>Ce travail porte sur les WE-PINNs, une architecture d'apprentissage profond conçue pour la résolution des lois de conservation hyperboliques. L'approche combine une formulation faible et des contraintes d'entropie physiques pour modéliser avec précision les chocs et les discontinuités (Burgers, Euler 1D/2D), surmontant ainsi les limites des méthodes classiques sans recourir à une viscosité artificielle.