Modélisation des scénarios de défaillance des infrastructures de transport à grand linéaire en zones de montagne

  • Théotime Michez Egis / Aix Marseille Univ, INRAE, RECOVER
  • Laurent Peyras Aix Marseille Univ, INRAE, RECOVER
  • Stéphane Lambert IGE-INRAE
  • Sébastien Reynaud Egis
  • Patrick Garcin Egis
Keywords: Analyse de risque, Aléas naturels, Infrastructures à grand linéaire, Gestion de patrimoine, Arbre de défaillance

Abstract

En zones de montagne, les infrastructures de transport à grand linéaire (routes, autoroutes, voies ferrées) sont soumises à de nombreux aléas naturels notamment hydro-gravitaires (glissements, chutes de blocs, aléas torrentiels, etc…). Ceux-ci peuvent les dégrader voire amener à leur rupture, entrainant un risque pour les usagers et une détérioration du service. Les gestionnaires de telles infrastructures font face à plusieurs difficultés pour gérer ces risques. Premièrement, la représentation des risques et leur connaissance à l’échelle d’une infrastructure, composée de nombreux ouvrages et soumise à plusieurs aléas. Deuxièmement, la priorisation des actions de traitement des risques dans le cadre d’une gestion pluriannuelle. Dans ce contexte et dans le cadre d’une thèse CIFRE conduite par EGIS et INRAE, nous proposons un modèle pour représenter l’ensemble des scénarios de défaillance préjudiciables pour de telles infrastructures. Ce modèle est basé notamment sur les méthodes de la Sûreté de Fonctionnement. Il est voué à être appliqué à un linéaire de plusieurs kilomètres soumis à différents aléas. Un développement à venir sera la quantification du risque associé aux différents scénarios modélisés, pour l’identification des sites les plus sensibles, dans un contexte de connaissances hétérogènes et imparfaites.

Published
2025-07-04
How to Cite
Michez, T., Peyras, L., Lambert, S., Reynaud, S., & Garcin, P. (2025). Modélisation des scénarios de défaillance des infrastructures de transport à grand linéaire en zones de montagne. Academic Journal of Civil Engineering, 43(1), 535-548. https://doi.org/10.26168/ajce.43.1.44