L’intelligence artificielle appliquée aux infrastructures routières et à la maintenance prédictive. Perspectives et besoins de R&D

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Cerema. Centre d'études et d'expertise sur les risques, l'environnement, la mobilité et l'aménagement (Administration). Auteur

Edité par Cerema. Bron - 2020

La filière des « Travaux publics » (TP) n’est qu’au début de sa révolution numérique. Si l'« intelligence artificielle » (IA) y occupe une place marginale, elle promet d’avoir, dans les prochaines décennies, des répercussions majeures sur les connaissances et pratiques du secteur, à toutes les étapes du cycle de vie des infrastructures. Objet d’investissements parfois considérables de la part... La filière des « Travaux publics » (TP) n’est qu’au début de sa révolution numérique. Si l'« intelligence artificielle » (IA) y occupe une place marginale, elle promet d’avoir, dans les prochaines décennies, des répercussions majeures sur les connaissances et pratiques du secteur, à toutes les étapes du cycle de vie des infrastructures. Objet d’investissements parfois considérables de la part d’entreprises comme d’Etats, la recherche-développement en « intelligence artificielle » (IA) irrigue déjà de ses applications des secteurs importants de notre économie : la santé, la sécurité des biens et des personnes, les transports, les industries manufacturières, le commerce en ligne... De la maîtrise de ces savoirs et techniques en IA, tous secteurs confondus, dépendra probablement demain une part essentielle de notre compétitivité – et de notre souveraineté. C’est pour éclairer ces « promesses » que la présente étude a été conduite. Impulsée par le comité d’orientation pour la recherche appliquée en génie civil et soutenue par le service de la recherche et de l’innovation du ministère de la Transition écologique, cette étude apporte un début de réponse aux multiples questions que peuvent se poser les non-initiés à l’IA du secteur. Que recouvre-t-elle ? Quel en est le potentiel, quelles en sont les limites ? Quelles sont les premières velléités de la filière TP en matière de recherche et d’innovation et intégrant ces approches ? Quelles pistes de développement en IA privilégier, à court et moyen termes, pour accompagner satransition écologique et numérique ?

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