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MASTER THESIS

Travail de fin d'études / Projet de fin d'études : Dans quelle mesure l'intelligence artificielle générative peut-elle optimiser la phase esquisse en conception architecturale, en favorisant la conception bioclimatique grâce à des critères environnementaux ?

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Borghini, Antoni ULiège
Promotor(s) : Leclercq, Pierre ULiège ; Baudoux, Gaëlle ULiège
Date of defense : 8-Sep-2025/9-Sep-2025 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/24937
Details
Title : Travail de fin d'études / Projet de fin d'études : Dans quelle mesure l'intelligence artificielle générative peut-elle optimiser la phase esquisse en conception architecturale, en favorisant la conception bioclimatique grâce à des critères environnementaux ?
Author : Borghini, Antoni ULiège
Date of defense  : 8-Sep-2025/9-Sep-2025
Advisor(s) : Leclercq, Pierre ULiège
Baudoux, Gaëlle ULiège
Committee's member(s) : Louppe, Gilles ULiège
Language : French
Number of pages : 118
Keywords : [fr] Intelligence artificielle générative
[fr] Conception bioclimatique
Discipline(s) : Engineering, computing & technology > Architecture
Target public : Researchers
Professionals of domain
Student
General public
Other
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en ingénieur civil architecte, à finalité spécialisée en ingénierie architecturale et urbaine
Faculty: Master thesis of the Faculté des Sciences appliquées

Abstract

[fr] Dans un contexte où l’intelligence artificielle s’impose de plus en plus dans les pratiques
architecturales, et face à une crise environnementale mondiale qui redéfinit nos priorités,
l’architecture est appelée à se réinventer. Ce travail, réalisé en collaboration avec l’Université
de Californie Berkeley, explore l’impact de l’intelligence artificielle générative sur la
conception bioclimatique lors de la phase d’esquisse d’un projet architectural. Un moment clé
du processus de conception, où les premières décisions influencent fortement l’empreinte
écologique du bâtiment.
Avec le Co-Design Lab de l’Université de Californie, Berkeley (San Francisco, États-Unis),
j’ai eu l’opportunité de tester un nouveau logiciel de génération d’images d’inspiration,
combinant prompts textuels et croquis manuels. Cette double approche, entre langage et dessin,
ouvre de nouvelles possibilités : elle questionne la manière dont l’intelligence artificielle peut
enrichir la créativité architecturale tout en intégrant, dès les premières étapes du projet, des
paramètres liés à l’environnement, les fonctions, les formes, ou encore à la matérialité. L’outil
permet ainsi de confronter le parti architectural du concepteur à des images parfois inattendues,
qui peuvent soit renforcer une idée, soit en faire émerger de nouvelles.
Cette recherche s’appuie sur un travail de recherche sur les technologies existantes, sur une
réflexion sur le rôle de l’intelligence artificielle dans l’architecture, et sur une expérimentation
menée autour de la pertinence des visuels générés. Elle s’intéresse notamment à la façon dont
ces images influencent la perception du concepteur des analogies, des temporalités, et des
critères environnementaux dans la conception d’un bâtiment.
L’objectif est de mieux comprendre si, et comment, l’intelligence artificielle générative peut
devenir un véritable appui à une architecture plus responsable, dès la phase d’esquisse. En
d’autres termes : peut-elle vraiment faire évoluer nos pratiques, ou ne fait-elle que reproduire
des imaginaires déconnectés des contraintes du réel ?
Ce travail ne cherche pas à faire l’éloge de l’intelligence artificielle, mais à poser un regard
lucide sur ses apports comme sur ses limites. Il propose de réfléchir à un outil plus adapté, plus
réaliste, capable de soutenir une démarche de projet à la fois créative et engagée, en phase avec les enjeux de notre époque.


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Access TFE 2024-2025 - Antoni Borghini.pdf
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Size: 38.05 MB
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Access TFE - Antoni BORGHINI - Résumé:Abstract.pdf
Description:
Size: 152.07 kB
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Author

  • Borghini, Antoni ULiège Université de Liège > Master ing. civ. arch. fin. spéc. ing. arch. urb.

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Louppe, Gilles ULiège Université de Liège - ULiège > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Big Data
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