Dans le domaine de la planification des infrastructures, l'intelligence artificielle (IA) catalyse un changement transformateur. Dans les projets d'infrastructure, les décideurs, les designers et les ingénieurs civils traitent de nombreuses données sur les matériaux de construction, les détails géospatiaux et les facteurs environnementaux. Les algorithmes d'IA excellent dans le traitement rapide et efficace de ces données, améliorant ainsi les capacités de prise de décision et de planification des projets.
Découvrez, à travers l'exemple d'ORIS Materials Intelligence, comment l'exploitation de l'IA peut révolutionner la conception des infrastructures linéaires de transport.
L'intelligence artificielle est une discipline en pleine évolution qui se situe à l'intersection de l'informatique et des mathématiques appliquées. Elle désigne des systèmes qui font preuve d'un comportement intelligent en analysant des données d'entrée et en exécutant des actions pour atteindre des objectifs spécifiques. Ces systèmes d'IA peuvent se manifester sous la forme d'entités logicielles, fonctionnant dans des environnements virtuels (par exemple, les assistants vocaux, les moteurs de recherche et les systèmes de reconnaissance d'images), ou intégrés dans des dispositifs matériels tels que les robots avancés, les voitures autonomes, les drones ou les applications de l'internet des objets.
Au cours de la dernière décennie, l'IA a remodelé diverses industries, y compris la construction.
ORIS Materials Intelligence tire parti de solutions numériques fondées sur l'IA et appliquées au secteur de l'infrastructure et de la construction. En relevant des défis fondamentaux tels que la consommation et l'optimisation des matériaux, la réduction des émissions de gaz à effet de serre et l'estimation des coûts, ORIS analyse des propositions de designs alternatives pour la conception d'infrastructures de transport linéaires, sur la base des objectifs initiaux. Cette approche s'écarte de la pratique conventionnelle d'évaluation et de comparaison des différentes options, signifiant un changement de paradigme apporté par l'IA dans les processus de prise de décision.
Les systèmes d'ORIS basés sur l'IA sont conçus dans un souci d'équité, de transparence et de responsabilité, en évitant les préjugés et les pratiques discriminatoires. Des données d'entraînement représentatives et diversifiées garantissent que les algorithmes sont régulièrement testés en termes d'équité et de partialité, ce qui favorise la confiance et la fiabilité.
ORIS utilise des algorithmes d'IA pour analyser les données d'observation et les projections des modèles climatiques en utilisant des régressions de séries temporelles et des algorithmes de regroupement spatial basés sur la densité. Cette évaluation prédit comment les expositions climatiques auront un impact sur les réseaux d'infrastructure dans les scénarios futurs, ce qui permet à ORIS de calculer un score unifié.
Ce score permet de proposer les mesures d'adaptation et d'atténuation les plus appropriées pour les projets d'infrastructure. La méthodologie ORIS de résilience climatique, facilitée par un algorithme de retour en arrière, permet aux décideurs politiques d'ajuster rapidement les paramètres d'évaluation et d'observer leur impact sur la quantification et la tarification finales du projet. Cette méthodologie constitue un outil essentiel pour les décideurs politiques et les planificateurs d'infrastructures, offrant une perspective claire, accessible et pratique sur les mesures d'adaptation au changement climatique.
L'un des principaux services d'ORIS est la fourniture de données sur les matériaux de construction, offrant à ses clients un ensemble de données étendu et unique englobant tous les sites de construction (carrières, ciment, RMX, asphalte, etc.), avec 35 000 sites identifiés et référencés sur la plateforme à ce jour. Un élément clé de l'outil de cartographie des données d'ORIS est l'utilisation de modèles d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images.
L'imagerie satellitaire constitue une riche source de données, utilisée pour localiser divers sites grâce à des réseaux neuronaux profonds entraînés à reconnaître les caractéristiques essentielles d'objets spécifiques. Ces modèles peuvent identifier des sites de production de matières premières (carrières, usines d'asphalte, etc.), des ponts, des dépôts de déchets, etc. ORIS utilise un ensemble de modèles de vision artificielle adaptés à chaque cas d'usage spécifique, allant de la détection d'objets à la segmentation sémantique.
Une fois la formation terminée, les modèles servent à la fois à la vérification de la qualité des données et à l'extraction de nouveaux emplacements. Les modèles de vision par ordinateur peuvent également localiser et compter des objets dans les images, tels que des excavateurs et des foreuses, ce qui permet de déterminer les niveaux d'activité sur le site.
En conclusion, ORIS introduit une innovation révolutionnaire dans l'industrie de la construction en exploitant la puissance de l'IA et de l'apprentissage automatique pour analyser le rôle des matériaux de construction dans la conception des infrastructures. Dans ce cadre technologique, ORIS donne la priorité à la durabilité, en mettant l'accent sur l'utilisation responsable des matières premières, la réduction des émissions de gaz à effet de serre, la conservation des ressources en eau et le développement d'infrastructures durables. Ces principes soulignent l'engagement inébranlable d'ORIS en faveur d'une philosophie axée sur la numérisation et la technologie, au cœur de son approche des pratiques de construction. En adoptant des technologies de pointe et en encourageant les pratiques durables, ORIS ouvre la voie à un secteur de la construction plus efficace, plus résilient et plus respectueux de l'environnement, prêt à relever les défis de demain.