# Apports de l'imagerie et de l'Intelligence Artificielle pour les ponts connectés

Pierre Charbonnier, Philippe Foucher, Raphaël Antoine, Diego Navarro, Brice Marc

► To cite this version:

Pierre Charbonnier, Philippe Foucher, Raphaël Antoine, Diego Navarro, Brice 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

HAL Id: hal-04514366

https://hal.science/hal-04514366

Submitted on 18 Apr 2024

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abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

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Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# Apports de l'imagerie et de l'Intelligence Artificielle pour les ponts connectés

Pierre Charbonnier, Philippe Foucher, Raphaël Antoine, Diego Navarro, Brice Marc

► To cite this version:

Pierre Charbonnier, Philippe Foucher, Raphaël Antoine, Diego Navarro, Brice 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

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Cerema

CLIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

# APPORTS DE L'IMAGERIE ET DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LES PONTS CONNECTÉS

Colloque Le Pont : « L'innovation au service du Génie Civil »

P. Charbonnier, P. Foucher, R. Antoine, D. Navarro, B. Marc

Toulouse, 17 octobre 2023

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Photo D. Descouens (image sous licence CC BY-SA 4.0 DEED)

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

## LES PRÉSENTATIONS

ENDSUM (Evaluation Non Destructive des StrUctures et des Matériaux)

* Équipe de recherche Cerema multi-sites, 21 permanents (13 chercheurs)

* Caractérisation des milieux en génie civil et sciences de la Terre, dans le spectre électromagnétique

* Imagerie multi-physique, détection et reconnaissance, visualisation

Défi ROAD-AI (2021-2025)

* Partenariat structurant avec inria

* 9 entités Cerema, 6 équipes-projet INRIA

* 4 thèses, 2 post-docs, 2 CDI ingénieurs

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>3D + résistivité</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>3D + GPR</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Cerema
CLIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Cerema

CLIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

# APPORTS DE L'IMAGERIE ET DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LES PONTS CONNECTÉS

Colloque Le Pont : « L'innovation au service du Génie Civil »

P. Charbonnier, P. Foucher, R. Antoine, D. Navarro, B. Marc

Toulouse, 17 octobre 2023

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Photo D. Descouens (image sous licence CC BY-SA 4.0 DEED)

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

## LES PRÉSENTATIONS

ENDSUM (Evaluation Non Destructive des StrUctures et des Matériaux)

* Équipe de recherche Cerema multi-sites, 21 permanents (13 chercheurs)

* Caractérisation des milieux en génie civil et sciences de la Terre, dans le spectre électromagnétique

* Imagerie multi-physique, détection et reconnaissance, visualisation

Défi ROAD-AI (2021-2025)

* Partenariat structurant avec inria

* 9 entités Cerema, 6 équipes-projet INRIA

* 4 thèses, 2 post-docs, 2 CDI ingénieurs

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>3D + résistivité</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>3D + GPR</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Cerema
CLIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt
## CONTEXTE

Le développement des capteurs

- Image

- Visible, Infra-Rouge thermique

- 360°, RGB-D

- Laser

- Lidar, LCMS

- Radar

... et des moyens d'emport

- des caméras industrielles aux tél. portables

- essor des drones

... ouvre la voie à une nouvelle génération d'outils pour l'inspection et le suivi des Ouvrages d'Art

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Cerema
CUMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Introduction

3

## PROBLÉMATIQUES « PONTS CONNECTÉS »

Localisation et reconstruction 3D

- Guidage, repérage, suivi temporel, visualisation, interprétation, visites virtuelles

Reconnaissance des formes

- détection et reconnaissance de défauts, d'objets d'intérêt, interprétation sémantique des scènes

On propose ici un aperçu des techniques et quelques exemples d'applications étudiées au Cerema

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Schema of the user case with an example of the multi-frequency radar output superposed.

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Cerema
CUMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Introduction

4
## CONTEXTE

Le développement des capteurs

- Image

- Visible, Infra-Rouge thermique

- 360°, RGB-D

- Laser

- Lidar, LCMS

- Radar

... et des moyens d'emport

- des caméras industrielles aux tél. portables

- essor des drones

... ouvre la voie à une nouvelle génération d'outils pour l'inspection et le suivi des Ouvrages d'Art

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Introduction

3

## PROBLÉMATIQUES « PONTS CONNECTÉS »

Localisation et reconstruction 3D

- Guidage, repérage, suivi temporel, visualisation, interprétation, visites virtuelles

Reconnaissance des formes

- détection et reconnaissance de défauts, d'objets d'intérêt, interprétation sémantique des scènes

On propose ici un aperçu des techniques et quelques exemples d'applications étudiées au Cerema

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Schema of the user case with an example of the multi-frequency radar output superposed.

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Introduction

4
# IMAGERIE ET IA POUR LES PONTS CONNECTÉS

## Introduction

## Localisation et reconstruction 3D

## Reconnaissance des formes

## Conclusion

## Le programme ponts connectés

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Imagerie et IA pour les ponts connectés

# LOCALISATION ET RECONSTRUCTION 3D

## Odométrie visuelle

* Locale, focalisée sur l'estimation du mouvement

## SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)

* Ajoute un modèle global pour cohérence

* Donne accès à la reconstruction

## SFM (Structure from motion)

* Focalisée sur la reconstruction (photogrammétrie)

* Utilise des vues non ordonnées

* Implique la localisation des positions de caméras

## Mise en correspondance robuste de points d'intérêt et ajustement de faisceaux

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

[Agarwal2011]

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Localisation et reconstruction 3D

6
# IMAGERIE ET IA POUR LES PONTS CONNECTÉS

## Introduction

## Localisation et reconstruction 3D

## Reconnaissance des formes

## Conclusion

## Le programme ponts connectés

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Imagerie et IA pour les ponts connectés

# LOCALISATION ET RECONSTRUCTION 3D

## Odométrie visuelle

* Locale, focalisée sur l'estimation du mouvement

## SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)

* Ajoute un modèle global pour cohérence

* Donne accès à la reconstruction

## SFM (Structure from motion)

* Focalisée sur la reconstruction (photogrammétrie)

* Utilise des vues non ordonnées

* Implique la localisation des positions de caméras

## Mise en correspondance robuste de points d'intérêt et ajustement de faisceaux

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

[Agarwal2011]

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Localisation et reconstruction 3D

6
## RECONSTRUCTION 3D COMBINÉE SONAR/IMAGE

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Modèle 3D voûte + trajectoire</figcaption></figure>

### Profils SONAR

Modélisation « tube entier » des tunnels navigables, quand photogrammétrie et topographie pallient l'absence de GPS pour la cartographie mobile

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

Fusion → modèle « tube entier »
[Moisan et al, Photogrammetric Record, 2021]

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

iCUBE
Laboratoire des sciences de l'environnement et de l'Aménagement

INSA

INSTITUT NATIONAL
DES SCIENCES
APPLIQUÉES
STRASBOURG

CETU

vnf
Voies nucléaires de France

Localisation et reconstruction 3D

7

## LOCALISATION PAR SLAM POUR L'INSPECTION

Localisation précise et commande d'un système multi robots

collaboratif pour l'inspection d'infrastructures

### Thèse de Diego Navarro (ROAD-AI)

### Objectifs : précision < 5 cm, vitesse de vol 1 m/s

#### 2 phases

1. Construction d'un modèle de référence (stéréo + IMU)

2. Relocalisation (monoculaire) / modèle selon plan de vol

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Pont d'aquitaine</figcaption></figure>

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Modèle reconstruit (épars / dense)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

Localisation et reconstruction 3D

8
## RECONSTRUCTION 3D COMBINÉE SONAR/IMAGE

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Modèle 3D voûte + trajectoire</figcaption></figure>

### Profils SONAR

Modélisation « tube entier » des tunnels navigables, quand photogrammétrie et topographie pallient l'absence de GPS pour la cartographie mobile

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Fusion → modèle « tube entier »</figcaption></figure>

[Moisan et al, Photogrammetric Record, 2021]

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

iCUBE
Laboratoire des sciences de l'environnement et de l'Aménagement

INSA

INSTITUT NATIONAL
DES SCIENCES
APPLIQUÉES
STRASBOURG

CETU

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Localisation et reconstruction 3D

7

## LOCALISATION PAR SLAM POUR L'INSPECTION

Localisation précise et commande d'un système multi robots

collaboratif pour l'inspection d'infrastructures

Thèse de Diego Navarro (ROAD-AI)

Objectifs : précision < 5 cm, vitesse de vol 1 m/s

2 phases

1. Construction d'un modèle de référence (stéréo + IMU)

2. Relocalisation (monoculaire) / modèle selon plan de vol

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Pont d'aquitaine</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Modèle reconstruit (épars / dense)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

Localisation et reconstruction 3D

8
LOCALISATION PAR SLAM POUR L'INSPECTION

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

Localisation et reconstruction 3D

9

LA RECONNAISSANCE DES FORMES (RDF)

Branche de l'Intelligence Artificielle (IA)

Tâche de base : catégoriser des « formes »

* Simple pour un humain, difficile pour une machine...

* Variabilité des formes, conditions d'observations changeantes, données perturbées

Approche dominante : orientée données

* Apprentissage statistique (par l'exemple) des paramètres d'un automate

* Inférence ou prédiction sur données observées

Utilisent une représentation simplifiée : les features

* Caractéristiques extraites des images

Modèle le plus performant : le réseau de neurones (profond)

Différentes architectures selon le types de tâches traitées

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

D'après [CANU], © LEGO International

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

10
LOCALISATION PAR SLAM POUR L'INSPECTION

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Inria

Localisation et reconstruction 3D

9

LA RECONNAISSANCE DES FORMES (RDF)

Branche de l'Intelligence Artificielle (IA)

Tâche de base : catégoriser des « formes »

* Simple pour un humain, difficile pour une machine...

* Variabilité des formes, conditions d'observations changeantes, données perturbées

Approche dominante : orientée données

* Apprentissage statistique (par l'exemple) des paramètres d'un automate

* Inférence ou prédiction sur données observées

Utilisent une représentation simplifiée : les features

* Caractéristiques extraites des images

Modèle le plus performant : le réseau de neurones (profond)

Différentes architectures selon le types de tâches traitées

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

D'après [CANU], © LEGO International

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

10
## QUELQUES TÂCHES DE RDF

La classification

* Affecter un label à une instance

* Binaire (2 classes) ou multi-classes

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Béton</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Maçonnerie</figcaption></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

La détection

* Etablir la **présence** d'un objet

* Le localiser

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

La segmentation

* Partitionner l'image en régions

* Leur affecter un label

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

11

## UN HISTORIQUE, EN QUELQUES ÉTAPES

Années 1950 – 60 : modélisation du neurone (Perceptron)

* Décisions élémentaire, discrimination linéaire

Années 1970 : -

Années 1980 : réseaux de neurones, apprentissage (back-propagation)

* Discrimination non linéaire, apprentissage end-to-end des pondérations

* Très bonne machines pour décider, mais nécessitent des features appropriées

Années 1990 - 2000 : réseaux convolutionnels, apprentissage profond

* On apprend les features automatiquement

* A partir de 2010, supplante la concurrence sur les benchmarks en Computer Vision

Années 2020 : les transformers, essor des modèles génératifs

* Modèle issu du traitement du langage, adaptation aux images

* On apprend des relations spatiales

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

12
## QUELQUES TÂCHES DE RDF

**La classification**

* Affecter un label à une instance

* Binaire (2 classes) ou multi-classes

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Béton</figcaption></figure>

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Maçonnerie</figcaption></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

**La détection**

* Etablir la **présence** d'un objet

* Le localiser

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

**La segmentation**

* Partitionner l'image en régions

* Leur affecter un label

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

11

## UN HISTORIQUE, EN QUELQUES ÉTAPES

Années 1950 – 60 : modélisation du neurone (Perceptron)

* Décisions élémentaire, discrimination linéaire

Années 1970 : -

Années 1980 : réseaux de neurones, apprentissage (back-propagation)

* Discrimination non linéaire, apprentissage end-to-end des pondérations

* Très bonne machines pour décider, mais nécessitent des features appropriées

Années 1990 - 2000 : réseaux convolutionnels, apprentissage profond

* On apprend les features automatiquement

* A partir de 2010, supplante la concurrence sur les benchmarks en Computer Vision

Années 2020 : les transformers, essor des modèles génératifs

* Modèle issu du traitement du langage, adaptation aux images

* On apprend des relations spatiales

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

12
## APPRENTISSAGE SUPERVISÉ

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

## LA DÉMARCHE DE MISE AU POINT

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>2. Choix modèle et apprentissage</figcaption></figure>

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

Modèle

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>3. Évaluation</figcaption></figure>

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

<figure><img src="image_79.png" /></figure>
## APPRENTISSAGE SUPERVISÉ

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

13

## LA DÉMARCHE DE MISE AU POINT

### 1. Collecte et labellisation des données

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

### 2. Choix modèle et apprentissage

### 3. Évaluation

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

14
# DÉTECTION D'ANOMALIES SUR OA

Thèse de Brice MARC (ROAD-AI, 2023-2026)

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

Inspection des structures très coûteuse

* Entraîne fermeture partielle ou totale

* Des conditions de travail difficiles

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

Verrous identifiés

* Défauts peu représentés

* De nombreuses variétés de défauts très différentes

* Faible proportion par rapport aux données saines

<figure><img src="image_82.png" /></figure>

Défauts

<figure><img src="image_83.png" /></figure>

Données
saines

* Données annotées rares et coûteuses à obtenir

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

Données annotées

* Les modèles détectent beaucoup de faux positifs

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

Cerema
CUMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

Reconnaissance des formes

15

# APPRENTISSAGE PAR SYNTHÈSE D'ANOMALIES

<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>Image saine</figcaption></figure>

+

<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>Fer apparent</figcaption></figure>

Interpolation
de Poisson

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>Image augmentée</figcaption></figure>

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

Cerema
CUMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

16
# DÉTECTION D'ANOMALIES SUR OA

Thèse de Brice MARC (ROAD-AI, 2023-2026)

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

Inspection des structures très coûteuse

- Entraîne fermeture partielle ou totale

- Des conditions de travail difficiles

<figure><img src="image_82.png" /></figure>

Verrous identifiés

- Défauts peu représentés

- De nombreuses variétés de défauts très différentes

- Faible proportion par rapport aux données saines

- Données annotées rares et coûteuses à obtenir

- Les modèles détectent beaucoup de faux positifs

<figure><img src="image_83.png" /></figure>

Défauts

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

Données saines

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

Données annotées

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

Reconnaissance des formes

15

# APPRENTISSAGE PAR SYNTHÈSE D'ANOMALIES

<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>Image saine</figcaption></figure>

+

<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>Fer apparent</figcaption></figure>

Interpolation
de Poisson

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>Image augmentée</figcaption></figure>

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Reconnaissance des formes

16
# APPRENTISSAGE PAR SYNTHÈSE D'ANOMALIES

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

Réseau U-Net

REPUBLICHE
FRANÇAISE

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Image analysée

<figure><img src="image_103.png" /></figure>

Résultat attendu

<figure><img src="image_104.png" /></figure>

<figure><img src="image_105.png" /></figure>

Résultat obtenu

Reconnaissance des formes

17

# CONCLUSION

## Localisation et reconnaissance des formes

* des techniques qui arrivent à maturité

* codes sources et bases de données disponibles

* nécessitent des adaptations et des tests

## Reconnaissance des formes

* importance de la donnée

* choix des architectures, savoir-faire pratique

* nécessité d'évaluer les performances

<figure><img src="image_106.png" /></figure>

REPUBLICHE
FRANÇAISE

<figure><img src="image_107.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_108.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Conclusion

18
## APPRENTISSAGE PAR SYNTHÈSE D'ANOMALIES

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

Réseau U-Net

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

<figure><img src="image_103.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_104.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Image analysée

<figure><img src="image_105.png" /></figure>

Résultat attendu

<figure><img src="image_106.png" /></figure>

<figure><img src="image_107.png" /></figure>

Résultat obtenu

Reconnaissance des formes

17

## CONCLUSION

Localisation et reconnaissance des formes

* des techniques qui arrivent à maturité

* codes sources et bases de données disponibles

* nécessitent des adaptations et des tests

Reconnaissance des formes

* importance de la donnée

* choix des architectures, savoir-faire pratique

* nécessité d'évaluer les performances

<figure><img src="image_108.png" /></figure>

<figure><img src="image_109.png" /></figure>

<figure><img src="image_110.png" /></figure>

Cerema
CIMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_111.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

Conclusion

18
# LE PROGRAMME PONTS CONNECTÉS

Le Cerema pilote l'appel à projets « Ponts connectés » (2021-2023) pour le ministère

Rédaction de l'appel à projet, sélection de 17 projets

Accompagnement technique et scientifique
(au-delà du suivi administratif)

- Binômes experts / chercheurs

- 9 projets accompagnés par ENDSUM

Appréciation d'ensemble très positive

- Investissement, sérieux

- Objectifs souvent atteints

Aujourd'hui, une illustration des projets IMGC + demain projet SOFIA

→ Le Cerema proposera une restitution globale au premier semestre 2024

<figure><img src="image_109.png" /><figcaption>Visio de suivi d'un projet</figcaption></figure>

<figure><img src="image_110.png" /></figure>

<figure><img src="image_111.png" /></figure>

Cerema
CUMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_112.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

AAP Ponts Connectés

19

# MERCI DE VOTRE ATTENTION

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

ROAD-AI

<figure><img src="image_114.png" /></figure>

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

Ponts connectés

<figure><img src="image_116.png" /></figure>

<figure><img src="image_117.png" /></figure>

Cerema
CUMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_118.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

That's all, folks!

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# LE PROGRAMME PONTS CONNECTÉS

Le Cerema pilote l'appel à projets « Ponts connectés » (2021-2023) pour le ministère

Rédaction de l'appel à projet, sélection de 17 projets

Accompagnement technique et scientifique
(au-delà du suivi administratif)

- Binômes experts / chercheurs

- 9 projets accompagnés par ENDSUM

Appréciation d'ensemble très positive

- Investissement, sérieux

- Objectifs souvent atteints

Aujourd'hui, une illustration des projets IMGC + demain projet SOFIA

→ Le Cerema proposera une restitution globale au premier semestre 2024

<figure><img src="image_112.png" /><figcaption>Visio de suivi d'un projet</figcaption></figure>

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

<figure><img src="image_114.png" /></figure>

Cerema
CUMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

AAP Ponts Connectés

19

# MERCI DE VOTRE ATTENTION

<figure><img src="image_116.png" /></figure>

ROAD-AI

<figure><img src="image_117.png" /></figure>

<figure><img src="image_118.png" /></figure>

Ponts connectés

<figure><img src="image_119.png" /></figure>

<figure><img src="image_120.png" /></figure>

Cerema
CUMAT & TERRITOIRES DE DEMAIN

<figure><img src="image_121.png" /></figure>

INSTITUT
CARNOT
Clim'adapt

That's all, folks!

20