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Résumé :
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Le développement des infrastructures souterraines constitue une solution incontournable pour répondre à l'augmentation des besoins en mobilité dans les grandes agglomérations. Toutefois, le creusement des tunnels modifie l'état de contraintes du massif environnant et engendre des déplacements ainsi que des tassements de surface susceptibles d'affecter les bâtiments, les réseaux enterrés et les infrastructures voisines. La prédiction de ces phénomènes représente donc un enjeu majeur pour garantir la sécurité des ouvrages et optimiser les méthodes de conception et de réalisation des tunnels. L'objectif de ce travail est d'étudier la prédiction des tassements de surface induits par le creusement d'un tunnel de l'extension du métro d'Alger, réalisé selon la Nouvelle Méthode Autrichienne de Tunnelisation (NATM). Pour atteindre cet objectif, une étude bibliographique a d'abord permis de présenter les techniques de réalisation des ouvrages souterrains, les méthodes de creusement, les mécanismes responsables des tassements ainsi que les principales méthodes d'estimation utilisées en géotechnique. Une caractérisation
géologique, hydrogéologique et géotechnique de la zone d'étude a ensuite été réalisée afin de déterminer les paramètres nécessaires aux analyses. Deux approches complémentaires ont été mises en œuvre. La première repose sur l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique à travers les modèles Decision Tree et Bootstrap Forest, développés sous JMP Pro, afin de prédire les tassements de surface à partir des principaux paramètres géotechniques. Les résultats montrent que le modèle Bootstrap Forest présente les meilleures performances avec un coefficient de détermination R2 = 0,6102, contre R2 = 0,3068 pour le modèle Decision Tree, traduisant une meilleure capacité de prédiction des tassements. La seconde approche consiste en une modélisation numérique par la méthode des éléments finis sous PLAXIS 2D, permettant de simuler les différentes phases du creusement du tunnel et d'analyser le comportement du massif. Les résultats obtenus montrent que les déplacements demeurent principalement concentrés au voisinage de l'excavation, avec un déplacement horizontal maximal de 6,29 mm, un déplacement vertical maximal de 24,73 mm et un déplacement total maximal de 24,92 mm. L'analyse des efforts internes indique également que le soutènement travaille dans des conditions compatibles avec son dimensionnement, ce qui confirme la stabilité de l'ouvrage durant les phases de construction.Les résultats obtenus démontrent que l'association de l'apprentissage automatique et de la modélisation numérique constitue une approche pertinente pour améliorer la prédiction des tassements de surface et mieux comprendre le comportement géomécanique des ouvrages souterrains. Cette démarche représente un outil d'aide à la décision pour la conception, le dimensionnement et le suivi des projets de tunnels en milieu urbain.
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