Introduction
De nombreux modèles, méthodes, outils ont été développés pour représenter le comportement des ouvrages et établir un diagnostic. On propose un classement des modèles et méthodes selon leurs approches disciplinaires ou méthodologies mises en œuvre, résumée ci-après :
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la modélisation mécanique : cette approche est privilégiée en génie civil traditionnel pour le diagnostic des ouvrages d'art. Elle est basée sur la modélisation des processus de dégradation et du comportement physique de l'ouvrage sous l'effet des actions qu'il subit et dans un état donné des propriétés de résistance. A partir des équations du modèle de comportement de la structure et des lois rhéologiques des matériaux, on évalue la sécurité de l'ouvrage vis-à-vis d'un mode de rupture et pour des conditions de chargements et de résistance données ;
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la modélisation fonctionnelle : les méthodes de la Sûreté de Fonctionnement permettent de développer des modèles fonctionnels de comportement adaptés aux ouvrages complexes ;
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l'analyse statistique des données d'auscultation des ouvrages : les données d'auscultation, telles que les débits de fuite, les pressions interstitielles, les déformations, sont généralement disponibles sur les ouvrages et requièrent des modèles statistiques spécifiques destinés à mettre en évidence les facteurs explicatifs des variations des mesures, notamment le facteur explicatif temporel qui traduit les dérives irréversibles de l'ouvrage ;
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l'expertise : en présence d'ouvrages mal documentés (digue ancienne par exemple) ou en situation d'urgence (incident ou accident), l'expertise, basée sur la connaissance heuristique des experts, constitue une démarche à part entière pour évaluer un ouvrage et prévoir ses évolutions. Cette approche est utilisée sur les ouvrages de génie civil. Elle peut faire l'objet de développements spécifiques d'aide à l'expertise, faisant appel aux domaines du Knowledge management et des sciences de l'information permettant de modéliser les processus de décision, d'agréger, de capitaliser et de partager les informations et les connaissances hétérogènes : bases de données, bases de connaissances, moteurs d'inférence, etc.