Les ouvrages d’art sont des points névralgiques des réseaux routiers, qui revêtent une importance stratégique, économique et sociale au sein des territoires[1]. Parmi ces ouvrages, on dénombre environ 200.000 ponts en France[2], dont le vieillissement global a été souligné en 2019 par la Commission de l’aménagement du territoire et du développement durable du Sénat[3]. Le vieillissement de ce patrimoine nécessite aujourd’hui une maintenance optimisée pour assurer la sécurité des personnes et l’état fonctionnel des ouvrages dans le but d’assurer le niveau de service requis sur un itinéraire donné.
Pour répondre à cet enjeu, le gouvernement a lancé en décembre 2020, dans le cadre du Plan France Relance, l’appel à projets « Ponts connectés »[1] piloté par le CEREMA. Son objectif ? Faire émerger de nouvelles méthodes et de nouveaux outils pour une maintenance des ponts plus sûre, plus efficace et à moindre coût.
Le projet SOFIA (Surveillance des Ouvrages d’art Fondée sur l’Intelligence Artificielle), porté par SOCOTEC, tiers de confiance indépendant, spécialisé dans le Testing, l’Inspection et la Certification dans les secteurs de la Construction et des Infrastructures, fait partie des lauréats. S’appuyant sur une rupture technologique majeure dans ses outils d’inspection des ouvrages d’art par l’apport de l’intelligence artificielle (IA), le groupe SOCOTEC s’est naturellement associé au CEA-List, expert de l’apprentissage automatique et de l’IA pour la vision.
L’innovation ? Sans nécessiter d’instrumentation supplémentaire ni modifier les modes d’inspection, les algorithmes de détection et de reconnaissance fine par vision du CEA-List détecteront et caractériseront automatiquement les défauts photographiés par l’inspecteur sur site. Grâce à un apprentissage basé sur les quelques 100.000 photographies d’inspection issues de la banque d’images et data de SOCOTEC, la technologie développée guidera l’inspecteur dans la saisie des informations et lui proposera une « note d’état » pour les éléments inspectés.
Les modèles de vision seront entraînés sur la base de données de SOCOTEC Infrastructure comportant environ 100.000 photographies, extraites de 2500 rapports d’inspections et caractérisant 250 types de défauts. De plus, les modèles basés sur l’IA continueront à apprendre des inspections futures.
L’objectif final est d’améliorer le degré de fiabilité des évaluations de l’état des ouvrages d’art en produisant des rapports d’inspection plus homogènes et enrichis de l’expérience des inspections passées. L’outil proposé permettra de faciliter, fiabiliser et accélérer le travail des inspecteurs sans transformer la manière de conduire une visite d’inspection visuelle.
A l’issue du projet, la nouvelle fonctionnalité sera intégrée dans l’outil d’inspection de SOCOTEC avec un module d’aide à la décision, pour faciliter la synthèse des informations et la création du rapport de l’inspecteur. En aidant à identifier les éléments nécessitant une investigation supplémentaire, cette approche utilisant l’IA et la vision améliorera la précision et l’exhaustivité des inspections par rapport aux pratiques actuelles.
Autre bénéfice en perspective : la mise en place d’une démarche de maintenance prédictive, rendue possible par l’exploitation de données massives d’inspection par l’IA.
Contact : Patrick Sayd et Arnaud De Pracomtal
[1] https://www.cerema.fr/fr/pontsconnectes, Centre d’études et d’expertise sur les risques, l’environnement, la mobilité et l’aménagement
[2] Le patrimoine des ouvrages d’art en France : Entretien et surveillance, Comité génie civil et bâtiment de la Société des Ingénieurs et scientifiques de France (IESF), Décembre 2018 (https://www.iesf.fr/offres/doc_inline_src/752/Ponts-en-France-AvisIESF.pdf).
[3] Rapport d’information de la Commission de l’aménagement du territoire et du développement durable du Sénat, juin 2019 (https://www.senat.fr/rap/r18-609/r18-6091.pdf).