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Dans un ensemble de bureaux quelconques proches de l'Université d'Oxford, un groupe d'informaticiens planifie de sauver le monde.

« Notre mission est de résoudre les problèmes les plus importants du monde grâce à l'intelligence artificielle (IA) », explique Tom Bartley, l'une des nouvelles recrues de Mind Foundry, une spin-off universitaire basée sur l'utilisation de l'IA pour ce qu'elle appelle des « applications à enjeux élevés ».

Image générée par l'IA créée avec Ideogram

L'entreprise, fondée en 2016 par deux professeurs d'apprentissage automatique, s'est penchée sur l'un des problèmes les plus urgents de l'environnement bâti actuel : celui de l'évaluation et de la réparation des milliers de ponts vieillissants en béton et en acier dans le monde qui se détériorent rapidement en raison du changement climatique et de la pollution.

Une série de défaillances et de défauts très médiatisés et mortels au cours des dernières années ont placé la question de l’entretien des ponts au premier plan de l’actualité.

En 2018, 43 personnes ont été tuées lorsqu'une section de 200 mètres du viaduc qui faisait partie du pont à haubans en béton armé Morandi construit dans les années 1960 à Gênes, en Italie, s'est effondrée lors d'une tempête estivale.

Un an plus tard, quatre personnes ont été blessées lorsqu'un pont routier en béton construit dans les années 1950 sur la rivière Salmyrsh, près de la ville russe d'Orenbourg, s'est partiellement effondré sous de fortes pluies.

En 2022, peu de temps avant une visite prévue du président Biden pour promouvoir sa nouvelle loi sur les infrastructures, le pont Fern Hollow Creek de 447 pieds, construit dans les années 1970 à Pittsburgh, en Pennsylvanie, s'est effondré de 100 pieds dans le parc en contrebas, blessant dix personnes.

Dans chacun de ces cas, les enquêteurs ont conclu qu’une inspection et un entretien inadéquats avaient contribué à la défaillance.

Bartley affirme que, même si, lors de leur construction, bon nombre de ces structures étaient censées fonctionner de manière sûre et fiable pendant plus de cent ans, une fois que les ponts commencent à atteindre leur demi-siècle, ils commencent à nécessiter des contrôles et un entretien plus intensifs.

« Les réseaux routiers en Europe, aux États-Unis et au Japon ont été construits dans les années 1960 et 1970, dans un contexte de forte croissance de l’usage des véhicules motorisés », explique-t-il. « Aujourd’hui, dans ces pays, l’âge moyen de nos ponts atteint 50 ans et, comme pour les gens, une fois que les ponts atteignent la cinquantaine, la détérioration s’accélère. Il faut donc être plus proactif dans l’entretien et la gestion de ces structures. »

Selon le ministère japonais du Territoire, des Infrastructures et des Transports, un tiers des 730 000 ponts du pays ont plus de 50 ans. Selon l'inventaire national des ponts des États-Unis, un quart des 623 000 ponts américains ont été construits avant les années 1960, et l'âge moyen des ponts existants est d'environ 42 ans.

Et ce n'est qu'un début. Les experts préviennent que la combinaison des phénomènes météorologiques extrêmes liés au changement climatique, de la pollution et de la forte circulation accélère la détérioration de la situation.

Le changement climatique accélère la détérioration des ponts

« Par le passé, nous avons été très passifs dans la gestion de ces structures », ajoute Bartley. « Nous n’avions pas besoin de comprendre leur état, car elles ne se détérioraient pas. Nous avons pu laisser de gros blocs de béton dans le monde pendant des décennies. »

Bartley souligne que malgré quelques défaillances très médiatisées, les effondrements de ponts sont rares et que la plupart des pays ont des exigences strictes en matière de régime d'inspection où des géomètres sont envoyés pour évaluer l'intégrité de chaque structure et fermer tout pont qui pourrait devenir un risque.

Le pont autoroutier Morandi à Gênes, peu de temps après son effondrement en 2018. Photo : Reuters/Manuel Romano/NurPhoto.

Cependant, ce n’est qu’en examinant les données produites par ces inspections que l’on commence à se faire une idée de l’ampleur du problème à résoudre.

Selon une analyse des données des conseils locaux réalisée par le groupe automobile RAC Foundation, 2 928 des 73 208 ponts de Grande-Bretagne sont classés comme « non conformes », ce qui les rend incapables de supporter les véhicules les plus lourds en 2024.

L'Association américaine des constructeurs de routes et de transports (ARTBA) estime qu'environ 221 800 ponts aux États-Unis ont actuellement besoin d'être réparés ou remplacés. Parmi eux, environ 42 067 ont été classés comme « structurellement déficients » et en mauvais état.

« Il est impossible de réparer tous les ponts en même temps », explique Bartley. « Il n’y a tout simplement pas assez de ressources. »

La solution proposée par Mind Foundry à ce problème est d'utiliser l'intelligence artificielle non seulement pour aider à mieux comprendre l'état réel de chaque pont, mais aussi pour déterminer le meilleur moment pour réparer chacun d'eux individuellement au moment exact où ils en bénéficieraient le plus.

Selon Bartley, les études de ponts manquent souvent de données suffisamment significatives pour que les propriétaires puissent se faire une idée précise de l'état de chaque pont. Cela signifie que certains ponts parfaitement utilisables sont classés comme non conformes, tandis que d'autres, qui ont besoin d'une réparation urgente, peuvent continuer à fonctionner, parfois avec des conséquences tragiques.

Les inspections ont tendance à se diviser en deux types principaux : les inspections générales où un géomètre se rend à un point à distance de vue d'un pont et note tous les problèmes critiques qui nécessitent une enquête plus approfondie ; et les inspections détaillées, qui ont tendance à avoir lieu tous les six ans environ, qui sont à portée de main et nécessitent une enquête plus approfondie.

Les experts doivent ensuite attribuer à chaque structure une note de santé comprise entre un et cinq, résumant son état général.

« Le problème avec ces deux cas est que les données collectées ne sont pas vraiment structurées », explique Bartley. « C'est un processus assez subjectif et sujet à l'erreur humaine. Ils travaillent à une échelle très restreinte. Le niveau 1 correspond à un état parfait et le niveau 5 signifie que le système est déjà en panne, ce qui signifie que vous n'avez en réalité que trois options. Les inspecteurs sortent avec des presse-papiers et des appareils photo compacts. Il est très difficile de savoir, compte tenu de la taille de la travée, si j'ai repéré une fissure, s'il s'agit de la même fissure que celle que quelqu'un d'autre a examinée il y a deux ans ou s'il s'agit d'une fissure différente ? »

De plus, explique Bartley, il peut être difficile de déterminer, à partir de ces rapports, quelles réparations doivent être prioritaires et comment répartir les budgets, en particulier pour les grands organismes publics qui possèdent souvent des centaines de ponts.

L'application mobile de Mind Foundry en action. Image : Mind Foundry

Mind Foundry est l’une des nombreuses entreprises qui cherchent à utiliser un outil d’IA pour détecter et quantifier les dommages causés aux ponts.

Au cœur du nouvel outil se trouve une application mobile grâce à laquelle les inspecteurs ou le personnel municipal peuvent prendre des photos des ponts et les télécharger.

Formé à l'aide de photos et de rapports d'inspection provenant d'environ 300 ponts de la ville de Susono au Japon, le système analyse ensuite les images pour détecter et quantifier les dommages, éliminant ainsi la subjectivité du processus et permettant une plus grande cohérence.

Les experts humains peuvent ensuite examiner un ensemble de résultats plus détaillés afin de juger l’état de chaque pont et de décider comment dépenser les budgets municipaux plus efficacement.

« En fait, l’application est une caméra augmentée », explique Bartley. « Elle indique où se trouvait la caméra et quelle partie de la structure vous regardiez. Vous pouvez faire des annotations sur la photo. Cette partie est une fissure. Voici quelques défauts que j’ai vus. Voici quelques notes à ce sujet. Et puis, lorsque vous revenez au bureau, vous pouvez télécharger des photos historiques, et l’application comparera automatiquement les photos précédentes pour savoir si les défauts se sont aggravés ou non. »

Tom Bartley, directeur des infrastructures civiles chez Mind Foundry. Photo : Mind Foundry

Contrairement à d'autres entreprises qui cherchent à utiliser l'IA pour évaluer l'état des ponts, comme Niricson, basée au Canada, et Beca, basée en Nouvelle-Zélande, l'application de Mind Foundry est conçue pour être utilisée sur un grand nombre de structures et non sur les ponts emblématiques de grande envergure qui sont souvent déjà hautement surveillés à l'aide de capteurs et de drones.

Bartley ne s'étendra pas sur la question de savoir si une telle technologie aurait permis aux municipalités d'éviter des catastrophes telles que l'effondrement du pont de Gênes en 2018, mais souligne que fournir aux experts des données plus précises sur l'état réel de milliers de structures peut aider à mettre en évidence les cas où il existe un défaut majeur.

Quelles sont les voies de détérioration ?

Mais là où l'intelligence artificielle prend tout son sens, explique Bartley, c'est lorsqu'elle examine tous les défauts des ponts d'un portefeuille et détermine exactement à quel moment effectuer les réparations afin qu'elles soient effectuées au moment où elles seraient les plus bénéfiques et de la manière la plus rentable.

« Nous appelons cela les voies de détérioration », explique Bartley. « Si vous avez des pièces en métal, vous voulez les garder peintes. Si vous ne les gardez pas peintes, elles commenceront à rouiller. Si elles commencent à rouiller, elles commenceront à subir des pertes de section, et si vous commencez à subir des pertes de section, vous commencerez à subir des pertes de membre. Chaque étape de cette voie de détérioration entraîne un coût de réparation supplémentaire d'un ordre de grandeur. Mais ce que vous ne voulez pas faire, c'est juste voir un peu de rouille et procéder à une réparation complète � c'est une façon très coûteuse de procéder. »

« Il faut plutôt surveiller la détérioration de cette voie et la détecter juste avant qu’elle ne tombe en panne », explique-t-il. « L’intelligence artificielle va notamment être capable de déterminer le moment optimal pour résoudre ce problème. Nous estimons qu’environ un tiers des coûts du cycle de vie de la gestion des ponts pourraient être économisés si nous prenions le bon moment pour intervenir. »

Mais que se passe-t-il si l’IA se trompe ? En fin de compte, Bartley affirme que l’application n’est pas conçue pour remplacer la prise de décision humaine, mais simplement pour l’assister, laissant à des experts humains formés le soin de décider quand et comment mettre en œuvre les budgets de maintenance.

« Nous expliquons clairement qu’il s’agit d’une collaboration homme-IA », explique Bartley. « En fin de compte, le risque doit être pris en charge par le gestionnaire du pont, qui est sur le terrain et qui comprend qu’il s’agit d’améliorer les inspections plutôt que de remplacer les décisions humaines. Je suis sûr que nous avons beaucoup de découvertes à faire en cours de route, mais nous ne pouvons pas simplement confier la responsabilité à l’ordinateur. Nous devons le faire de manière collaborative. »