Classification automatique d’emprises au sol de maisons dites « andalouses » à l’aide de modèle de Machine Learning - Ben Zid Afef; Najjar Asma; Hamrouni Imen (SHS Web of Conferences)
L’apprentissage automatique (ML) est une branche de l’IA qui utilise des données et des algorithmes pour imiter l’apprentissage humain. Intégrant l’informatique, la robotique et les sciences cognitives, il offre des applications transformatrices dans divers domaines. En architecture du patrimoine, le ML analyse les motifs, les styles et les matériaux pour aider à la préservation. Cet Article présente un modèle de classification basé sur le ML pour l’architecture andalouse en Tunisie et en Espagne, comparant des maisons construites par les Morisques expulsés d’Espagne en 1609 à celles de l’Espagne musulmane médiévale. L’objectif est d’identifier les caractéristiques architecturales distinctives. Les données ont été générées à l’aide d’un algorithme DCGAN, et des modèles ML ont atteint des taux de succès de 87,55% avec k-NN et 84,21% avec SVM. Le modèle montre un potentiel pour des applications plus larges en architecture.