S'abonner à un flux RSS
 

Wikibardig:Evaluation probabiliste de la fiabilité structurelle des digues fluviales à partir du jugement d’expert

De Wikibardig

Sommaire


Thèse de Michel Hathout soutenue le 3 avril 2018

Contexte

Les digues de protection contre les inondations sont des ouvrages d’une importance stratégique pour la sécurité des personnes et des biens. En cas de défaillance, ces ouvrages sont susceptibles de propager des dysfonctionnements bien au-delà des zones soumises à l’aléa. Dès lors, une meilleure connaissance de leur fiabilité devient un enjeu majeur pour les gestionnaires des ouvrages ainsi que les pouvoirs publics (état et collectivités locales). Dans ce contexte, la réglementation relative à l’évaluation du niveau de protection des digues a été renforcée. Elle exige, dorénavant de réaliser des diagnostics et des études de dangers périodiques intégrant l’évaluation dans un cadre probabiliste de leur niveau de sécurité pour plusieurs scénarios de crue. Dans un contexte incertain, lorsque les données issues des retours d’expérience, de statistiques ou de mesures physiques sont faiblement disponibles le jugement expert permet d’expliciter une estimation ou une prédiction. Différents biais (sur-confiance, ancrage, représentation…) et incertitudes peuvent entacher ces évaluations expertes.


These-Michel2.png


En se basant sur le jugement expert, cette recherche a permis de développer un modèle d’aide à l’évaluation probabiliste de la fiabilité des digues fluviales en contexte d’incertitude dans le manque de données et en situation de faible probabilité de défaillanceCette thèse s’inscrit dans le projet de recherche INCERTU « INCertitude et jugement Expert pour l’aide à l’évaluation de la Résilience des réseaux Techniques Urbains » financé par le ministère chargé de l’écologie dans le cadre du programme Risque Décision Territoire (RDT). Le projet INCERTU a comme ambition de produire des méthodes et des outils scientifiques efficaces pour la formalisation et l’exploitation d’avis experts dans un contexte incertain. En particulier, développer une démarche de réduction des biais liés à la subjectivité des évaluations expertes et une estimation de la qualité de l’information produite à partir de modèles de calibration.

Problématique

Du point de vue de l’ingénierie, quatre mécanismes de défaillance des digues sont à considérer : surverse, érosion interne, affouillement et glissement. Seul ce dernier bénéficie d’une définition et d'une caractérisation de l’état-limite suffisamment précises pour permettre le calcul d’une probabilité de défaillance par des approches quantitatives. Les autres scénarios de défaillance présentent des difficultés significatives pour l’évaluation d’une probabilité de défaillance. Ces difficultés proviennent, en premier lieu, de la forte présence d’incertitudes épistémiques sur les données (manque de données statistiques), et sur les mécanismes et enchaînements de mécanismes (scénarios) complexes de défaillance ; en deuxième lieu, elle provient des incertitudes aléatoires sur les données tout au long du linéaire de la digue, à cause de variabilités naturelles des matériaux constitutifs de l’ouvrage. Une autre difficulté réside également dans le manque de lois de comportement et de critères d’états-limites ad-hoc nécessaires pour modéliser le comportement réel de la défaillance des digues. Cela conduit à une prédominance de l’exploitation du jugement expert permettant d’évaluer une probabilité de défaillance.

Du point de vue cognitif, le jugement expert est basé sur des heuristiques qui génèrent des biais susceptibles d’altérer les aptitudes d’un expert à éliciter sa réelle opinion. Les heuristiques « sont des règles de raisonnement qui conduisent à une simplification du problème et permettent de le résoudre rapidement mais pas toujours correctement ». les biais sont des « distorsions entre la façon dont l’expert raisonne et celle qu’il devrait adopter pour assurer le mieux possible la validité de ses inférences et conclusions ». [1]. Des modèles de calibration de dé-biaisage d’avis experts ont été développés dans le domaine statistique pour réduire les biais entachant le jugement expert. Dans ce contexte la question principale qui se pose est : comment peut-on adapter les modèles statistiques développés pour le traitement des biais à notre contexte de génie civil pour évaluer une probabilité de défaillance des digues par le jugement expert, dans un contexte d’évaluation caractérisé par une faible disponibilité de données et des scénarios de défaillance complexes.

  1. Yachanin et Tweney , Bulletin of the Psychonomic Society February 1982, Volume 19, Issue 2, pp 87–90 | Cite as The effect of thematic content on cognitive strategies in the four-card selection task.

Objectifs et méthodologie

Élicitation, Calibration, Agrégation, Dé-biaisage présentent les principes statistiques de l’exploitation du jugement expert individuel dans un contexte incertain. En se basant sur ces derniers, deux approches mathématisées « EiCAD » et « EiDA » ont été développées pour l’évaluation probabiliste de la fiabilité des ouvrages de protection contre les inondations à partir des dires d’experts.


These-Michel.png


Pour la partie Elicitation individuelle (Ei), on a procédé au développement d’un formulaire de questionnement permettant le recueil des avis experts incertains. Ce formulaire contient deux parties : une partie déterministe permettant l’évaluation des facteurs de sécurité vis-à-vis du mécanisme de rupture par glissement et, une partie probabiliste permettant l’évaluation des probabilistes de défaillance vis-à-vis de tous les mécanismes de rupture.

Pour la partie Calibration (C), on a procédé à l’adaptation d’un modèle mathématique de calibration des avis experts. Un modèle permettant d’évaluer quantitativement la justesse et la précision de l’avis expert donné sur un format probabiliste.

Pour la partie Agrégation (A), on a procédé à l’adaptation d’un modèle mathématique d’agrégation des avis experts. Un modèle permettant d’agréger les avis experts déjà traités soit par une démarche de Calibration (approche EiCAD), soit par une démarche de Dé-biaisage (Approche EiDA).

Pour la partie Dé-biaisage (D), on a procédé à l’adaptation d’un modèle mathématique de traitement de biais. Un modèle permettant de traiter le biais de sur-confiance menant l’expert à minimiser les incertitudes liées à son propre jugement.

L’application de ces principes exige que chaque expert doive donner son jugement sous un format probabiliste représentant par un intervalle d’incertitude et une valeur plus vraisemblable. L’intervalle d’incertitude se compose, respectivement, de trois quantiles probabilistes 5%, 50% et 95%. Le quantile minimal (5%) et le quantile maximal (95%) forment l’intervalle des valeurs probables (selon l’expert). Et, le quantile (50%) représente la valeur la plus vraisemblable à laquelle l’expert accorde confiance.

L’objectif de la thèse vise à tester plusieurs modalités d’application de ces deux approches développées, afin de pouvoir opter pour une meilleure qui sera appliquée au domaine des digues.

Laboratoire de rattachement et partenaires de la thèse

Dans le cadre du projet scientifique INCERTU du programme « Risque Décision Territoire - RDT » financé par le ministère de la transition écologique et solidaire, la thèse a été préparée au sein du laboratoire d’urbanisme Lab’URBA via ses deux tutelles : l’université Paris-Est Marne-la-Vallée – UPEM et l’école des ingénieurs de la ville de Paris - EIVP et au sein de l’institut national de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture – Irstea / unité de recherche RECOVER.

link link link link link link


Téléchargez la thèse ici


Pour plus d'information sur l'auteur : Irstea - UR RECOVER - Equipe G2DR




Le créateur de cet article est Irstea - UR RECOVER - Equipe G2DR
Note : d'autres personnes peuvent avoir contribué au contenu de cet article, [Consultez l'historique].

  • Pour d'autres articles de cet auteur, voir ici.
  • Pour un aperçu des contributions de cet auteur, voir ici.
Outils personnels