Applications de l’intelligence artificielle pour le développement de bétons durables et intelligents dans les villes africaines en forte urbanisation : état de la recherche et perspectives pour Kinshasa

Abstract

Face à l’urbanisation rapide du continent africain, le béton est au cœur des enjeux de qualité, de durabilité et de réduction des émissions de carbone. Cette revue cartographie les applications de l’intelligence artificielle (IA) au béton et en évalue l’applicabilité pour Kinshasa. Approche narrative 2015–2025, basée sur 110 études couvrant quatre axes : formulation, contrôle qualité et contrôle non destructif (CND), durabilité (analyse du cycle de vie, ACV) et jumeaux numériques pour la maintenance. Des critères d’inclusion/exclusion et l’extraction standardisée des métriques/validations assurent la comparabilité.

Principaux constats : la formulation prédictive couplée à l’optimisation multi-objectifs est de maturité élevée avec des validations expérimentales croissantes ; la vision par ordinateur et les procédés CND sont opérationnels mais sensibles aux changements de domaine ; l’Internet des objets (IoT) pour le suivi du béton frais et de la cure est prometteur mais sa transportabilité reste limitée ; les approches de maintenance et de jumeaux numériques progressent, avec verrous d’intégration entre Building Information Modeling (BIM), capteurs et IA ; les substituts d’ACV et l’estimation de CO₂ accélèrent l’évaluation, mais l’absence d’inventaires locaux demeure un frein. Les limites tiennent à l’hétérogénéité des protocoles, au biais de publication et à l’absence de méta-analyse.

Pour Kinshasa, la feuille de route préconise des pipelines frugaux (capteurs low-cost et calcul en périphérie), la constitution de jeux de données locaux et normalisés, l’adoption du ciment calcaire-argile calcinée (LC3) pour abaisser l’empreinte carbone, et des jumeaux numériques légers avec mise à jour bayésienne pour appuyer la décision et la maintenance prédictive.