Etudiant : SGHIR GHITA

Filière : Master Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. SATORI KHALID

Annèe : 2025

Résumé : La corrosion des armatures métalliques dans les structures en béton armé, induite par la pé- nétration d’ions chlorures, constitue l’une des principales causes de dégradation des infrastruc- tures maritimes et urbaines. Ce phénomène revêt une importance critique pour les ouvrages exposés à des environnements agressifs, où l’estimation précise de leur durée de vie représente un enjeu économique et sécuritaire majeur. Ce stage, mené en collaboration entre le laboratoire LS2N (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes) et l’institut GeM (Génie Civil et Mécanique), propose une approche in- novante fondée sur les réseaux bayésiens pour modéliser et prédire la diffusion des ions chlorures dans le béton. En réponse aux limites des modèles physiques traditionnels, souvent coûteux en temps de calcul, et aux approximations des solutions analytiques simplifiées, cette méthodologie vise à concilier précision prédictive et efficacité computationnelle. Le modèle, implémenté à l’aide de la bibliothèque PILGRIM, permet d’estimer la concen- tration en chlorures en fonction de multiples paramètres d’entrée : propriétés des matériaux, conditions environnementales et variables spatio-temporelles. L’approche bayésienne offre en outre l’avantage de quantifier explicitement les incertitudes liées aux prédictions, renforçant ainsi la robustesse des décisions d’ingénierie. Les résultats obtenus démontrent la capacité du modèle à reproduire fidèlement les profils de concentration théoriques tout en restant compatible avec les contraintes industrielles. Cette méthodologie ouvre ainsi de nouvelles perspectives pour l’optimisation des formulations de béton et l’élaboration de stratégies de maintenance préventive des infrastructures.