Une IA révolutionnaire entraînée avec le scanner 3D Artec Leo pour évaluer la capacité d’un pont

Le scanner 3D Artec Leo utilisé pour numériser des poutres sous un pont

Au quotidien, dire d’un objet qu’il est « aussi solide que l’acier » est une façon de souligner sa durabilité. Après tout, ce matériau est l’un des plus solides de la planète. Mais même l'acier a ses limites.

De nombreux ponts publics, par exemple, sont soutenus par des poutres en acier susceptibles de se détériorer sous l’effet de conditions météorologiques extrêmes.  Ces défaillances ayant déjà provoqué de nombreux blessés et morts, ainsi que d’importantes pertes financières, dans le monde entier, une inspection régulière est essentielle pour garantir que ces ponts demeurent sans danger et puissent être exploités au maximum de leur capacité.

Lorsque les ponts se détériorent, leur limite de charge peut être abaissée et, dans certaines circonstances, ils peuvent même être fermés, ce qui représente un coût économique considérable.

Comme vous pouvez l’imaginer, les autorités gèrent les infrastructures des villes qui comptent des milliers de ponts, tout en étant responsables des autres services publics. Dans ce contexte d’équilibre, l’efficacité est essentielle pour tirer le meilleur parti des ressources.

C’est la raison pour laquelle des chercheurs de la Technische Universität Dresden et de l’Université du Massachusetts à Amherst ont élaboré une méthode d’inspection des ponts en acier plus rapide et plus précise.

Poutres de pont en acier présentant des signes de détérioration (visibles sur les données capturées par scan 3D)

Actuellement, l’examen minutieux de ces infrastructures consiste à retirer les matériaux corrodés et à mesurer les parties restantes, à l’aide d’un système de capture de points uniques par ultrasons qui demande beaucoup de temps et d’efforts. Avec Artec Leo, en revanche, les chercheurs ont identifié un moyen beaucoup plus efficace de mesurer les poutres et d’acquérir les données ultra-détaillées nécessaires à une analyse plus rapide et plus approfondie.

L’efficacité de Leo « d’un autre univers »

Les chercheurs ont d’abord élaboré leur workflow à partir de données capturées à l’aide d’un scanner laser terrestre. L’université du Massachusetts à Amherst abrite un Centre d’innovations 3D au sein du laboratoire des médias numériques qui dispose de technologies de pointe, notamment d’un appareil monté sur trépied, qui avait été utilisé auparavant pour numériser et étudier des paysages ouverts tels que les berges des rivières.

Au moment d’identifier les traces de corrosion sur une poutre en acier mise hors service, ce scanner LiDAR a également permis de capturer suffisamment de détails. Cependant, dans le cadre d’une inspection de pont réelle, les poutres doivent être mesurées à chaque extrémité, dans des zones accessibles à l’aide d’une grue à godets.

Afin de bénéficier d’une plus grande flexibilité, l’équipe a opté pour Artec Leo, un appareil sans fil tout-en-un offrant une précision de 0,1 mm et une vitesse de capture allant jusqu’à 35 millions de pts/s. Fourni par l’ambassadeur d’Artec 3D Source Graphics, Leo est non seulement rapide et compact, mais il est aussi incroyablement intuitif, ce qui facilite son utilisation, même pour les personnes relativement novices qui recherchent d’emblée une grande précision.

Analyse de la déviation de la poutre et de l’épaisseur restante effectuée sur une poutre de pont naturellement corrodée à l’aide des données de scan 3D d’Artec Leo.

« La corrosion touche généralement les poutres, c’est-à-dire les structures de soutien du tablier du pont. En raison du tablier du pont, il faut scanner un côté, s’arrêter, déplacer le godet, puis scanner l’autre côté, explique Simos Gerasimidis, professeur associé à l’Université du Massachusetts à Amherst. Il est donc très important que l’appareil soit portatif, polyvalent et facile à déplacer. Leo vous indique également si vous êtes trop près ou trop loin, ce qui vous permet de savoir sur place si le scan était bon ou non. »

« Avec Leo, vous collectez (au moins) des centaines de milliers de points en cinq minutes. En utilisant les méthodes traditionnelles, vous capturez un point en trois minutes. Par conséquent, si vous mesurez l’efficacité en fonction du temps par donnée capturée, nous sommes dans un tout autre univers. »

Inspection prédictive avec l’IA

Une fois le scan 3D de Leo maîtrisé, Simos Gerasimidis et ses collègues ont décidé d’affiner leur workflow. Le traitement a commencé dans Artec Studio, le logiciel de capture et de traitement des scans d’Artec 3D, qui dispose du mode HD pour des scans ultra-nets, même lors de la numérisation de surfaces métalliques brillantes, et d’algorithmes uniques qui permettent un suivi de la texture et de la géométrie hors pair.

L’analyse des poutres pourrait également être réalisée à l’aide des outils d’inspection intégrés au programme, mais l’équipe a choisi de travailler avec des nuages de points bruts afin d’éviter tout risque de désalignement.

Lors du nettoyage des données, l’équipe a généré des cartes de contour 2D indiquant l’épaisseur restante de la « plaque d'âme » (ou panneau d’acier) de chaque poutre. En soi, ces cartes offrent aux inspecteurs un moyen rapide et facile de visualiser l’état d'une poutre. Mais les chercheurs n’en sont pas restés là : ils souhaitaient mettre au point un moyen d’utiliser ces données pour découvrir la capacité du pont.

Aussi, après avoir placé les données dans un système de coordonnées, l’équipe les a intégrées dans le logiciel d’analyse par éléments finis ABAQUS pour l’analyse structurelle. Après avoir répété ce processus avec différents scans de trois poutres mises hors service, ils ont utilisé les résultats combinés de l’analyse par éléments finis pour générer par le calcul des « scénarios » dans lesquels une surcharge entraînerait une défaillance.

« Pour chacun des 1 400 scénarios de corrosion créés, nous avons utilisé un cadre algorithmique développé en interne pour générer un modèle d’éléments finis », explique George Tzortzinis, chercheur à l’université de Desde. « À partir de là, nous avons pu identifier la capacité et le mode de défaillance exact de la poutre corrodée. »

Scan 3D d’une poutre complète, comprenant les petits trous et les détails de la surface.

Pour que l’analyse des ponts soit encore plus rapide, l’équipe a ensuite utilisé ces scénarios pour entraîner une IA capable de trouver des modèles à partir des données d’entrée à l’aide de l’apprentissage automatique et de calculer la capacité. L’idée est que si les ingénieurs chargés de l’évaluation des charges intègrent dans cet outil d'IA des cartes de contours obtenues par scan 3D, ils pourront automatiquement évaluer la capacité d’une poutre à supporter des charges prédéterminées.

Après avoir démontré cette approche dans un environnement contrôlé, l’équipe l’a mise en pratique en inspectant un pont en service dans le Massachusetts. Malgré les vibrations et les restrictions d’accessibilité, ils sont parvenus à identifier rapidement et efficacement les points d’usure dans des zones similaires des poutres et à générer les données nécessaires pour que les ingénieurs puissent attribuer les charges nominales du pont avec beaucoup plus de précision.

Quelles sont les prochaines étapes de l’inspection pilotée par l’IA ?

Comme les méthodes d’inspection des ponts traditionnelles, celle des chercheurs nécessite la location d’une grue et la fermeture partielle des routes, mais elle est aussi plus rapide et réduit considérablement la marge d’incertitude de l’inspection. Aux États-Unis, plus de 20 000 ponts en acier sont considérés comme étant en « mauvais » état et plus de 100 000 en « bon » état. Cette approche plus efficace pourrait aider le gouvernement fédéral des autoroutes et les autorités de transport des États à rattraper un retard dans les réparations estimé à 125 milliards de dollars.

Pour poursuivre dans cette voie, l’équipe propose d’intégrer ses conclusions dans un programme complet de formation à la collecte de données, ce qui permettrait d’uniformiser les pratiques du secteur. À plus long terme, ils estiment que l’intégration d’outils d’évaluation des charges et de comparaison des pertes de section alimentés par l’IA dans les systèmes de gestion des ponts pourrait également améliorer l’entretien des infrastructures publiques aux États-Unis.

« Plusieurs États américains envisagent d’intégrer le scan 3D dans leur workflow, et certains disposent déjà d’Artec Leo, » conclut Simos Gerasimidis. « C’est un secteur qui évolue lentement, les gens ont besoin de voir des preuves, et nous en avons maintenant. Je pense que la technologie va continuer à s’y développer. Cela ne se fera peut-être pas en six mois, mais sur une période de 5 à 10 ans, les choses vont changer. »

Vous souhaitez en savoir plus sur ces recherches innovantes ? Vous pouvez lire l’article complet ici.