L’apport des moyens numériques aux savoir-faire artisanaux en architecture : une analyse selon les modèles de la tectonique numérique d’Oxman
Notice bibliographique
Résumé
Les moyens numériques ont transformé les pratiques en architecture notamment en facilitant la continuité des flux d’information entre la conception et la fabrication. À travers ce mémoire, nous explorons les contributions possibles de ces moyens dans un contexte de pénurie d’artisans et de perte de savoir-faire artisanaux en architecture. Nous nous sommes appuyés sur les modèles de la tectonique informée pour la conception à base des matériaux, documentés par R. Oxman (2014), qui regroupent un ensemble d’approches et d’outils numériques, afin d’étudier, dans un premier temps, les apports et limites de ces derniers à partir de plusieurs cas expérimentaux; c’est-à-dire expérimental. Ainsi, nous avons pu identifier certains savoir-faire artisanaux dont le déclin est possiblement compensable par les moyens numériques. Dans un deuxième temps, nous avons décelé les contributions des moyens numériques dans un projet à partir de l’analyse des exemples de la construction de la Sagrada Familia et la restauration du parlement canadien à Ottawa. Les principaux résultats de notre recherche sont : • Nous avons distingué que la modélisation paramétrique est plus adaptée au processus de conception tandis que la modélisation à base de relevés est plus appropriée pour la production des répliques. • Les outils numériques de fabrication permettent d’employer plusieurs types de matériaux. Elles assurent une rapidité et une précision dans la réalisation des artéfacts. Cependant, l’intervention des artisans demeure incontournable dans la majorité des cas. Les moyens numériques ont un grand potentiel pour compenser la perte des savoir-faire artisanaux et pour développer de nouveaux processus créatifs. Toutefois, à ce jour, ils se limitent au rôle d’assistants et devraient être perfectionnés.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».