MORPHO-IA – Intelligence Artificielle et Digital Twin au service de la Maintenance Prédictive

Nom du projet : Intelligence Artificielle et Digital Twin au service de la Maintenance Prédictive Porteur du projet : CONDEMINE Cyril (Morphosense) Afin de réduire les coûts de maintenance et de maintenir l’accès aux structures de mobilité qui voient leur durée de vie prolongée tout en maitrisant les riques, Morphosense propose de combiner les technologies…

OCAPI – Observations de la biodiversité par des Caméras Plus Intelligentes

Nom du projet : Observations de la biodiversité par des Caméras Plus Intelligentes Porteur du projet : MOULHERAT Sylvain (TerrOïko) A l’heure du développement des infrastructures connectées, le projet OCAPI ambitionne d’étendre les usages des caméras déployées sur les infrastructures existantes à la gestion de la biodiversité aux abords des infrastructures dans le cadre de…

RINA – Démonstrateur de l’utilisation de l’Intelligence Artificielle pour une gestion opérationnelle des Risques Naturels d’origine géologique

Nom du projet : Démonstrateur de l’utilisation de l’Intelligence Artificielle pour une gestion opérationnelle des Risques Naturels d’origine géologique Porteur du projet : CHANUT Marie-Aurélie (CEREMA) Le projet RINA propose 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…

SMART TCSCAN – Évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des caractéristiques de collage dans les chaussées

Nom du projet : Évaluation intelligente, à grand rendement et non destructive des caractéristiques de collage dans les chaussées Porteur du projet : IHAMOUTEN Amine (Université Gustave Eiffel) Le projet proposé porte sur l’évaluation in situ et la classification des couches d’accrochage dans les chaussées par imagerie électromagnétique (EM), basées sur un traitement hybride par…

EASY-DD(AI)2 – Economical and Automated SurveY for Distresses Detection on AIrfield pavement with Artificial Intelligence

Nom du projet : Economical and Automated SurveY for Distresses Detection on AIrfield pavement with Artificial Intelligence Porteur du projet : BROUTIN Michaël (Service Technique de l’Aviation Civile-STAC) Les gestionnaires aéroportuaires s’orientent de plus en plus vers des solutions automatisées pour le relevé des dégradations sur les chaussées aéronautiques. L’automatisation des relevés présente en effet…

MAADISON – Modèles par Apprentissage Automatisés pour la Détection des Irrégularités lors de la Surveillance des Ouvrages Névralgiques

Nom du projet : Modèles par Apprentissage Automatisés pour la Détection des Irrégularités lors de la Surveillance des Ouvrages Névralgiques Porteur du projet : MANZINI Nicolas (SITES SAS) Le projet proposé s’inscrit dans la démarche des méthodes dites data-driven pour l’analyse des données d’instrumentation des infrastructures, qui ont pour objectif de permettre la surveillance d’un…