From data to decisions: how geostatistics supports geotechnical engineering

La disponibilité croissante des données de la sous-surface favorise l’usage de la géostatistique en géotechnique. Si elle est éprouvée en exploitation minière, cette approche demeure sous-utilisée en ingénierie civile. Ce retard structurel découle d’un manque de formation universitaire au premier cycle et en formation continue, d’une carence en outils dédiés et d’une absence de cadres normatifs régissant l’analyse de l’incertitude spatiale. Pourtant, ces méthodes stochastiques offrent des leviers efficaces pour modéliser la sous-surface. Cet article présente une revue des algorithmes classiques et émergents adaptés à la pratique géotechnique. Il souligne leur rôle critique dans la caractérisation de la variabilité des propriétés continues et catégorielles, ainsi que dans l’évaluation de la fiabilité des modèles, en vue d’une conception fondée sur le risque. Une intégration accrue dans les cursus universitaires et les standards professionnels est essentielle pour transformer la prise de décision. Cette transition permettra de passer de modèles déterministes à une ingénierie prédictive, transparente et intégrant explicitement l’aléa géologique.