En 2020 le thème de l'appel à projets de la Fondation d'Entreprises FEREC était l' "Intelligence Artificielle (IA) appliquée aux Infrastructures en service". 9 projets ont été retenus parmi 28 projets déposés, et le Cerema a présenté trois d'entre eux.
L'objectif de cet appel à projets était de soutenir le développement de concepts, de solutions et d’outils innovants mobilisant les apports des sciences des données et de l’apprentissage automatique (machine learning) mis au service des infrastructures de mobilité et de leur empreinte environnementale.
Aide au Diagnostic d’OUvrages par Couplage d’Images et Radar (Projet ADOUCIR)
Le projet ADOUCIR (Aide au Diagnostic d’OUvrages par Couplage d’Images et Radar) mené par le Cerema et l'Université Gustave Eiffel vise à explorer l’utilisation de l’intelligence artificielle pour détecter la présence de fissures sur ouvrages en béton tout en analysant la structure interne afin d’identifier et classifier les causes de ces désordres.
Cette approche associe des images visibles et Radar pour l'auscultation d'ouvrages en béton à l'aide de l'Intelligence Artificielle. Dans ce domaine, les techniques de reconnaissance de formes seront utilisées pour détecter des désordres visibles en surface et faire le lien entre ces désordres et la structure interne de l'ouvrage.
L'intelligence artificielle (IA) doit apporter une aide technique à l'expertise humaine en ciblant par exemple les zones de dégradations sur lesquelles l'expert doit peut-être se focaliser, ou en confortant ou infirmant des hypothèses sur l'origine des désordres.
La faisabilité d’une telle approche sera étudiée à la fois en termes d’acquisition avec l’utilisation conjointe d’images visibles et radar à partir de capteurs montés sur drone et en termes de traitement avec l’emploi de techniques d’apprentissage automatique. La mise en place des outils sera dans un premier temps réalisé sur des données simulées ou réelles sur des zones connues.
L’ensemble de la chaine de traitement pourra ensuite être évalué sur l'ensemble d'un ouvrage, un pont en béton.
Détection Et Géoréférencement Réseaux Enterrés (projet DEGRE)
Ce projet a été lancé en novembre 2020 et réunit des partenaires privés et universitaires. Le géoradar est l’une des techniques les plus utilisées pour la détection et la cartographie des réseaux enterrés. Lors de l’appel à projet FEREC 2018, une chaîne d’instrumentation innovante basée sur une technique radar à saut de fréquence multi-antennes a été développée permettant d’obtenir une information 3D. C'était le projet Loca 3D
Cette chaîne d’acquisition permet de récolter rapidement des volumes de données importants, cependant il devient difficile de traiter d’aussi grands jeux de données manuellement. Le but du projet DEGRE (Détection Et Géoréférencement Réseaux Enterrés) consiste donc à développer des outils automatiques de détection et de géoréférencement pour mieux cartographier les réseaux enterrés. Des modèles basés sur l’apprentissage seront développés et évalués.
Comme pour le projet précédent, c'est l'équipe de recherche ENDSUM (Évaluation Non Destructive des StrUctures et des Matériaux) du Cerema qui mène les travaux. Son activité vise à mettre au point des méthodes de caractérisation et de diagnostic à grand rendement, moins invasives que les outils actuels, qui n'altèrent pas les milieux auscultés et peuvent remplacer les méthodes basées sur des sources radioactives par de nouveaux développements technologiques à destination des gestionnaires d’infrastructures et des bureaux d’études.
L'équipe ENDUM est également impliquée dans un autre projet lauréat, SmartTCscan, porté par l'Université Gustave Eiffel, qui recourt notamment à l'intelligence artificielle pour l'évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des caractéristiques de collage dans les chaussées pour identifier les anomalies.
L'Intelligence Artificielle pour une gestion opérationnelle des Risques géologiques (projet RINA)
Le projet RINA (Démonstrateur de l'utilisation de l'Intelligence Artificielle pour une gestion opérationnelle des Risques Naturels d’origine géologique) permettra d'étudier la faisabilité de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans le contexte des risques géologiques.
Sur des sites tests instables, des données de natures différentes (données ponctuelles de déplacements, mesures de bruit sismique, nuages de point de surface, données de température et de précipitation) seront analysées à l’aide des outils mis à disposition par l’intelligence artificielle.
Par cette démarche, le projet RINA mené en partenariat avec le BRGM et Géolithe vise à améliorer les méthodes d’analyses de l’aléa rocheux face aux événements météorologiques intenses.
A terme, l'objectif sera de proposer une puissante aide à la décision aux exploitants des réseaux routiers et ferroviaires afin de maintenir la qualité de service et la sécurité des infrastructures de transport exposées à ce risque. Cette approche par l’IA viendra compléter les approches multi-physiques ou statistiques déjà en usage.
Ce projet s'inscrit dans un programme de recherche partenarial plus vaste, C2ROP, qui vise à développer les connaissances, et les méthodes de suivi et de prévention des risques géologiques. Au Cerema, c'est l'équipe de recherche GeoCOD (Géomatériaux et Géomécanique : couplages et dynamique pour les risques et les ouvrages géotechniques) qui est impliquée dans ce ce projet. Elle mène des recherches sur :
- la connaissance, la prévention et la gestion des risques gravitaires type mouvements de terrains en lien avec l’adaptation au changement climatique
- la gestion, l’optimisation, la modernisation et la conception des infrastructures et des ouvrages.