Sujet de Postdoc

Contexte

La rénovation énergétique des bâtiments constitue aujourd'hui un enjeu majeur pour atteindre les objectifs de transition écologique et de décarbonation du secteur de la construction. Les projets de rénovation mobilisent une grande diversité d'acteurs ⬔ maîtres d'ouvrage, industriels, bureaux d'études, entreprises et collectivités ⬔ ainsi que de nombreuses sources de données, telles que le BIM, les systèmes d'information géographique (SIG), l'Internet des objets (IoT), les progiciels de gestion intégrés (ERP), les documents techniques et les réglementations.

Cette diversité d'acteurs, de données et de processus fortement interdépendants rend difficile le partage de l'information, la coordination des activités et la prise de décision en temps réel.

Le projet BYWall vise à transformer ce processus grâce à une approche industrialisée de la rénovation. Celle-ci repose notamment sur la mise en place d'usines éphémères sur l'optimisation des chaînes logistiques et sur le développement de jumeaux numériques.

Toutefois, les solutions actuelles de jumeaux numériques restent principalement centrées sur la synchronisation des données et la visualisation des informations. Elles offrent encore peu de capacités de compréhension, de raisonnement ou d'anticipation.

L'objectif de cette recherche est donc de proposer une nouvelle génération de jumeau numérique, capable non seulement de représenter fidèlement le territoire et les opérations de rénovation, mais également :

d'interpréter les connaissances disponibles ; de raisonner à partir des situations observées ; d'anticiper l'évolution des opérations ; d'assister les acteurs dans leur prise de décision grâce aux technologies de l'intelligence artificielle. Problématique scientifique

Les systèmes actuels présentent plusieurs limites scientifiques :

une faible interopérabilité entre les différentes sources d'information ; une représentation essentiellement syntaxique des données, qui limite leur exploitation intelligente ; des modèles de prédiction souvent découplés du contexte métier ; des assistants reposant sur de grands modèles de langage, ou Large Language Models (LLM), susceptibles de produire des réponses imprécises ou non fiables lorsqu'ils ne disposent pas d'une connaissance métier structurée.

La question scientifique principale peut ainsi être formulée de la manière suivante :

Comment concevoir un jumeau numérique cognitif du territoire, fondé sur les technologies du Web sémantique, capable d'intégrer, d'interpréter et d'exploiter les connaissances issues des projets de rénovation afin d'assurer des fonctions de découverte, de prédiction et d'aide à la décision ?

Contributions scientifiques attendues

Les principales contributions scientifiques attendues sont les suivantes :

une ontologie du territoire spécifiquement dédiée à la rénovation industrialisée ; une architecture de jumeau numérique cognitif fondée sur les technologies du Web sémantique ; un cadre méthodologique pour la construction, l'enrichissement et l'évolution automatique de graphes de connaissances territoriaux ; une approche hybride combinant raisonnement symbolique, agents d'intelligence artificielle et grands modèles de langage ; une validation expérimentale dans le cadre du projet BYWall, afin d'évaluer les gains obtenus en matière de coordination, de prédiction et d'aide à la décision.