Le contrôle de la dispersion et du dépôt des particules granulaires irrégulières représente un défi majeur dans les processus nécessitant une préparation de surface contrôlée. La dynamique de la dispersion est régie par les propriétés physiques intrinsèques des particules (masse, morphologie et distribution granulométrique) ainsi que par les paramètres opérationnels du système, notamment la vitesse de dépôt, la quantité de matériau adhésif appliqué et le niveau de vibration de la surface. L’interaction complexe entre ces facteurs conduit à un comportement très non linéaire, rendant difficile l’atteinte simultanée d’un taux élevé d’occupation de surface et d’un niveau de contact inter-particules minimisé. Dans ce travail, une approche d’optimisation basée sur les données est proposée pour analyser et contrôler le comportement de dispersion des particules minérales appartenant à différentes classes granulométriques. Une campagne expérimentale est menée pour caractériser l’influence des paramètres mécaniques sur deux critères principaux de performance : la maximisation de la couverture de grains de surface et la minimisation du taux de contact intergranulaire. Un modèle de régression polynomiale du second ordre est développé pour approximer la relation non linéaire entre les variables de conception et les critères de performance. Ce modèle prédictif est ensuite intégré à un algorithme d’optimisation par essaim de particules (PSO), permettant une exploration efficace de l’espace des paramètres multidimensionnel. Les résultats mettent en lumière l’existence de configurations optimales qui améliorent significativement la couverture de surface tout en réduisant les contacts intergranulaires et confirment la pertinence de combiner la modélisation basée sur les données et l’intelligence en essaim pour le contrôle des systèmes granulaires irréguliers.