IA et Inspection Prédictive : Maintenance intelligente des ouvrages d'art
Assurez la pérennité de vos actifs par le suivi de santé structurelle (SHM).
Présentation de la formation
⚠️Présentation de la formation.
Durée : 5 jours (35 heures) ou Parcours Modulaire (In-Company).
Public : Connaissance du génie civil et des pathologies du béton/acier
(Ingénieurs structures, gestionnaires de concessions routières/ferroviaires, inspecteurs techniques.).
Prérequis : Expérience professionnelle ou poste actuel en lien avec le domaine de la formation.
Points forts de la formation
- Zéro Panne, Zéro Surprise : Passez d’une maintenance subie à une maintenance prédictive pour éviter les défaillances critiques des ponts et tunnels.
- IA & Vision par Ordinateur : Automatisez la détection des fissures et de la corrosion via l’analyse intelligente de photos et de vidéos par drone.
- Suivi Connecté (SHM) : Apprenez à piloter des capteurs IoT pour surveiller la santé des structures en temps réel et à distance.
- Double Expertise KEG & PUC : Une méthodologie de pointe alliant la tech française d’ENSITECH et l’ingénierie civile de la PUC Campinas
Objectifs de la formation
- Interpréter les signaux de capteurs (IoT) via le Machine Learning.
- Automatiser la détection de défauts (fissures, corrosion) par Vision par Ordinateur.
- Passer d’une maintenance préventive à une maintenance conditionnelle.
Programme
Jour 1 : Cadrage Stratégique & Design Thinking
L’objectif : Aligner les enjeux de sécurité publique et de rentabilité économique.
- Matin : Diagnostic des infrastructures
o Analyse des pathologies structurelles (fissures, flèches, vibrations excessives).
o Limites des méthodes d’inspection conventionnelles (méthodes IQOA, subjectivité).
- Après-midi : Atelier « Point de Douleur »
o Utilisation du Design Thinking pour identifier les ouvrages critiques à monitorer en priorité.
o Définition des objectifs du pilote : sécurité, allongement de la durée de vie ou réduction des coûts d’entretien.
o Livrable : Charte de projet « Smart Bridge ».
Jour 3 : IA & Computer Vision (L'œil de l'expert)
L’objectif : Automatiser la détection des dégradations par l’image.
- Matin : Traitement d’images & Drones
o Principes de la Vision par Ordinateur appliquée au Génie Civil.
o Acquisition de données : Photogrammétrie vs LiDAR pour la création de nuages de points.
- Après-midi : Entraînement de modèles (Deep Learning)
o Utilisation de réseaux de neurones (type CNN) pour la segmentation de fissures et la détection de corrosion.
o Annotation de données et gestion des faux positifs.
o Livrable : Premier diagnostic automatisé sur un jeu d’images test.
Jour 2 : IoT & Acquisition de Données (Le système nerveux)
L’objectif : Concevoir et installer la chaîne de capteurs.
- Matin : Instrumentation & Hardware (Au Lab)
o Choix des capteurs : Accéléromètres piézoélectriques, capteurs à fibre optique (FBG), inclinomètres.
o Étude de la connectivité : Protocoles longue portée (LoRaWAN) vs haute fréquence (5G) pour les données vibratoires.
- Après-midi : Travaux Pratiques (Manipulation)
o Montage d’une chaîne d’acquisition complète sur une maquette de structure.
o Tests de transmission de données vers une passerelle Cloud.
o Livrable : Schéma d’architecture IoT pour l’ouvrage choisi.
Jour 4 : Maintenance Prédictive & Jumeau Numérique
L’objectif : Transformer la donnée brute en prédiction temporelle.
- Matin : Analyse Vibratoire & Machine Learning
o Algorithmes de détection d’anomalies (Auto-encoders) pour repérer des comportements structurels déviants.
o Analyse modale opérationnelle : suivre l’évolution des fréquences propres de l’ouvrage.
- Après-midi : Convergence BIM/IoT
o Visualisation des alertes directement sur la maquette numérique (BIM GEM).
o Modèles de dégradation et calcul de la « durée de vie résiduelle ».
o Livrable : Dashboard de monitoring interactif.
Jour 5 : Prototypage Final & Soutenance
L’objectif : Valider la faisabilité d’un déploiement industriel.
- Matin : Challenge « Hackathon » au Fab Lab
o En équipes : Finalisation d’une Preuve de Concept (PoC) intégrant capteurs réels, IA de détection et interface de pilotage.
o Simulation de scénarios de crise (rupture de câble, affouillement) et réponse de l’IA.
- Après-midi : Pitch & Business Case
o Calcul du ROI : Coût du monitoring vs gains sur les travaux de réparation anticipés.
o Soutenance devant un jury (experts de l’entreprise / professeurs PUC-Campinas).
o Livrable : Feuille de route complète pour le déploiement d’un pilote en 2026.
MODALITES PEDAGOGIQUES
- Formation en distanciel
- Brainstorming et partage d’expériences en ateliers
- Production d’outils sur-mesure
- Mises en situation, debriefs et conseils individualisés
- Plan de Progrès Individuel à l’issue de la formation.
- 70% pratique, exercices sur des cas réels d’entreprises.
MODALITES D’EVALUATION
- Diagnostic d’une structure test via un jeu de données IoT
- Etudes de cas en ateliers et mises en situation
TARIF
- 3 200 € / 19 200 R$ (Individuel)
- 3 900 € / 23 400 R$ (Entreprise)
Découvrez les différents financements possibles.
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