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IA, IoT ou réalité augmentée… Voici les 17 lauréats de l’appel à projets ponts connectés

IA, IoT ou réalité augmentée... Voici les 17 lauréats de l'appel à projets ponts connectés
Le viaduc de Millau. © Unsplash / Luca Onniboni

Les objets connectés, le big data et l’intelligence artificielle vont être mis au service de l’inspection des ponts. Suite à un appel à projets “Ponts connectés” lancé en décembre dernier par le gouvernement, 17 lauréats ont été retenus. La liste des projets visant à sécuriser ces infrastructures a été dévoilée vendredi 23 avril 2021 par Jean-Baptiste Djebbari, le ministre délégué chargé des Transports.

La technologie au service de l’inspection des ponts
Face au constat du vieillissement de ce patrimoine, l’Etat a décidé de chercher des solutions qui reposent sur les objets connectés, le big data ou bien l’intelligence artificielle afin d’automatiser une partie de l’inspection de ces ouvrages. Le but est d’éviter qu’une tragédie comme celle de l’effondrement du pont de Gênes, survenue en Italie en août 2018 et qui a coûté la vie à 43 personnes, survienne en France.

Entreprises, universités et gestionnaires étaient appelés à proposer des solutions. Au total, 39 dossiers ont été déposés. Les 17 projets retenus, qui disposent d’un financement de 8 millions d’euros, seront testés grandeur nature sur des ouvrages mis à disposition par des collectivités volontaires. Ces expérimentations, qui vont débuter dans les mois à venir vont se poursuivre jusqu’en 2023 afin d’étudier précisément l’apport des différentes solutions proposées.

L’idée est de tester des produits innovantes pour aider les collectivités à surveiller et entretenir ces infrastructures, détecter les défauts ou peser les véhicules circulant sur ces ouvrages. En collectant des données en temps, il est possible d’alerter le gestionnaire en cas de défaillance. Mais aussi d’évaluer l’impact du changement climatique ou de l’évolution des mobilités sur un ouvrage.

Voici les 17 lauréats

  • Apponts : projet de surveillance d’ouvrages avec des capteurs autonomes.
  • Audace : surveillance de ponts à l’aide de capteurs et aide au diagnostic des ouvrages soumis à des chocs liés au passage de poids-lourds sous l’ouvrage. Des paramètres de comportement de l’ouvrage sont mesurés en temps réels pour identifier toute anomalie issue d’un choc véhicule routier. Un algorithme associe une description de l’événement, de ses effets et de sa gravité à chaque signal détecté.
  • Cahprees : des capteurs RFID autonomes sont chargés de détecter la corrosion des haubans et des câbles.
  • CI3S : projet qui repose sur des capteurs et des algorithmes d’intelligence artificielle pour surveiller les ouvrages et détecter les désordres éventuels.
  • Détection automatique de désordres : ce projet repose sur le développement d’une application capable de détecter, analyser et identifier les types de défaut présents sur les ouvrages d’art afin de mieux envisager leur entretien. Il est pensé comme étant une aide au diagnostic d’ouvrages grâce à des images collectées à l’aide d’un drone et analysées par des algorithmes. Un retour direct est fait à l’inspecteur sur tablette. Lors d’une étape ultérieure, ce retour sera fait dans une lunette à réalité augmentée pour permettre la visualisation directe des défauts et pathologies.
  • Geopont : à l’aide de radars qui émettent des ondes électromagnétiques, ce projet vise à ausculter les ponts et caractériser les pathologies du béton.
  • Gerico : ce projet de surveillance d’ouvrages métalliques repose sur des capteurs de types instrumentation par cordes optiques et accéléromètres. Le but est de détecter, voire d’anticiper, les désordres tout en quantifiant la sollicitation des ouvrages par les charges de circulation.
  • IA2 : ce projet de détection des affouillements par capteurs repose sur la caractérisation d’indicateurs de santé structurelle, statiques ou dynamiques. Les porteurs du projet cherchent à détecter la perte de raideur d’un appui dû à l’assouplissement structurel occasionné par un affouillement. Une analyse rendue possible grâce à des instruments et des marquettes numériques.
  • MAJ : le but est de détecter l’endommagement des joints de chaussée à l’aide de capteurs acoustiques et d’algorithmes d’intelligence artificielle qui analysent les signaux sonores enregistrés.
  • Mimia : ce projet vise dans un premier temps à exploiter et traiter des images satellitaires afin de recenser les ouvrages et évaluer leur exposition à des risques environnementaux. Dans un second temps, des outils de saisie automatique de données géométriques et photographiques seront mis en place pour les ouvrages représentatifs. Enfin, des outils de traitement automatiques de ces données seront mis en place pour identifier les ouvrages d’art présentant des défauts graves vis-à-vis de la sécurité, de l’exploitation et de la tenue structurelle.
  • Mirauar : l’objectif est de proposer un outil d’aide à l’évaluation des ouvrages par réalité augmentée.
  • Sofia : le but est de mettre en place un outil dit intelligent de recueil et d’analyse des défauts d’ouvrages pour améliorer la fiabilité des jugements et automatiser l’instruction des procès-verbaux d’inspection.
  • SOS-A : ce projet propose développer un système de suivi en continu, connecté, du phénomène d’affouillement au droit des ouvrages à risques grâce à des capteurs, de l’imagerie et de la modélisation.
  • Survout : ce projet de surveillance d’ouvrages en maçonnerie sous trafic courant et convois exceptionnels vise à proposer une méthode permettant une bonne appréhension du fonctionnement de ces ouvrages et de leur comportement mécanique.
  • Viasagax : le but est de détecter les surcharges de poids-lourds grâce à un système de lecture automatique des plaques d’immatriculation et l’affichage sur un panneau à messages variables
  • Vigi : ce système de surveillance d’ouvrages avec capteurs autonomes cherche à proposer des indicateurs robustes, représentatifs du comportement structural des ouvrages par l’analyse du comportement dynamique.
  • Vivoa : l’idée est de mettre en place un outil pour l’inspecteur en charge de l’évaluation. Il pourra accéder à un support visuel numérique capable de détecter automatiquement les désordres les plus fréquents des ouvrages classiques en béton ou en maçonnerie

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