Ponts connectés et Intelligence Artificielle

Le rapport d’information du Sénat paru en juin 2019 fait le constat que 25 000 ponts présentent en France un mauvais état structurel. Parmi les moyens mis en œuvre pour y remédier, 4 millions d’euros ont été attribués dans le cadre du plan France Relance à un appel à projets lancé par le Cerema sur les ponts connectés et toutes les innovations technologiques permettant d’améliorer la surveillance et la sécurité des ponts. Parmi les 17 projets retenus, plusieurs intègrent des technologies d’intelligence artificielle. Des algorithmes peuvent être en effet paramétrés pour traiter un nombre d’informations considérable et réaliser ainsi des tâches très complexes nécessitant un traitement de volumes de données très importants, qui ne seraient simplement pas réalisables par des êtres humains. Ces derniers peuvent ainsi se recentrer sur l’analyse des résultats et l’élaboration des plans d’actions qui en découlent.

Détection automatique de défauts par imagerie

Grâce au machine learning, il est par exemple possible de programmer un algorithme de reconnaissance automatique des défauts sur des photos d’un ouvrage prises par un inspecteur. S’appuyant sur une vaste base d’images techniques qu’elle aura analysées et assimilées, l’application pourra repérer et caractériser toutes sortes de fissures ou de défauts. Ces fonctionnalités sont d’autant plus précieuses dans le cas de ponts difficilement accessibles : les surfaces de l’ouvrage sont photographiées de façon exhaustive. La masse d’images, trop fastidieuse à analyser à l’œil nu, est traitée automatiquement par l’algorithme. L’inspecteur continue de jouer un rôle essentiel à travers l’analyse des résultats de l’algorithme, qui lui permet en particulier d’identifier les éléments nécessitant une investigation supplémentaire. Son rapport est plus précis et plus exhaustif qu’avec une approche plus « traditionnelle ».

Exploitation optimisée des données fournies par des capteurs

Bien positionnés des capteurs connectés fournissent des données précieuses sur l’évolution d’un ouvrage et son état de santé. Ils peuvent collecter toutes sortes de données : vibrations, efforts dans des haubans, des tassements différentiels, des ouvertures de fissure ou encore des inclinaisons… Le volume de données peut devenir ainsi très important, rendant leur traitement très difficile avec des méthodes traditionnelles. D’autant que l’intérêt de collecter autant de données aussi variées est de pouvoir les croiser. Bien programmés, des algorithmes vont pouvoir mener ces analyses multi-capteurs et même avoir la possibilité d’ajouter dans les calculs des éléments supplémentaires provenant de tous types de sources, comme par exemple les caméras de surveillance d’un point afin d’étudier en temps réel l’état du trafic sur un pont, des données météorologiques ou toutes sortes de bases données mises à disposition notamment par l’Etat (BSS de BRGM, IGN…).

Démarches de maintenance prédictive

L’exploitation massive de data issue de l’intelligence artificielle va également permettre de mettre en place des démarches de maintenance prédictive. En exploitant des données on peut parvenir à anticiper les incidents avant qu’il ne se produisent. La maintenance prédictive s’était jusqu’à présent développée principalement dans l’industrie. On peut dorénavant l’envisager pour des ouvrages de génie civil grâce au croisement des données spécifiques à chaque ouvrage, ses caractéristiques propres et leur évolution, avec un nombre très important de variables telles que la température, l’hygrométrie, les événements climatiques ou encore le trafic.

Vers des applications de plus en plus fines

L’application des technologies d’Intelligence Artificielle ont pris beaucoup plus de temps à se développer dans le domaine du Génie Civil que dans celui des réseaux sociaux par exemple. La collecte des données n’est en effet pas toujours facile, même si les choses avancent : de plus en plus de ponts sont équipés en capteurs connectés. La notion d’interprétabilité des résultats est aussi capitale : compte tenu des enjeux de sécurité il serait impensable de tenir pour acquis les résultats d’un algorithme sans maîtriser le modèle de calcul qu’il a créé pour y parvenir. Les expertises dans ce domaine nous permettent de maîtriser tous les aspects de ces technologies et de développer des modèles exploitables, adaptés aux enjeux des parcs d’infrastructures.

Ainsi les experts en Infrastructure de SOCOTEC, associés aux spécialistes en monitoring et Data Science de notre filiale SOCOTEC Monitoring , participent activement au développement des usages des technologies d’intelligence artificielle afin de répondre aux besoins de nos clients. Leur projet SOFIA fait d’ailleurs partie des 17 lauréats de l’appel à projet « Ponts connectés » du Cerema : il met en œuvre la détection automatique de défauts à partir de photographies.

Le projet SOFIA a reçu une aide dans le cadre de l'appel à projets Ponts Connectés financé par l’État et porté par le Cerema qui vise à améliorer la gestion des ponts par l'emploi des techniques les plus récentes en matière d'instrumentation, de télécommunication, et de traitements des données. Les auteurs remercient le Cerema pour la bonne organisation de cet appel à projet et pour son implication scientifique dans le suivi des dossiers.