Rétroconception paramétrique assistée par intelligence artificielle
Cas des thermes impériaux romains en Afrique du Nord
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Spécifications
- Éditeur
- Presses universitaires de Louvain
- Auteur
- Zaineb Naifer,
- Collection
- Thèses de la Faculté d'architecture, d'ingénierie architecturale, d'urbanisme | n° 32
- Langue
- français
- Catégorie (éditeur)
- Philosophie, lettres, linguistique et histoire > Archéologie et histoire de l'art > Archéologie
- Catégorie (éditeur)
- Sciences appliquées > Architecture et génie civil
- BISAC Subject Heading
- ARC009000 ARCHITECTURE / Methods & Materials > ARC024010 ARCHITECTURE / Buildings / Landmarks & Monuments > ARC014010 ARCHITECTURE / Historic Preservation / Restoration Techniques > ARC005020 ARCHITECTURE / History / Ancient & Classical
- BIC subject category (UK)
- HDDK Classical Greek & Roman archaeology
- Code publique Onix
- 06 Professionnel et académique
- CLIL (Version 2013-2019 )
- 3385 Antiquité > 3076 Architecture/Urbanisme
- Date de première publication du titre
- 03 février 2026
- Type d'ouvrage
- Thèse
Livre broché
- Date de publication
- 03 février 2026
- ISBN-13
- 978-2-39061-652-8
- Ampleur
- Nombre de pages de contenu principal : 446
- Dépôt Légal
- D/2025/9964/51 Louvain-la-Neuve, Belgique
- Code interne
- 109525
- Format
- 16 x 24 cm
- Poids
- 705 grammes
- Type de packaging
- Aucun emballage extérieur
- Prix
- 45,00 €
- ONIX XML
- Version 2.1, Version 3
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Sommaire
Cette thèse développe une méthode de rétroconception fondée sur l'intégration de la modélisation paramétrique et de l’intelligence artificielle dans un cadre systémique. Elle s’appuie sur un corpus de vingt-neuf thermes impériaux romains situés en Afrique du Nord et à Rome, présentant des états de conservation variés. L’objectif est de dépasser les limites des approches traditionnelles en concevant un système capable de prédire, à partir de fragments, des hypothèses spatiales cohérentes avec les principes architecturaux romains.
La démarche repose sur deux modèles complémentaires : un Parametric Dataset Model (PDSM) structurant les données architecturales et un Artificial Intelligence Completion Model (AICM) basé sur l’apprentissage automatique. Ce dernier comprend cinq sous-modèles permettant de déduire les fonctions, les espaces manquants, l’organisation, la géométrie et l’emprise des édifices. Cette approche offre un outil de rétroconception, de recherche et d’enseignement, ouvert à l’enrichissement collaboratif et à la reconstitution numérique du patrimoine bâti.