Docteur en mécanique, algorithmes

05 — Recherche

Docteur en
mécanique, algorithmes
& modélisation numérique

Avant de concevoir des logiciels, j’ai fait de la recherche.

Mon doctorat portait sur un défi d’ingénierie : comprendre et prédire la réponse des ouvrages souterrains — tunnels, cavités — lorsqu’ils sont soumis à des ondes mécaniques et sismiques. Un sujet au cœur de la conception, de la fiabilité et de la sécurité de ces infrastructures.

Ces travaux m’ont amené à croiser plusieurs disciplines : mécanique des milieux continus, propagation d’ondes, modélisation mathématique et méthodes numériques. Mais ils m’ont surtout appris une méthode : décomposer un problème complexe, construire un modèle fiable, le résoudre avec rigueur, puis confronter les résultats à la réalité. Une démarche que j’applique aujourd’hui à chaque projet d’ingénierie logicielle.

01: Docteur en mécanique
02: 5 publications évaluées par des pairs
03: Revues & conférences internationales

Publications

Travaux
publiés

2022Revue

Soil Dynamics and Earthquake Engineering · mars 2022

Stress and displacement fields around an arbitrary shape tunnel surrounded by a multilayered elastic medium subjected to harmonic waves under plane strain conditions

Lorsqu’une onde sismique traverse le sol, comment se répartissent les contraintes et les déplacements autour d’un tunnel de forme quelconque, creusé dans un terrain composé de plusieurs couches ? Ce travail développe une méthode semi-analytique capable de traiter des géométries arbitraires — pas seulement des cercles — dans un milieu multicouche. Il fournit un outil de calcul précis et rapide, essentiel pour dimensionner des ouvrages souterrains capables de résister aux séismes.

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2021Thèse

Thèse de doctorat · septembre 2021

Réponse dynamique d’un tunnel enterré soumis à des ondes mécaniques

Ma thèse de doctorat, qui rassemble et prolonge l’ensemble de ces travaux. Objectif : comprendre et prédire la manière dont un tunnel enterré réagit au passage d’ondes mécaniques — séismes, vibrations. Elle construit les modèles mathématiques et les méthodes de calcul qui permettent d’évaluer les contraintes et déplacements induits, avec des applications directes au dimensionnement et à la sûreté des ouvrages souterrains.

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2019Conférence

Congrès Français de Mécanique · août 2019

Réponse dynamique d’une cavité circulaire double dans un milieu rocheux infini

Deux cavités circulaires voisines, creusées dans un massif rocheux, ne réagissent pas indépendamment au passage d’ondes : chacune perturbe le champ ressenti par l’autre. Ce travail analyse leur réponse dynamique couplée et quantifie cette influence mutuelle — un point clé pour comprendre le comportement de galeries ou tunnels rapprochés.

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2019Conférence

Eccomas Procedia · juin 2019

Transient response of a tunnel embedded in a heterogeneous elastic full space

Que se passe-t-il, instant après instant, lorsqu’une onde atteint un tunnel enfoui dans un sol dont les propriétés varient d’un point à l’autre ? Au-delà du régime harmonique idéalisé, ce travail modélise la réponse transitoire — la réaction réelle dans le temps — d’un tunnel dans un milieu hétérogène, plus proche des conditions rencontrées sur le terrain.

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2019Conférence

E3S Web of Conferences · février 2019

Contribution to the modeling and the mechanical characterization of the subsoil in the LSBB environment

Avant de modéliser la propagation des ondes, il faut connaître le milieu qui les porte. Ce travail caractérise mécaniquement le sous-sol du LSBB (Laboratoire Souterrain à Bas Bruit), en combinant modélisation et mesures pour décrire un environnement géologique complexe. Il pose les bases physiques réalistes sur lesquelles s’appuient les modèles de réponse dynamique.

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Impact

De la recherche
à l’ingénierie

C’est cette rigueur que j’apporte à vos projets les plus exigeants — ceux où l’incertitude est forte et l’erreur coûteuse.

Résolution de problèmes complexes: Décomposer un problème mal posé, le formuler, puis le résoudre méthodiquement.
Modélisation: Traduire un problème réel en un modèle exploitable, sans en trahir la physique.
Analyse algorithmique: Raisonner en termes de coût, de précision et de convergence avant d’écrire la moindre ligne.
Rigueur scientifique: Hypothèses explicites, résultats reproductibles, conclusions vérifiables.
Traitement de données: Manipuler des volumes importants et en extraire le signal utile.
Validation expérimentale: Confronter systématiquement le modèle à la mesure, et douter des deux.
Communication scientifique: Rendre une idée complexe claire pour un public non spécialiste.
Gestion de projet au long cours: Mener un travail exigeant et autonome sur plusieurs années, jusqu’au bout.

Un problème complexe, à forte incertitude ?

C’est exactement le terrain où cette méthode fait la différence.

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