FR

Equipe projet :

  • Abdelkader Ben Saci, Porteur du projet, Maître de Conférences ENSAG/UGA, UMR AAU, équipe Cresson
  • Khaoula Raboudi, Poste-doctorante UGA, UMR AAU, équipe Cresson
  • Danielle Ziébelin, Professeur UGA, LIG, équipe STEAMER
  • Patrick Reignier, Professeur INPG, LIG, équipe APTIKAL
  • Gilles Bisson, Chercheur CNRS, LIG, équipe APTIKAL

 

Le projet GenAI-SA explore l’application de l’IA générative au domaine de la morphologie urbaine pour augmenter la performance énergétique, optimiser les ressources et améliorer le bien-être. Dans un contexte d’urbanisation rapide, les ambiances urbaines - qui englobent les conditions environnementales générées par l’environnement bâti - ont un impact direct sur la qualité de vie. GenAI-SA vise à relever les défis de durabilité, de résilience et de bien-être en générant des morphologies urbaines optimales et en prenant en compte des critères de performance : l’intensité de la radiation solaire, l’îlot de chaleur urbain et le flux d’air urbain. En s'appuyant sur les avancées en intelligence artificielle, GenAI-SA vise à surmonter la complexité et la lourdeur de la morphose numérique multi objectifs. En utilisant le tissu urbain de Grenoble comme terrain d'expérimentation et en s'appuyant sur une maquette urbaine 3D structurée et riche en données, le projet ambitionne de proposer une nouvelle approche de génération de morphologies optimales et performantes utiles aux fabricants de l’environnement urbain.

Mots clés :

Intelligence artificielle générative, performance énergétique, frugalité urbaine, ambiances urbaines, morphologie de l’environnement bâti.

EN

The GenAI-SA project explores the application of generative AI to the field of urban morphology in order to increase energy performance, optimise resources and improve well-being. In a context of rapid urbanisation, urban ambiences – which encompass the environmental conditions generated by the built environment – have a direct impact on quality of life. GenAI-SA aims to adress the challenges of sustainability, resilience and well-being by generating optimal urban morphologies and taking into account performance criteria such as solar radiation intensity, the urban heat island and urban air flow. Drawing on advances in artificial intelligence, GenAI-SA aims to overcome the complexity and heaviness of multi-objective digital morphosis. Using Grenoble’s urban fabric as a testing ground and drawing on a structured, data-rich 3D urban model, the project aims to offer a new approach to generating optimal and efficient morphologies useful to manufacturers of the urban environment.

Key words: Generative artificial intelligence, energy performance, urban frugality, urban ambiences, morphology of the built environment.