Chaque année, la Fondation remet un Prix de thèse des Ponts afin de récompenser de jeunes docteurs susceptibles d’influencer leur environnement scientifique, économique ou social par la qualité et l’originalité de leurs travaux et de contribuer au rayonnement international de l’École nationale des ponts et chaussées.

Les auditions se sont tenues le vendredi 10 juillet 2026 par un jury composé de : 

  • Sébastien Bourban, LHSV
  • Xavier Chateau, Directeur adjoint recherche ENPC, Président
  • Ghassan Chebbo, LEESU
  • Adélaïde Feraille, Navier
  • Pierre Leleu, Fondation des Ponts
  • Patrick Massin, CEREA
  • Gabriel Stoltz, CERMICS
  • Laurent Terral, LVMT
  • Vincent Viguié, CIRED

Cette année, un candidat s'est distingué lors de sa présentation !

Grand prix de thèse des Ponts - 2 000 €

Arthur GUILLOT - LE GOFF

Docteur ENPC 2025 au Laboratoire LEESU & LHSV

pour sa thèse intitulée « Modélisation hydrodynamique et microbiologique des milieux aquatiques urbains pour la prévention des risques sanitaires de baignade en eau libre »

Arthur Guillot Le Goff est ingénieur et docteur de l’École nationale des ponts et chaussées, spécialisé en génie urbain.

Le jury a salué la capacité d’Arthur à conjuguer excellence scientifique et impact opérationnel concret : ses travaux ont été déployés en conditions réelles pour sécuriser les épreuves de baignade des Jeux Olympiques de Paris 2024, sur des sites tels que le bassin de La Villette et la Seine. Il a également remporté trois programmes de prématuration en 2025, témoignant d’une volonté affirmée de valorisation de ses recherches. La clarté de son exposé et son engagement dans l’enseignement et la médiation scientifique ont convaincu le jury.

Redécouvrez les précédents lauréats :

Lucas VIVIER, pour sa thèse intitulée « Évaluation des politiques d’efficacité énergétique résidentielle à l’aune de multiples frictions de marché et comportementales. »

Nathan LICHTLÉ, pour sa thèse intitulée « Stabilisation et contrôle des systèmes dynamiques des méthodes classiques à l’apprentissage par renforcement. »

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