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IA pour les engins de chantier

L’intelligence artificielle pour les engins de chantier : quels intérêts ?

Avec des innovations surprenantes, l’intelligence artificielle représente une opportunité majeure pour les acteurs de la construction. Les pistes d’application sont multiples à toutes les étapes du projet : de la conception des plans à la gestion de chantier en passant par l’exploitation des engins. L’IA permet notamment d’équiper les engins de chantier, afin d’en améliorer leur sécurité, leur manœuvrabilité, et d’augmenter leur taux d’exploitation.
Dans sa démarche constante d’innovation, ACTIA a développé des briques technologiques basées sur l’Intelligence Artificielle. Les calculateurs de la gamme véhicules de chantiers et agricoles d’ACTIA sont prêts à intégrer ces technologies avec en ligne de mire le véhicule autonome. En ce sens, l’IA accélère l’automatisation des véhicules. Voyons quelles possibilités offrent aujourd’hui ces technologies pour les engins de chantier.

Comment l’Intelligence Artificielle (IA) s’applique-t-elle aux engins de chantier?

L’intelligence artificielle (IA) est un terme global qui désigne la capacité d’une machine à imiter les fonctions cognitives humaines, notamment :

  • – la résolution de problèmes ;
  • – l’identification de structures ;
  • – et l’apprentissage.

L’intelligence artificielle se compose d’une gamme de technologies qui, en s’entraînant sur des séquences de données, permet de mieux analyser les caractéristiques du présent ou prévoir une conséquence future. Autrement dit, il s’agit de briques logicielles qui savent ou apprennent à détecter un élément sur un format de données, ou encore anticiper une panne de machine en s’entraînant sur l’historique des données de centaines de machines.

Les applications de l’intelligence artificielle pour les engins de chantier peuvent donc être aussi variées qu’il y a de formats de données à disposition : images, sons, vidéos, documents écrits.
Plus concrètement, pour prévoir une panne de machine à un instant T, il est possible d’utiliser une base de données de pannes déjà répertoriées : Use Case Reasoning. La machine peut aussi résumer les pannes à des règles simples : de température trop élevée, courant trop faible, etc. Mais dans la réalité des faits, cela n’est pas suffisant.


Par analyse fine et approfondie des données et par apprentissage, dit Machine Learning (apprentissage automatisé), l’IA traite globalement les problèmes que l’on ne saurait uniquement modéliser dans une série de règles prédéfinies.
L’apprentissage automatique fait appel à des techniques statistiques pour permettre au système informatique « d’apprendre » à partir de données sans programmation particulière. Plus ses systèmes sont alimentés de données plus ils sont fiables.

Machine learning

Bird view* et MOT**

La sécurité est un argument important pour tout entrepreneur de BTP. Les constructeurs et équipementiers comme ACTIA en font une priorité dans la conception des machines : pelles, chargeuses sur pneus et tombereaux articulés par exemple.
En attendant une éventuelle future semi-automatisation des chantiers, les professionnels pourraient continuer à travailler aux côtés de telles machines intégrant des technologies d’Intelligence Artificielle, en toute sécurité.

Pour exemple, des caméras placées à divers endroits de la machine offrent une vision 360 dite Bird view*. Cette technologie associée à la détection de cibles en mouvement ou MOT, permet à la machine de cartographier son environnement de travail de manière autonome.
Elle est donc capable, grâce à une technologie de vision par ordinateur, de détecter automatiquement les dangers et d’en alerter à la fois le conducteur de l’engin et les personnes se trouvant à proximité.

ACTIA est un des acteurs de l’écosystème MOT. Le groupe s’illustre notamment dans le cadre du MOT challenge, où il a enregistré de belles performances tant en précision de détection qu’en rapidité.
Les ingénieurs d’ACTIA ont mis au point un système de caméra qui détecte les piétons en temps réel grâce à des modèles d’apprentissage automatique. Ce POC (Proof of Concept), initialement destiné aux comptages de passagers dans les transports publics, peut trouver des applications sur les autres marchés familiers du groupe. Il permettrait notamment de scruter, de façon continue, les zones aveugles autour des engins afin de reconstituer son environnement en 3D.

Le système est capable de reconnaître une multitude de cibles originales, de le catégoriser et surtout de différencier une personne dans le champ d’action du véhicule de tous autres types obstacles : particulièrement utile sur les chantiers.

Le rôle des capteurs intelligents

Pour une conduite plus fine


Les applications d’Intelligence Artificielle viennent aider les engins de chantier à interagir avec leur environnement pour des raisons de sécurité, mais également pour des missions de précision ou d’aide à la conduite. Depuis des décennies, les fonctions hydrauliques sont dotées d’électronique, de capteurs, d’accessoires et de commandes autonomes.
Ces capteurs intelligents œuvrent pour que les véhicules puissent se guider de façon automatique dans leur environnement.

Ainsi, les capteurs viennent en assistance à la conduite dans de multiples cas :

  • La conduite en ligne droite de précision pour réaliser un trottoir par exemple.
  • L’aide au maniement de la pelleteuse pour creuser une tranchée avec précision de profondeur : pour installer les réseaux techniques.
  • L’aide au demi-tour vise à réduire les tours de volant à donner pour effectuer un virage à 180°.

Pour de la maintenance prédictive

  • Les capteurs peuvent également servir à récolter des informations telles que :
  • – la qualité de l’huile ;
  • – la température ;
  • – les vibrations ;
  • – et les cadences réalisées.

Les algorithmes d’apprentissage détectent les dysfonctionnements avant qu’une panne ne se produise. C’est une étape importante vers la maintenance préventive. Associée à l’intelligence artificielle, on parle aujourd’hui d’IT prédictive.
Il s’agit d’une nouvelle et puissante approche qui exploite le Machine Learning pour prédire les incidents sur l’engin avant qu’ils affectent l’utilisateur final.

L’IA au service de la rentabilité des chantiers

Innover dans l’IA et tirer partie de la puissance des données : c’est permettre d’augmenter le taux de productivité des équipements en palliant le manque de main-d’œuvre du secteur.
C’est pourquoi, certains constructeurs commencent à proposer des engins de chantier semi-autonomes pour réaliser des tâches répétitives et pénibles plus efficacement que par les ouvriers comme : couler du béton, monter un mur de briques, souder ou démolir.

Faire réaliser des tâches répétitives par des engins de chantiers autonomes devient aujourd’hui une réalité.
Cela représente un gain de temps incontestable sur l’avancement d’un chantier, à l’heure où les métiers du bâtiment peinent à recruter, notamment du fait de la pénibilité du métier.

De nos jours, les travaux du sol et le terrassement sont effectués par des bulldozers semi-autonomes capables de préparer le site d’un chantier à partir de spécifications définies par un expert. Les ouvriers peuvent ainsi se consacrer aux travaux de construction et aux tâches à valeur ajoutée. Le temps de mise en œuvre du projet s’en trouve réduit.

Les calculateurs ACTIA se préparent à intégrer l’IA. La dernière génération de calculateurs embarqués d’ACTIA, notamment la gamme ACTI-WAYS, dédiée aux véhicules hors route est conçue pour intégrer un large panel de technologies. La famille SPU, est particulièrement adaptée aux environnements sévères. ACTIA poursuit sa stratégie de développement des boîtiers de contrôle commande avec le développement de supercalculateurs destinés au véhicule autonome. La maîtrise du groupe de ces briques technologiques ouvre le champ des possibles vers de multiples applications encore non exploitées.
Demain, les machines autonomes pourront agir simultanément sur la pénibilité, la sécurité et la productivité du chantier, grâce à des applications d’intelligence artificielle.

*Vue 360°
** Motion Object Tracking

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