ADOUCIR - Aide au diagnostic d’ouvrages par couplage d’images et radar | FEREC 2020

Aide au Diagnostic d’Ouvrages par Couplage d’Images et Radar Lauréat de l’appel à projets 2020 Fondation FEREC « Intelligence artificielle (IA) appliquée aux infrastructures en service » 20 / 23 6 Impact 6.1 Apports et retombées pour la collectivité Dans ce projet, les possibilités offertes par l’intelligence artificielle utilisant des données multi- modales en lien avec les besoins métier pour l’inspection d’ouvrages ont été définies en concertation avec les spécialistes en ouvrages d’art du Cerema. D’une manière générale, ces derniers voient tout l’intérêt d’une aide technique automatisée pour permettre à l’expert de se focaliser sur des zones d’intérêt et/ou apporter une confirmation ou infirmation à l’expertise humaine. Outre son utilisation pour la classification de zones présentant des fissures, l’association d’images GPR et visibles présente également un intérêt pour analyser des zones de gonflement ou fissuration mécanique anormale. Dans ce cas, l’ajout de l’imagerie Infrarouge pourrait être un plus. Cette association de données permet également de mieux documenter les ponts, notamment les plus anciens dont les dossiers d’ouvrage ne sont pas toujours complets. Pour ces ouvrages peu documentés, La fusion d’images GPR et visibles peut s’avérer utile pour classer les structures en béton précontraint/ béton armé, lorsque la catégorie de pont n’apparaît pas clairement. L’apport de l’intelligence artificielle concerne également l’analyse des images GPR seules, notamment celles pour lesquelles la classification a identifié une zone avec désordres. La possibilité de détecter au pixel près les hyperboles peut ouvrir la voie à une explication sur les causes d’apparition des fissures. Pour ces raisons, il nous semble que le développement d’outils d’intelligence artificielle dédiés à l’analyse des ouvrages en béton, représente donc un apport pour les professionnels. Les retombées de ces approches ne se limitent pas à au domaine des ouvrages d’art mais peuvent être étendues aux autres structures de génie civil en béton ou autres matériaux. L’apport des méthodes proposées sera d’autant meilleur que la mise au point des modèles d’intelligence artificielle sera réalisée en lien avec les problématiques du métier. 6.2 Mise en évidence du caractère collaboratif et d’intérêt général Les équipes ENDSUM du Cerema et GeoEND de l’université Gustave Eiffel ont travaillé en collaboration étroite sur le sujet. Les chercheurs du Cerema ont notamment apporté leurs expériences dans le domaine de l’intelligence artificielle et l’expertise en recherche sur les images GPR pour la simulation et les expérimentations ont été apportées conjointement par les deux partenaires. Le caractère collaboratif a été étendue aux experts métier, qui en nous présentant leurs connaissances, leur méthodologies d’inspection nous ont permis de cibler les besoins pour lesquelles l’intelligence artificielle pouvait apporter une réponse. Cette collaboration a également fortement aidé pour l’établissement de la base d’images annotées. Ce travail entre chercheurs et spécialistes métier va se poursuivre puisque de nouvelles campagnes d’acquisitions de données sont prévues en 2022 sur des ouvrages en béton. Nous gardons à l’esprit l’objectif de proposer des solutions innovantes basées sur l’intelligence artificielle qui répondent aux besoins des experts du domaine. Nous souhaitons également étendre les collaborations à des partenaires extérieurs selon un cadre à définir. Ce genre d’approches est également applicable à d’autres désordres, d’autres infrastructures telles que les tunnels, routes, digues, barrages… Quelle que soit l’application, la démarche couplant des images de différentes origines peut être étendue à d’autres sources de données (infrarouge, lidar, sonar, potentiel électrique…) et donc d’autres applications et collaborations potentielles.