BiomiMETRIC: développement d’un outil pour la conception biomimétique et application à l’étude de scénarios de mobilité urbaine
Bibliographic record
Abstract
Le biomimétisme, et plus spécifiquement la conception biomimétique encadrée par la norme ISO 18458, présente un fort potentiel d’innovation dans des domaines comme l’ingénierie, le design ou encore l’architecture. Cependant, ces approches puisant leur inspiration dans l’observation et la compréhension du vivant manquent de quantification. Cette faiblesse, en termes d’évaluation de la réelle performance biomimétique ou environnementale d’une solution, limite la diffusion et l’usage plus systématique de l’approche biomimétique dans les disciplines, comme l’ingénierie, qui mobilisent habituellement de nombreuses approches quantitatives. \n \nL’objectif principal de cette thèse consiste à développer un outil quantitatif d’aide à la conception biomimétique, et à l’appliquer à l’évaluation de scénarios en mobilité urbaine, afin d’évaluer leur performance au regard des principes répondant aux différentes dimensions du biomimétisme. Pour atteindre cet objectif, cette thèse apporte trois principales contributions à l’avancement des connaissances. \n \nLa première contribution porte sur l’association des méthodes d’évaluation des impacts issues de l’analyse de cycle de vie (ACV) avec les dix principes de biomimétisme ou principes du vivant. Cette approche permet de réduire la subjectivité de la démarche actuelle d’évaluation biomimétique en proposant une mesure quantitative de la performance biomimétique d’une solution, d’un produit, d’un système ou d’un service. \n \nLa seconde contribution se présente sous la forme du développement de BiomiMETRIC, un outil de quantification de la performance biomimétique, qui bonifie la méthodologie de conception biomimétique en rendant la démarche de conception opérationnelle. En effet BiomiMETRIC quantifie les dix principes de biomimétisme grâce aux méthodes utilisées en ACV, en plus de proposer une liste de questions évaluées et pondérées, pour chaque principe de biomimétisme. Il en ressort une comparaison chiffrée permettant aux utilisateurs d’identifier les caractéristiques des options évaluées et d’éclairer le processus de sélection de l’option choisie. \n \nLa troisième contribution porte sur l’utilisation de l’approche innovante proposée par BiomiMETRIC, afin de comparer cinq scénarios de mobilité urbaine des personnes à travers une étude de cas associée au contexte des déplacements des usagers à l’heure de pointe sur l’Île de Montréal. Le scénario « Résilience Aléas » issus d’une approche systémique et prospective affiche le meilleur compromis en termes de mise en oeuvre, et de performance biomimétique. « Résilience Aléas » qui propose un cocktail de mobilité collective, mobilité active et d’électrification des transports, présente une performance biomimétique plus élevée et donc des impacts environnementaux systématiquement plus faibles que le scénario Statu Quo initial. L’outil BiomiMETRIC a permis de révéler une réduction au niveau de la consommation de matériaux (-75,7 %), de la demande en énergie (-72,1 %), de la consommation de ressources fossiles (-74,5 %), de la consommation d’eau (-55,0 %), des émissions de GES (-72,5 %), du cumul de substances toxiques (-72,9 %), ainsi que de l’occupation du sol (-68,2 %). \n \nDestiné à tous ceux ayant un intérêt pour la conception biomimétique, tels que les designers, architectes ou ingénieurs, en complément à la norme ISO 18458, BiomiMETRIC apporte une réponse à la question : « Comment évaluer quantitativement la performance de diverses alternatives afin de sélectionner celle ayant le meilleur potentiel environnemental et biomimétique? ». L’utilisation de BiomiMETRIC permet de caractériser les options évaluées en regard des principes de biomimétisme, de quantifier la performance biomimétique d’une potentielle innovation, et enfin de faciliter le processus de prise de décision par les parties prenantes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".