Conception des blocs de terre comprimée guidée par l'intelligence artificielle

Abstract

En vue de la transition écologique, construire en terre semble une option intéressante d’un point de vue environnemental. Les blocs de terre comprimée (BTC) sont faciles à mettre en œuvre et assurent un confort hygrothermique. Néanmoins, les propriétés de la terre sont assez variables et il n’y a pas de formulation unique pour tous les types de terre. La norme XP13-901 relative aux BTC recommande un fuseau granulaire pour des résultats favorables notamment en termes de résistance mécanique. Par contre, la bonne performance des BTC n’est pas garantie si tous les paramètres qui entrent en jeu ne sont optimisés comme le pourcentage d’argile, la quantité d’eau, le mode de cure, la pression de compactage ainsi que le type et le pourcentage de stabilisant. Afin d’optimiser la formulation, plusieurs essais de laboratoire sont requis ce qui peut être coûteux en termes de prix, de temps et de matière. Dans cet article, un modèle d’apprentissage automatique est proposé en se basant sur des données issues de la littérature. Par l’intelligence artificielle, le modèle a la capacité de prédire les performances des BTC (ex : résistance à la compression) en fonction de diverses formulations et différents procédés de fabrication. Le modèle peut également être utilisé comme un outil d’aide à la formulation pour atteindre des performances cibles.