mis en évidence. L’objectif principal du présent travail est le développement d’un outil d’aide à la décision de type intelligence artificielle pour éviter ces incohérences et permettant aussi la suggestion de l’endommagement global de la construction sous expertise.

Résumé du projet de thèse en anglais : After an earthquake, the assessment of damaged constructions is carried out through a post-seismic investigation conducted by experts. An assessment form is used to contain the information of each inspected construction, obtained from visual inspections of the structural elements (foundations, beams, columns, floors, etc) as well as the non-structural elements (staircases, partitions, balconies, etc). The estimation of the damage undergone by a construction is associated with a color: “1: Clear Green” for no damages or negligible damages; “2: Dark Green” for light damages; “3: Clear Orange” for moderate damages; “4: Dark Orange” for heavy damages and “5: Red” for severe damages or collapse. Considering the variability of the level of experience of the engaged inspectors in the post-seismic investigations, the urgency of the tasks and the exceptional conditions after such disasters, difficulties are always mentioned during the attribution of the level of damages. In fact, Incompleteness of the information or inconsistencies of the level of damage attributed with the descriptive parameters are often highlighted. The main objective of this work is the development of a decision-making aid tool of type of artificial intelligence to avoid these inconsistencies and also the suggestion of the global level of damage of construction under expertise.

 

Directeur de thèse : A. MEBARKI (UPEM - France), A. MOHAMED (Université de Blida 1 - Algérie)

Autres encadrants : 

Source de financement : Programme de coopération Algéro-Français de bourses en doctorat PROFAS B+