Chantiers expérimentaux

GRANUL’IA : Transformer les sédiments en granulats grâce à l’intelligence artificielle

Chaque année, des millions de mètres cubes de sédiments sont extraits des ports, canaux et cours d’eau afin de maintenir les activités de navigation. Leur gestion représente un défi majeur pour les territoires, tant sur le plan environnemental qu’économique. Dans le même temps, les besoins en granulats pour les travaux publics et la construction continuent d’augmenter alors que certaines ressources naturelles se raréfient.

Le projet GRANUL’IA a pour ambition de répondre à ces deux enjeux en étudiant la production de granulats artificiels à partir de sédiments marins et fluviaux, destinés à être intégrés dans des bétons pour différentes applications de construction. Son originalité repose sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour optimiser les formulations et maîtriser la variabilité des sédiments.

Le projet Granul’IA s’inscrit dans la continuité des travaux menés dans le cadre de la démarche Sédimatériaux, qui vise à développer des solutions techniques, environnementales et réglementaires pour favoriser la valorisation des sédiments de dragage dans les matériaux de construction.

Découvrir la démarche Sédimatériaux

IXSANE

Porteur opérationnel du projet.

IXSANE assure notamment le pilotage du projet, le développement des algorithmes d’intelligence artificielle, les études environnementales, les démonstrateurs et les travaux liés à l’industrialisation de la solution.

IMT Nord Europe

Partenaire scientifique.

L’établissement intervient sur la caractérisation des sédiments, la formulation des granulats artificiels, les essais bétons ainsi que le suivi géotechnique et environnemental des expérimentations.

UNELO

Partenaire industriel.

UNELO apporte son expertise opérationnelle, technique et économique afin de préparer le futur déploiement de la solution.

SEDILAB - CD2E

Centre de ressources dédié à la valorisation des sédiments et à la diffusion des retours d’expérience du projet.

Les partenaires du projet

Chiffres clés

30 % Taux de substitution des granulats visé dans les formulations étudiées.
50 000 m³/an Gisement potentiel de sédiments marins identifié à l’échelle régionale.
140 000 à 230 000 m³/an Gisement potentiel de sédiments fluviaux en Hauts-de-Franc

Pourquoi ce projet ?

Les opérations de dragage génèrent chaque année d’importants volumes de sédiments qui nécessitent des solutions de gestion durables. Les capacités de stockage restent limitées et les coûts associés sont élevés. Parallèlement, les acteurs du BTP doivent faire face à des tensions croissantes sur l’approvisionnement en granulats naturels.

GRANUL’IA explore une voie innovante de valorisation en transformant ces sédiments en ressources pour la construction.

Cette approche contribue à :

préserver les ressources minérales naturelles ;

réduire les volumes de sédiments à gérer ;

développer une filière régionale d’économie circulaire ;

créer de nouvelles opportunités économiques et industrielles ;

renforcer la souveraineté en matériaux de construction.

La valorisation des sédiments s’inscrit dans un contexte réglementaire en constante évolution visant à favoriser l’économie circulaire et la préservation des ressources naturelles.

Consulter les ressources réglementaires Sédilab

Les objectifs du projet

Le projet vise à démontrer la faisabilité technique, environnementale, réglementaire et économique d’une filière de production de granulats artificiels à base de sédiments.

Les principaux objectifs sont :

produire des granulats artificiels à partir de sédiments marins et fluviaux ;

définir les formulations et procédés de fabrication les plus performants ;

intégrer ces granulats dans des formulations de béton ;

développer un outil d’aide à la décision basé sur l’intelligence artificielle ;

évaluer les performances mécaniques et environnementales des matériaux obtenus ;

préparer le futur déploiement industriel de la filière.

Une innovation majeure : l’IA au service de la valorisation des sédiments

La composition des sédiments varie fortement d’un territoire à l’autre. Cette hétérogénéité représente souvent un frein à leur valorisation.

Pour relever ce défi, GRANUL’IA développe un modèle d’intelligence artificielle capable d’analyser les caractéristiques des sédiments et de prédire les formulations les plus adaptées pour produire des granulats performants.

L’outil s’appuie sur plusieurs milliers de données issues à la fois de la littérature scientifique et des essais réalisés dans le cadre du projet et permet notamment d’anticiper les performances des granulats, d’optimiser les paramètres de fabrication, de limiter le nombre d’essais expérimentaux tout en améliorant la fiabilité des procédés malgré la variabilité des gisements.

Cette approche constitue une étape importante vers la standardisation et l’industrialisation de la valorisation des sédiments.

Le rôle de l'intelligence artificielle dans la production de granulats à partir de sédiments

Les grandes étapes du projet

Le projet se déroule de 2025 à 2029 et comprend plusieurs phases complémentaires :

Applications visées

Les granulats développés dans le cadre de GRANUL’IA ont vocation à être utilisés dans différentes applications de construction :

bétons de voirie ;

bétons de dallage ;

bétons non structurels ;

préfabrication ;

mobilier urbain ;

blocs et aménagements extérieurs.

Des démonstrateurs sont prévus afin de valider les performances des matériaux dans des conditions proches de l’usage réel.

Perspectives

Au-delà de la démonstration technique, GRANUL’IA ambitionne de préparer la création d’une véritable filière régionale de production de granulats artificiels issus de sédiments. L’objectif est de proposer aux territoires une solution reproductible, capable de répondre aux enjeux de gestion des sédiments et d’approvisionnement en matériaux de construction.

À terme, les résultats du projet pourraient contribuer à accélérer la mise en œuvre à grande échelle de solutions de valorisation des sédiments dans de nombreux territoires confrontés aux mêmes problématiques.