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Ce cours explore l'application de l'intelligence artificielle (IA) en géologie, mettant en lumière comment les techniques d'IA, telles que le machine learning et le deep learning, transforment l'analyse des données géologiques. Les étudiants apprendront à utiliser ces outils pour traiter des données complexes, reconnaître des structures géologiques, et optimiser la classification des roches. L'importance de l'expertise géologique dans l'interprétation des résultats sera également soulignée.

L'histoire des matériaux de construction, comme celle de la métallurgie, de la verrerie, des matériaux céramiques, remonte à plusieurs millénaires. Son apparition précoce et son développement sont liés aux ressources offertes par la géologie, notamment aux matières premières nécessaires à ces premières manifestations de l'industrie humaine, qui doivent être largement disponibles, peu onéreuses, faciles à exploiter et à transporter. Ces matières premières consistent principalement en matériaux dits de "carrière": pierres et granulats, sables, calcaires, argiles, gypses, feldspaths,… qu'ils soient exploités à l'air libre ou en souterrain. En effet, d'après les codes miniers qui se sont succédés, sont considérés comme matériaux de carrière toutes les substances qui ne figurent pas explicitement sur la liste des matériaux de mine, lesquels comportent essentiellement les minerais métalliques et quelques autres minéraux comme le sel, le soufre, la fluorine. Ainsi, il peut exister des mines à ciel ouvert et des carrières souterraines.

Si l’on excepte le quartz, les argiles sont les minéraux les plus abondants de la lithosphère. En effet: les roches sédimentaires sont les roches les plus abondantes en volume à la surface de la lithosphère; les shales dominent les roches sédimentaires; les argiles sont les principaux constituants des shales.