French title: L’Évaluation de la capacité définitive de la portance des pieux de fondation chargés de manière axiale, qui utilise les techniques d’intelligence artificielle. Abstract also in FrenchTo date, various approaches to predicting load carrying capacity of piles have been adopted; however, there is still a need for methods providing more consistent estimates of this design parameter. Among these approaches, artificial intelligence techniques have become popular in geotechnical research and yielded encouraging results. Although these methods are quite new, various algorithms fall into the category of the artificial intelligence methods, making it necessary to have a clear insight into their performance. This study aims to make a comparison between the application of artificial neural networks (ANNs), a well-established method, and a support vector machine (SVM), a novel machine learning algorithm, in the prediction of the ultimate load carrying capacity of axially loaded piles. Undoubtedly, the capability of these techniques depends on the quality of the data set employed to develop the corresponding models. In this paper the results from the cone penetration test (CPT), which provides more reliable and realistic quantitative information on the characteristics of the in-situ ground conditions, have been employed to meet this criteria. The performance of each model against a testing dataset that was not used in the model development process is evaluated and drawbacks and advantages of these models are discussed. = Jusqu’au présent, diverses démarches ont été adoptées pour prédire la capacité de portance des pieux de fondation ; cependant, il y a encore un grand besoin des méthodes qui fournissent des estimations plus constantes des paramètres de cette conception. Parmi ces démarches, les techniques d’intelligence artificielle se sont révélées très populaires dans le domaine des recherches géotechniques et ont fourni des résultats encourageants. Bien que ces méthodes soient assez récentes, divers algorithmes appartiennent à la catégorie des méthodes d’intelligence artificielle, rendant nécessaire une idée nette de leur performance. Cette étude a pour but de faire une comparaison entre l’application des réseaux de neurones artificiels (ANNs), une méthode bien établie, et une machine à vecteurs de support (SVM), un algorithme d'apprentissage original, dans la prédiction de la capacité de portance définitive des pieux de fondation chargés de manière axiale. Sans aucun doute, la capacité de ces techniques dépend de la qualité de l’ensemble des données employées pour développer les modèles correspondants. Dans cet article, les résultats de l’épreuve du pénétromètre statistique (CPT), qui fourni de l’information quantitative plus solide et plus réaliste sur les caractéristiques des conditions in situ, ont été employé de remplir ce critère. La performance de chaque modèle face à une série de données, qui n’était pas utilisée dans le procédé de développement du modèle, est évaluée et les désavantages et les avantages de ces modèles sont examinés.A. Kordjazi, F. Pooya Nejad and M. B. Jaks
