Développement d'un système d'évaluation post-sismique basé sur les réseaux de neurones.

Abstract

Le séisme est considéré comme l'une des catastrophes naturelles les plus dévastatrices. Il frappe n'importe où et n'importe quand, les dommages causés, au niveau des constructions, peuvent être plus ou moins importants. C'est pourquoi l'estimation des dégâts s'avère indispensable et doit être effectuée le plus rapidement possible pour réduire les risques d'effondrement des constructions et éviter les pertes humaines. Compte tenu de l'ampleur des dégâts occasionnés, et du nombre insuffisant d'experts ayant une grande expérience dans le domaine de l'évaluation post-sismique, les responsables du CTC (Contrôle Technique Construction), ont suggéré l'implémentation, d'un système, qui peut les aider dans leur évaluation. Ce qui nous a incités à penser à la réalisation du système de raisonnement à base de réseaux de neurones, SERN: Système d'Evaluation par Réseaux de Neurones, Ce système permet aux experts de prendre une décision rapide. De plus il permet de prendre en considération l'expérience stockée et acquise auparavant au cours des différents séismes. Dans notre système, nous proposons donc d'utiliser la technique du raisonnement par réseaux de neurones, une approche de l'intelligence artificielle qui vise à résoudre de nouveaux problèmes grâce à l'intelligence de ces réseaux de neurones. Mots - Clés : Raisonnement par réseaux de neurones, Intelligence Artificielle, Evaluation Post-Sismique.