L’IA au service de la maintenance des réseaux d’infrastructures
L’IA au service de la maintenance des réseaux d’infrastructures
Baptiste Tripard est le cofondateur d’Alteia et en est aujourd’hui le directeur marketing. Il a donné une conférence explorant comment renforcer la maintenance des réseaux d’infrastructures grâce à la situation awareness, dans une optique de gestion proactive et efficace.
L'IA au service de l'efficacité opérationnelle
Alteia est une plateforme logicielle spécialisée dans l’analyse de données visuelles intégrant l’intelligence artificielle pour la gestion des réseaux d’infrastructures. Alteia a été fondée en 2018 et compte désormais une centaine de collaborateurs. Les données utilisées sont massives et hétérogènes, elles sont issues de lidar, de satellites, de drones etc. Alteia est un outil puissant pour agréger, analyser et traiter ces données et faciliter la prise de décision.
Le concept de "situation Awareness"
Au cœur de cette démarche se trouve la « situation Awareness », il s’agit de bâtir une compréhension globale de l’état d’un actif et des évolutions possibles dans le temps en tenant compte des changements climatiques et de tout autre facteur externe (inondations, risques d’incendie etc.). Cela s’applique à différents types d’infrastructures linéaires : les réseaux d’électricité, d’énergies, de transports routiers ou ferroviaires. La plateforme matérialise un environnement 3D contextualisé où la réalité capturée sous forme de nuages de points, d’images, de plans… fusionne avec les données métiers existantes : fiche d’identité des équipements, données SIG, opérations de maintenance… grâce à l’IA qui associe toutes ces informations entre elles.
Baptiste Tripard présente ensuite plusieurs cas d’usages mis en œuvre dans la plateforme :
1er cas d’usage : sécurisation et résilience de réseaux électriques
Les réseaux électriques, particulièrement exposés aux aléas climatiques et parfois affectés par des imprécisions historiques dans leur référencement, constituent un domaine d’application privilégié. Alteia a constaté qu’environ 30% des pylônes électriques étaient mal référencés, une lacune potentiellement critique en cas d’événements climatiques sévères nécessitant des interventions rapides et sûres.
Classification et analyse des données visuelles
Pour un seul opérateur électrique américain, la plateforme traite un volume considérable de données (environ 300 To par an), l’objectif étant de mitiger les risques d’incendie. Les étapes initiales de prétraitement sont fondamentales, elles consistent à agréger, compresser et structurer les nuages de points bruts pour permettre une navigation et une analyse fluide, atteignant une précision de 5 cm sur des milliers de kilomètres. Par la suite, des algorithmes d’IA développés par Alteia, procèdent à la classification automatique des éléments : pylônes, conducteurs, végétation, routes etc. Par souci de fiabilité, Alteia intègre une supervision humaine systématique pour valider les résultats de l’IA.
Maintenance proactive et ordres de travail
Cette analyse permet d’identifier automatiquement certains risques comme la présence de végétation trop proche des lignes électriques ou des volumes de végétation trop importants dans certaines zones ce qui représente des risques en cas de tempête ou d’incendie. Cette analyse est ensuite traduite en ordres de travail concrets et géolocalisés transmis à des élagueurs. Ces ordres de travail intègrent toutes les informations nécessaires à l’intervention : identifiants précis, coordonnées GPS, volumes de végétation, caractéristiques techniques etc. Le déclenchement d’interventions est basé davantage sur ce nouvel indicateur qui est le risque plutôt que sur une maintenance cyclique traditionnelle.
2ème cas d’usage : évaluation de l’impact d’une nouvelle infrastructure
Baptiste Tripard explique ensuite l’intérêt de posséder une imagerie précise d’une zone lors des études pour la création d’une nouvelle infrastructure qu’elle soit électrique, routière ou autre. L’évaluation de l’impact du projet est précis car on peut quantifier par exemple le nombre d’arbres coupés et avoir une évaluation précise de l’impact environnemental du projet.
3ème cas d’usage : évaluation et gestion de l'état des réseaux routiers
Même dans les pays développés, nous avons une méconnaissance de l’état des réseaux routiers. Cela mène à un sous-investissement chronique (estimé à 50% du besoin pour garantir la sécurité) et à des risques accrus (comme des chaussées fissurées) exacerbés par le changement climatique. Au Brésil, une étude a été menée par Alteia pour évaluer la détérioration des routes entre 2015 et 2023 en fonction des précipitations.
L'approche par les données
Les données utilisées ont été une combinaison de : données terrains acquises grâce aux scans depuis des véhicules roulants, d’imageries satellites et de données de pluviométrie publiques. L’Intelligence Artificielle a été entraînée pour modéliser la détérioration des routes. Ce travail d’envergure, impliquant environ 500 To de données sur 8 ans, a permis de produire une cartographie évolutive de l’état du réseau routier.
La création d’un outil puissant de pilotage des investissements
Cette cartographie du réseau routier à l’échelle nationale s’est avéré être un outil d’aide à la décision précieux permettant de mieux cibler les investissements visant à améliorer la connectivité, renforcer les échanges commerciaux, réduire les risques en priorisant les interventions et garantir l’accès des populations rurales aux services critiques comme les hôpitaux, les écoles…
4ème cas d’usage : modélisation des risques d'inondations
Face aux risques climatiques spécifiques comme les inondations, observées notamment en Tunisie, la modélisation des infrastructures routières et les simulations de ruissellement basées sur la topographie ont permis à Alteia de réaliser une cartographie précise des zones les plus critiques.
Conclusion
Ces différents cas d’usages reflètent à quel point l’analyse de données visuelles, potentialisée par l’intelligence artificielle offrent des leviers puissants pour assurer la résilience des réseaux d’infrastructures.
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