# ROAD-AI: un projet au service de l'amélioration de la résilience des infrastructures et réseaux de transport

Raphaël Antoine, Christophe Biernacki, Pierre Marchand, Nathalie Mitton, André Orcési

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Raphaël Antoine, Christophe Biernacki, Pierre Marchand, Nathalie Mitton, André Orcési. ROAD-AI: un projet au service de l'amélioration de la résilience des infrastructures et réseaux de transport. Revue Générale des Routes et de l'Aménagement, 2026. hal-05442707

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# ROAD-AI : un projet au service de l'amélioration de la résilience des infrastructures et réseaux de transport

Raphaël Antoine<fnref n="1" />*, Christophe Biernacki<fnref n="2" />, Pierre Marchand<fnref n="3" />, Nathalie Mitton<fnref n="2" />, André Orcési<fnref n="1" />,<fnref n="3" /> et l'équipe ROAD-AI

## INTRODUCTION

Le Défi ROAD-AI, fruit de la collaboration entre le Cerema et Inria, vise à moderniser la gestion des infrastructures routières pour accroître leur durabilité, sécurité et résilience. Cette initiative rassemble depuis 2021 une équipe multidisciplinaire de chercheurs, d'ingénieurs et de techniciens pour aider à développer des outils innovants : création de jumeaux numériques du réseau routier, établissement de règles de comportement, surveillance des infrastructures routières, des ponts et tunnels, et planification stratégique des investissements et de la maintenance. Ces avancées reposent sur la captation et la collecte de données en milieu hostile, la modélisation de structures complexes, et le traitement de données variées ou versatile. Un total de six thèses, d'un post-doc et de deux postes d'ingénieur ont été financés dans le cadre de ce Défi. Cet article réalise une synthèse des trois axes de travail du projet.

## I. COLLECTE DE DONNÉES EN MILIEU HOSTILE

Ce premier axe se concentre sur la projection vers l'avenir, tant en termes de choix des capteurs que des méthodes pour en collecter les données et les intégrer de manière dynamique et adaptative. La captation de données est au cœur de la gestion intégrée des infrastructures routières et des ouvrages d'art. Cependant, ces captations se réalisent, par définition, dans des environnements très contraignants (ex. : accessibilité réduite, absence de réseaux électriques et de communication...), voire hostiles (ex. : conditions météorologiques, luminosité, humidité, ...). Les capteurs sont tous de nature différente avec des encombrements, sensibilité, moyens de communication potentiellement hétérogènes, fournissant des données hétérogènes en taille, type et fréquences d'acquisition.

Un premier exemple concerne l'inspection par drones pour observer de manière autonome les ouvrages et infrastructures, sans recourir au GPS, en utilisant des dispositifs tels que des capteurs de données météo, des caméras et des radars à saut de fréquence. La thèse de Diego Navarro débutée en 2022 a bénéficié d'un financement par l'institut Carnot Clim'adapt

<footnote n="1">¹Cerema, Equipe de Recherche Endsum, Cerema, 10, chemin de la Poudrière, 76121 Le-Grand-Quevilly. Email: raphael.antoine@cerema.fr</footnote>

<footnote n="2">²Inria, 59650 Villeneuve d'Ascq</footnote>

<footnote n="3">³Cerema Infrastructures de transport et Matériaux, Le Parc de la Haute Maison, 6 allée Képler / allée Lavoisier / 77420 Champs-sur-Marne</footnote>

<footnote>*auteur correspondant</footnote>
du Cerema. Ce projet a pu également bénéficier de l'appui du poste d'ingénieur instrumentation de Pierre Joyet (financement Inria). Les algorithmes de localisation et cartographie simultanés (SLAM visuels) sont essentiels, permettant aux drones (aériens et terrestres) de cartographier en 3D leur environnement et de s'y déplacer virtuellement. En effet, le signal lié au GNSS se dégrade et perd en précision à proximité des structures imposantes. Une approche originale a été développée qui consiste à effectuer une reconstruction stéréo dense de l'ouvrage en étant à une certaine distance (typiquement entre 10 et 15 mètres) [1-2]. Une fois la reconstruction 3D effectuée, celle-ci est utilisée afin de localiser le drone par rapport à l'ouvrage (Figure 1). Il a été montré qu'à proximité de l'ouvrage (typiquement entre 1 et 5 mètres) les méthodes de l'état de l'art échouent ou n'arrivent pas à localiser le drone de manière précise alors que la méthode proposée fonctionne avec une précision de l'ordre d'une dizaine de centimètres. La même approche peut être appliquée à la reconstruction et à la localisation par rapport à des structures protéiformes [3]. Une phase de maturation de cette technologie débute actuellement dans l'objectif de créer une startup valorisant ces recherches et développements. Le lecteur pourra se référer à la vidéo suivante pour plus de détails sur la thèse : https://www.youtube.com/watch?v=xGq9Xbi5fDk

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1. a) Vue d'ensemble d'un scan vertical d'une falaise effectué à 2 m de distance (Sainte-Marguerite-sur-Mer, Seine-Maritime). Le nuage de points 3D est issu de la reconstruction stereo embarquée. Le trajet vert indique la trajectoire de référence (vérité terrain) ; les trajets rouges et bleus montrent deux résultats de l'odométrie issus du module de navigation. La déviation standard est de l'ordre de 6 cm. Les annotations par lettres correspondent à des étapes sur le trajet (non commentées ici). La technique de reconstruction peut également être utilisée pour le suivi du trait de côte dans les zones impliquant des infrastructures. b) Principe du scan automatique d'une pile de pont réalisé par un drone autonome. Celui-ci part de sa base et effectue un scan vertical de la pile à partir d'une carte 3D initiale. Cette opération est effectuée sans recourir au GNSS, grâce à des caméras et en utilisant un algorithme de type SLAM [3] (Illustration : Pierre Joyet).</figcaption></figure>

Un second exemple d'initiative est la thèse d'Emi Dreckmeyr, entamée en janvier 2025, dans le cadre d'un partenariat élargi réunissant le Cerema, Inria, la PME Silmach et le bureau d'études en calcul des structures AIA Ingénierie. Cette collaboration s'inscrit dans le projet SIRCAPASS (« Surveillance des Infrastructures Routières par Capteurs Passifs »), qui a pour objectif de développer une solution opérationnelle pour la surveillance préventive des ponts, en s'appuyant sur une technologie innovante de micro-capteurs passifs, sans recours à une source d'énergie. Ce projet bénéficie d'un soutien financier de Bpifrance (appel à projets i-Démo, dans le cadre
du plan France Relance). Il s'agit de concevoir un protocole de communication répondant aux besoins de la collecte des données relevées par les capteurs ainsi que de la redecente de commandes, quelle que soit la zone où ils sont déployés et ce, avec une consommation d'énergie la plus frugale possible. Ce protocole vise à prendre en compte les contraintes applicatives de déploiement physique (accessibilités, environnement radio, possibilité d'alimentation électrique ou de récupération d'énergie ambiante) et s'adapter dynamiquement au type de donnée (scalaire, image, etc) et à ses besoins opérationnels (alerte vs monitoring). La consommation d'énergie liée à la transmission de la donnée est en effet influencée par le choix de la technologie radio utilisée, la quantité de données transmises, la puissance d'émission (et donc les distances sur lesquelles la donnée est transmise). Le protocole de communication étudié s'intéresse aux couches 2 (accès au medium) et 3 (routage) pour adapter ces différents paramètres dynamiquement et répondre ainsi aux besoins applicatifs (en termes de latence, délais, débit...) qui varient d'un type de donnée à un autre, avec une consommation d'énergie minimale.

## II. MODELISATION DE STRUCTURES PROTEIFORMES

Ce second axe concerne la modélisation 3D des structures d'intérêt très diverses comme des chaussées, des ouvrages d'art (ponts, tunnels, murs, digues), des formations géologiques comme les sols ou les falaises, d'où leur caractère protéiforme. Un premier problème est le recensement exhaustif et automatique des ouvrages à l'échelle d'un territoire. La détection automatique de la position probable d'ouvrages d'art a été étudiée et des méthodes d'apprentissage supervisé ont été explorées dans le cadre du stage réalisé par Gildas Cherrier.

Un second problème est de comprendre l'évolution temporelle des structures et de leur environnement. La captation de données 3D, menée dans le cadre du premier axe du Défi, génère des volumes massifs de données hétérogènes : nuages de points 3D non structurés, séries de points linéaires en 3D et images. Plusieurs campagnes d'acquisition sont nécessaires pour couvrir intégralement un ouvrage ou un site, tandis que le suivi spatio-temporel requiert d'effectuer des mesures répétées à différents intervalles de temps. Pour chaque site étudié, le recalage et la mise en correspondance de ces données est une étape indispensable avant l'analyse métrologique et notamment le calcul de distances (Figure 2). Le recalage de nuages de points 3D repose sur l'estimation d'une transformation rigide visant à aligner tous les nuages dans un repère commun pour ne former qu'un seul nuage fusionné exploitable. Le principal défi scientifique réside dans la robustesse de cette estimation, malgré des résolutions variables, des incertitudes de mesure (bruit variable, occultations météorologiques, données aberrantes), et des variations morphologiques significatives propres aux environnements instables.

La mise en correspondance de nuages de points ou de surfaces acquis à des instants différents vise à établir une fonction univoque (idéalement bijective) entre chaque point d'un nuage – ou d'une surface reconstruite à partir du nuage – et son analogue sur les autres nuages. La difficulté est d'être robuste (stable) en présence de données manquantes ou aberrantes, tout en permettant le calcul de distances et fiabilités associées. Dans le cadre du post-doctorat de Roberto Dyke (financement Inria), des approches de fonctions de correspondance diffuses ont été explorées, en alternative aux méthodes classiques point à point. Ces travaux s'appuient sur des plans de transport optimal à contraintes assouplies (notamment la conservation de masse), afin de définir des métriques robustes entre structures [4]. Par ailleurs, une méthode de segmentation sémantique dense a été développée pour faciliter le recalage et la mise en correspondance, y compris pour le recalage géographique de données de mesure. Elle permet d'associer les données de mesure à un repère global, que ce soit à partir
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d'une carte vectorielle ou tramée, contribuant ainsi à la précision du positionnement et à la fiabilité de l'analyse spatio-temporelle.

La segmentation sémantique et l'utilisation d'autres types de mesures (comme la couleur ou la réflectivité) permettent d'envisager des méthodes d'exploration exhaustive de l'espace de transformation (méthodes dites de recalage global) plutôt que des recherches locales de correspondance.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2. Exemple de classification automatique de la végétation sur le glissement du Chambon (Isère).</figcaption></figure>

Enfin, motivée par des applications où l'obtention de données est coûteuse, la thèse de Jacopo Iollo (financement via la Fondation Inria et la Poste) a étudié comment réduire les coûts des procédures d'acquisition de données en concevant les expériences les plus informatives à réaliser. En s'appuyant sur les principes bayésiens, elle introduit une notion de gain d'information fondée sur la différence entre l'entropie avant (dérivée du *prior* - la connaissance avant l'expérience), et après (postérieure) une expérience. Cette approche a mené au développement du *Design Expérimental Bayésien* (BED), une méthode expérimentale séquentielle qui sélectionne chaque nouvelle mesure en fonction des données précédemment acquises. Cette procédure implique une étape d'optimisation pour sélectionner l'expérience la plus pertinente à réaliser et une étape d'inférence pour actualiser les connaissances sur la base des nouvelles données acquises [5-6].

### III. TRAITEMENT DE DONNÉES VERSATILES

Ce troisième axe vise à développer les méthodologies permettant de traiter des jeux de données hétérogènes, issus des différents capteurs. Il a aussi pour objectif de fournir une aide à la maintenance prédictive. Il s'appuie sur plusieurs travaux de thèse décrits ci-après qui ont pu bénéficier d'un soutien par des ingénieurs recrutés au sein du Défi (postes d'ingénieur de traitement des données de Zoubeir Marouf-Araibi - financement Cerema - et
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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

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Cerema

CLIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

Inria

d'Arthur Vignais - financement par l'institut Carnot Clim'adapt du Cerema).

Une première action concerne la surveillance du vieillissement des ouvrages d'art (ponts, tunnels). C'est l'objet de la thèse de Brice Marc (financement Cerema), débutée en mars 2023. Un point important est de pouvoir ausculter les ouvrages de manière non invasive pour effectuer un diagnostic le moins coûteux possible, en termes d'impact sur l'utilisation des ouvrages, la circulation. Le développement d'outils automatiques d'auscultation répond donc à un besoin des experts du métier, mais le challenge reste difficile notamment du fait de la variabilité des infrastructures et de la rareté des défauts à modéliser. Les méthodes automatiques utilisées pour l'auscultation des ouvrages d'art sont, pour la plupart, supervisées et donc, coûteuses en termes d'acquisition et d'annotation d'anomalies. Les méthodes de détection d'anomalies faiblement supervisées offrent une alternative à ces méthodes grâce à des modèles qui n'apprennent qu'avec des images saines. Afin d'étudier les performances de ces méthodes appliquées au cas des ouvrages d'art, des images de parois d'un tunnel routier ont été acquises pour constituer un jeu de données (Figure 3). Plusieurs modèles ont été déployés et testés, qui mettent en œuvre chacun des principaux paradigmes de méthodes non supervisées. Sur ces expériences, le modèle fondé sur les normalizing flow multi-échelles (MSFlow), avec ajout d'un apprentissage contrastif [7], s'avère prometteur pour relever les anomalies sur les parois du tunnel (Figure 4), avec un apprentissage peu demandeur en données [8-9].

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3. Application "Crack Base" (en cours de développement) qui a pour but de rationaliser et de structurer les données acquises, d'annoter les images, de mener des expérimentations, et d'optimiser la détection des équipements et des défauts.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 4. Exemple de détection automatique d'anomalies (zones claires des images de droite) par une approche d'apprentissage profond non supervisé [8-9]. Seule une centaine d'images saines est utilisée pour cet apprentissage.</figcaption></figure>

Une seconde action est la thèse de Mustapha Atmani, initiée en décembre 2024, qui s'inscrit également dans le cadre du projet SIRCAPASS (financement Bpifrance via l'appel à projets i-Démo). Il s'agit de développer des solutions innovantes pour le suivi de l'état de santé des ouvrages d'art. L'objectif est notamment de détecter des phénomènes critiques tels que la fatigue des ponts métalliques, l'ouverture de joints et fissures, les surcharges, les passages non autorisés ou encore les chocs sur piles. Ces phénomènes sont surveillés à l'aide de capteurs passifs appelés ChronoMEMS, fabriqués par la société SilMach. Ces capteurs mécaniques fonctionnent sans alimentation électrique, contrairement aux capteurs traditionnels, et fournissent des données limitées sous forme de comptages d'amplitudes de déformation dans des intervalles prédéfinis. La thèse porte sur le traitement statistique de ces données réduites afin d'en extraire un maximum d'informations pertinentes pour l'estimation de l'endommagement cumulé des structures afin de prédire leur durée de vie résiduelle. Il s'agit alors de comparer la précision des résultats obtenus avec ceux dérivés de capteurs plus traditionnels, comme les jauges de déformation. En parallèle, la thèse vise à proposer des critères de conception permettant de calibrer et d'optimiser ces capteurs passifs, afin d'améliorer leur efficacité et leur pertinence dans les applications de surveillance structurelle.

Enfin, une troisième action correspond à la thèse de Zakariae Moutaouakil, commencée en octobre 2024 et qui porte sur l'établissement de lois d'évolution et de survie du réseau routier secondaire à partir de relevés périodiques d'images de la surface de chaussée. Cette thèse bénéficie d'un financement de la Fondation Inria et de la Poste. Pour gérer et maintenir la performance du patrimoine routier, les acteurs utilisent des modèles statistiques (modèles d'évolution et/ou de lois de survie) pour prédire l'état des chaussées au fil du temps et sous l'effet du trafic routier. Ces modèles, alimentés par différentes mesures in situ réalisées par des opérateurs professionnels, sont généralement intégrés à un système d'aide à la décision. Si ce dernier répond aux besoins du réseau routier principal (autoroutes et routes nationales), le réseau routier secondaire nécessite un outil dédié prenant en compte ses spécificités et ses contraintes techniques et financières. Dans ce contexte, l'objectif de la thèse est d'évaluer la faisabilité d'une adaptation des méthodes utilisées pour prédire l'état de la chaussée d'un tronçon routier du réseau secondaire en se basant sur l'évolution des dégradations de surface de la chaussée détectées sur images. On s'intéresse en particulier au développement de modèles par apprentissage profond capables de capturer à la fois les dynamiques spatiales (localisation des
dégradations) et temporelles, mais aussi en intégrant les contraintes physiques et l'expertise métier. La thèse s'appuiera sur des indicateurs opérationnels d'état de chaussée, comme le Pavement Condition Index (PCI), et sur la base de données Cerema Aigle3D, qui offre un suivi géoréférencé de la surface du réseau structurant national sur plusieurs années.

## CONCLUSIONS

Le Défi ROAD-AI a été imaginé pour mutualiser le savoir-faire des deux instituts, à savoir les compétences métiers du Cerema et les compétences scientifiques dans le numérique d'Inria.

Trois axes de recherche constituent la structure de ce défi, allant de la collecte des données (ex : via des réseaux sans fil multi-sauts, inspection par drones ou bien par véhicules au milieu de la circulation), à la modélisation 3D des structures (exploitation des données satellites, radars, photogrammétriques pour une cartographie externe voire interne des ouvrages ou de leur environnement direct), jusqu'au traitement des données (détection d'anomalies dans les images, prévision d'évolution des paramètres observés) et à la maintenance prédictive. Les études menées jusqu'à maintenant ont également mis en évidence de nombreux autres défis que les deux instituts se promettent d'étudier par la suite, pérennisant ainsi leur collaboration.

L'objectif est de faire évoluer la maintenance patrimoniale des infrastructures au bénéfice des opérateurs routiers, en dépassant les verrous scientifiques et techniques auxquels sont aujourd'hui confrontés les gestionnaires des patrimoines d'infrastructures.

## REMERCIEMENTS

Le Défi ROAD-AI bénéficie du soutien financier d'Inria, du Cerema, de l'Institut Carnot Clim'Adapt et de la Fondation La Poste Inria. Depuis 2021, il a rassemblé une quarantaine de chercheurs, ingénieurs/experts et techniciens avec des implications des équipes suivantes au Cerema : les équipes de recherche ENDSUM et GeoCoD, le groupe OSECC, le Cerema ITM, les directions territoriales Est, Méditerranée, Sud-Ouest, Centre-Est, Hauts-de-France; et des équipes de recherche suivantes à Inria: ACENTAURI, COATI, FUN, I4S, MODAL, STATIFY et TITANE. Deux thèses du Défi ROAD-AI s'inscrivent par ailleurs dans le cadre du projet SIRCAPASS: « Surveillance des Infrastructures Routières par Capteurs Passifs » qui bénéficie d'un soutien financier de Bpifrance (appel à projets i-Démo, dans le cadre du plan France Relance). Les données relatives aux falaises utilisées dans la thèse de Diego Navarro sont issues du projet Defhy3geo, soutenu par la Région Normandie et cofinancé par le Fonds Européen de Développement Régional (FEDER).

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INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

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LA POSTE
GROUPE

Financé par

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GOUVERNEMENT
Liberté
Égalité
Progrès

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UNION EUROPÉENNE
Fonds Européen de Développement Régional

## REFERENCES

[1] Diego Navarro, Raphael Antoine, Ezio Malis, Philipe Martinet. Towards autonomous robotic structure inspection with dense-direct visual-SLAM. EUSIPCO 2024 - 32th
European signal processing conference, Aug 2024, Lyon, France. (hal-04691850).

[2] P. Charbonnier, P. Foucher, R. Antoine, D. Navarro, B. Marc. Apports de l'imagerie et de l'Intelligence Artificielle pour les ponts connectés. Colloque Le Pont, Association Le Pont, Oct 2023, Toulouse, France. hal-04514366.

[3] D. Navarro, E. Malis, R. Antoine, P. Martinet: "Hybrid Visual SLAM for Multi-session Precise Localization: Application to a Coastal Cliff in Normandy". International Conference on Autonomic and Autonomous Systems (ICAS), Lisbon, Portugal, 2025.

[4] R. M. Dyke, M. Wintraecken, M.-A.nut, P. Alliez. Curvature-guided optimal transport for rigid point cloud registration. Poster. Eurographics Symposium on Geometry Processing, 2025.

[5] J. Iollo, C. Heinkelé, P. Alliez, F. Forbes. PASOA - Particle Based Bayesian Optimal Adaptive Design. ICML 2024 – 41st International Conference on Machine Learning, 2024.

[6] J. Iollo, C. Heinkelé, P. Alliez, F. Forbes. Bayesian Experimental Design via Contrastive Diffusions. ICLR 2025 – International Conference on Learning Representations, 2025.

[7] X. Yao, R. Li, J. Zhang, J. Sun, and C. Zhang. Explicit boundary guided semi-pull contrastive learning for supervised anomaly detection. In CVPR, 2023.

[8] B. Marc, P. Foucher, F. Forbes, P. Charbonnier. Évaluation de méthodes de détection d'anomalies non supervisée pour l'auscultation des ouvrages d'art. RFIAP 2024 - Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, AFRIF (Association Française pour la Reconnaissance et l'Interprétation des Formes), Jul 2024, Lille, France. pp.1-3. hal-04620019v2.

[9] B. Marc, P. Foucher, F. Forbes, P. Charbonnier, Normalizing Flows with Task-specific Pre-training for Unsupervised Anomaly Detection on Engineering Structures, EUSIPCO 2024 - 32nd European conference on signal processing, Aug 2024, Lyon, France. pp.1-5. hal-04715892.