L’IA au service des ingénieurs et des infrastructures durables

Notre filiale canadienne a développé une boîte à outils d’IA qui assiste nos équipes de conception de SYSTRA Canada dans la recherche des meilleurs corridors ferroviaires, puis dans l’optimisation de la conception des voies à l’intérieur de ces corridors.

La démarche est progressive : il s’agit d’abord d’identifier une zone de passage géométriquement acceptable, en s’appuyant sur un modèle numérique de terrain et des contraintes de conception (par exemple, le rayon de courbure minimal et la pente maximale), et d’affiner ensuite l’alignement par des algorithmes itératifs qui comparent des variantes. Les coûts de terrassement et la longueur d’ouvrage sont pris en compte dès cette phase pour guider les choix, à partir de couches SIG (Systèmes d’Information Géographique) qui décrivent le relief, les plans d’eau, les zones habitées ou protégées.

Le bénéfice attendu est d’éliminer rapidement des options peu pertinentes pour concentrer l’analyse sur des variantes crédibles. Les critères peuvent être pondérés selon l’objectif de l’étude : privilégier le CAPEX (coût d’investissement) quand l’enjeu principal est le coût de construction, ou équilibrer différemment lorsque d’autres paramètres priment.

L’ambition est d’outiller l’étude pour réduire les délais d’exploration et objectiver la comparaison des options sur des bases homogènes. À terme, le dispositif pourra intégrer des outils et critères additionnels (empreinte carbone, résilience climatique, métriques d’usage) et s’ouvrir à d’autres types d’infrastructures en adaptant les paramètres de conception.

Pour concevoir un nouveau pont, un ingénieur en ouvrages d’art ne fait actuellement appel qu’aux projets qu’il a lui-même déjà traités dans sa carrière, et aux projets dont il a eu connaissance dans la littérature technique.

Mais l’utilisation d’une base de données peut permettre, d’une certaine façon, de faire appel indirectement à l’expérience de centaines d’ingénieurs qui ont conçu des milliers de ponts dans le monde. Le logiciel AI Bridge Design développé par SYSTRA dans le cadre du programme d’intrapreneuriat Spark Challenge, permet à l’ingénieur de retrouver les projets existants documentés, dans une large base de données internationale. Pour être pertinente, cette base de données de ponts se doit d’évoluer, de s’enrichir en permanence pour intégrer les usages les plus récents.

Le logiciel AI Bridge Design intervient comme une aide pour l’ingénieur, lui proposant des concepts de ponts intuités à partir des données d’entrées fournies. L’IA est ici un outil de questionnement et de recherche d’optimisation pour l’ingénieur. Il appartient bien entendu à l’ingénieur de valider ce ou ces concepts à partir de ses connaissances et de ses compétences dans le domaine des ouvrages d’art. La pertinence des résultats fournis est toujours à vérifier par l’ingénieur.

L’utilisation de cet outil est particulièrement pertinente pour les phases d’étude amont (faisabilité et études préliminaires) où le type de pont peut encore être remis en question ou modifié. Les cas où ce logiciel sera le plus utile sont pour des projets de ponts avec des obstacles variés (cours d’eau, voies routières ou ferrées, bâtiments etc.). Dans ces cas, la solution optimale provient d’un équilibre complexe entre de très nombreuses exigences.

Du point de vue géographique, l’utilisation de l’IA sera peut-être davantage utile dans des pays ouverts à la nouveauté et dans lesquels l’accent est souvent porté sur l’économie, la rapidité de construction, voire la recherche d’ouvrages emblématiques. Dans ce contexte, l’apport de l’IA peut être bénéfique.

Ce cas d’usage ouvre la voie à une utilisation élargie de l’IA dans le secteur de la conception, en tant qu’outil d’aide à la décision performant, capable d’accompagner l’ingénieur dans ses arbitrages et de renforcer la qualité globale des projets développés.

En phase de conception des systèmes de transport ferroviaire, les équipes techniques de SYSTRA ont souvent à produire ou à réviser des dizaines de milliers d’exigences techniques au sein d’un projet.

C’est dans ce contexte que le département Innovation de SYSTRA a lancé le programme Verify pour aider ses experts à repérer plus facilement des imprécisions et des erreurs dans des corpus d’exigences volumineux. En explorant l’apport combiné de l’IA sémantique et générative, Verify vise à détecter au plus tôt ambiguïtés, incohérences et ainsi mieux prioriser la revue par les experts. De multiples fonctionnalités sont étudiées dans cette optique, incluant la normalisation rédactionnelle, la classification thématique et l’identification de conflits entre exigences.

Mené avec différentes équipes internationales au sein du groupe SYSTRA ainsi qu’un partenaire externe, Verify s’inscrit dans une démarche d’expérimentation encadrée et de montée en maturité progressive. Les choix techniques visent à augmenter les capacités des experts sans se substituer à leur jugement, avec une attention particulière portée à la traçabilité des analyses et à l’intégration aux outils et pratiques des équipes. Le tout s’effectue dans un cadre strict de protection des données, en garantissant la confidentialité des données traitées à tout moment.

À ce stade du programme, l’ambition de SYSTRA est de qualifier les apports concrets et les limites des approches testées, en vue d’un déploiement ultérieur plus large au sein du Groupe si les bénéfices se confirment.

Fin 2024, notre filiale SYSTRA Royaume-Uni et Irlande a reçu un financement gouvernemental pour explorer l’apport de l’IA et de la vision par ordinateur à l’analyse des environnements d’accidents routiers.

L’outil développé, Collision Seek, exploite des données ouvertes pour catégoriser des configurations de carrefours et détecter là où le risque de collision est le plus probable, sur une base d’observation homogène. Il permet de choisir une zone, lancer un rapport et obtenir rapidement des indications sur les risques typiques d’un carrefour existant, ou d’une variante de conception, de façon à tirer parti de masses de données sans pour autant automatiser la décision.

Dans un autre registre, les équipes anglaises ont industrialisé grâce à l’IA la consolidation des données de réseaux techniques enterrés (eau, électricité, gaz, télécoms). La méthode traditionnelle reposait sur un géoréférencement manuel et une vectorisation carte par carte. Grâce à l’AI, une chaîne semi-automatisée combine scripts, vision par ordinateur et outils géospatiaux pour géo-référencer automatiquement les plans.

Les premiers résultats indiquent un gain de temps de 80 à 90% par rapport à la méthode classique, avec une précision accrue qui diminue le risque d’erreurs susceptibles d’entraîner des incidents sur le terrain. La valeur ne tient pas seulement au délai : la constance du processus alimente un référentiel unique réutilisable d’un projet à l’autre, et plus simple à maintenir.