Sélection 2023

Corrélation de données climatiques et comportements des matériaux du patrimoine – COLISEUM

Partenaires internes FSP :
Cergy Paris Université - Laboratoire ETIS (Nistor Grozavu, Professeur des Universités nistor.grozavu@cyu.fr)

C2RMF (Ann Bourgès, Ingénieure de recherche, Docteure en
géoscience ann.bourges@culture.gouv.fr)

CICRP (Jean-Marc Vallet, Ingénieur de recherche, docteur en sciences de la Terre,
Jean-Marc.Vallet@cicrp.fr )
Partenaires extérieurs à la FSP :
Laboratoire Epitopos (Fabrice Surma - Gérant fondateur Epitopos fabrice.surma@epitopos.fr)

Mescla patrimoine (Martin Labouré, Gérant fondateur Mescla patrimoine,
m.laboure@mescla.eu)
Doctorante :
Adèle Cormier
Ce doctorat consiste en la surveillance (traitement des données et modélisation) de la dégradation de sites patrimoniaux particuliers sur la base de modèles d'apprentissage automatique multimodaux.
D’après le rapport de 2022 Changement climatique et patrimoine mondial1 l’intensification des variations climatiques réduit la durée de vie des monuments en raison d’un déséquilibre thermohygrique au niveau du sol et de l’atmosphère2.
L'objectif de ce sujet de thèse est de coordonner l'ensemble des données climatiques et physicochimiques pertinentes à l'échelle d'un monument, en intégrant le micro climat extérieur et intérieur, afin d’utiliser les données collectées avec des méthodes d'apprentissage automatique.
La thèse de doctorat consistera donc en la surveillance (traitement des données et modélisation) de la dégradation de trois sites patrimoniaux particuliers. Nous allons explorer l'apprentissage non supervisé topologique à base de réseaux de neurones et probabilistes, à la fois au niveau spatial et temporel.
Les trois sites instrumentés sont : la flèche de la cathédrale de Strasbourg (67), le site archéologique celte de Bibracte (58) ainsi que la chapelle Cocteau à Villefranche-sur-Mer (06). Ce choix de site est justifié par les différents climats qu’ils recouvrent.
Les modèles algorithmiques sont alimentés par une matrice présentant une série d’entrées des données de capteurs microclimatiques implantés sur les sites d’études qui enregistrent les variations de températures, d’humidité, de point de rosée, etc.
La variable de sortie est un indice d’altération i, construit selon une liste établie de critères et de limites de détérioration3,4. L’objectif des modèles est de prédire la variation de l’altération dans le temps.

(1) Kishore Rao, Deputy Director. (2007). Climate change and world heritage : Vol. report 22. UNESCO World
Heritage Centre. https://whc.unesco.org/uploads/activities/documents/activity-474-1.pdf
(2) Coelho, G.B.A.; Silva, H.E.; Henriques, F.M.A. Impact of climate change on cultural heritage : A simulation
study to assess the risks for conservation and thermal comfort. Int. J. Glob. Warm. 2019, 19, 382
(3) Ortiz, R., Macias-Bernal, J.M. and Ortiz, P. (2018), "Vulnerability and buildings service life applied to
preventive conservation in cultural heritage", International Journal of Disaster Resilience in the Built
Environment, Vol. 9 No. 1, pp. 31-47. https://doi.org/10.1108/IJDRBE-11-2016-0047
(4) Tringa, Stefi & Tolika, K.. (2023). Analysis of the Outdoor Microclimate and the Effects on Greek Cultural
Heritage Using the Heritage Microclimate Risk (HMR) and Predicted Risk of Damage (PRD) Indices: Present
and Future Simulations. Atmosphere. 14. 663. 10.3390/atmos14040663.

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