L'IA dans les équipements de construction : une nouvelle façon de construire

Normalement, lorsque nous pensons aux équipements de construction et aux machines lourdes, nous imaginons des humains manipulant manuellement ces puissantes machines. Cependant, avec l'essor de l'IA, de nombreux véhicules de construction sont désormais automatisés pour réduire les risques, améliorer la sécurité et accroître l'efficacité. Les véhicules autonomes et télécommandés deviennent de plus en plus courants dans l'industrie de la construction.

Par exemple, Volvo a récemment développé le TA15, un dumper entièrement autonome conçu spécifiquement pour transporter des matériaux lourds tels que du sable, du gravier et des débris vers et depuis les chantiers de construction. Selon le ministère du Travail américain, l'industrie de la construction présente le troisième taux le plus élevé d'accidents mortels. En intégrant l'IA dans la construction, nous pouvons réduire considérablement ces décès et améliorer les mesures de sécurité. Dans cet article, nous explorerons comment l'IA améliore les équipements de construction en les rendant plus intelligents, plus sûrs et plus efficaces tout en favorisant l'innovation dans toute l'industrie de la construction.

Link to this sectionComprendre comment l'IA est intégrée dans les équipements de construction#

Les équipements et véhicules de construction peuvent subir des accidents en raison d'environnements de travail imprévisibles et d'erreurs humaines. Cependant, les systèmes basés sur l'IA peuvent aider la direction à gérer efficacement les risques sur le lieu de travail et à réduire ces erreurs. L'IA peut également être utilisée dans les équipements de construction pour optimiser le fonctionnement des machines, surveiller leurs performances et automatiser les programmes de maintenance.

Voici un aperçu des technologies clés qui permettent ces innovations :

• Computer Vision : Les machines peuvent analyser des données visuelles en temps réel grâce à des modèles avancés comme Ultralytics YOLOv8, aidant à surveiller les chantiers, suivre les stocks, s'assurer que les travailleurs portent leurs équipements de sécurité et suivre les présences grâce à la reconnaissance faciale.
• Internet des objets (IoT) : L'IoT connecte les appareils, leur permettant de partager des données. Des vêtements connectés surveillent la santé des travailleurs, tandis que des capteurs de proximité et de sécurité alertent les travailleurs sur les dangers et notifient la direction lorsque l'équipement nécessite une maintenance.
• Analytique prédictive : En utilisant des données historiques et le machine learning, l'analytique prédictive anticipe les événements futurs, identifie les problèmes potentiels et aide à optimiser les plannings. Elle peut également prédire les conditions météorologiques pour éviter les perturbations sur site.

Fig 1. Utilisation de YOLOv8 et de l'estimation de pose pour surveiller les travailleurs.

Link to this sectionApplications de la vision par ordinateur dans les machines lourdes#

Computer vision is changing how heavy machinery operates on construction sites, offering new and innovative solutions. Let’s walk through a few interesting applications that showcase the potential of image and video analytics in construction equipment.

Link to this sectionIA et ponts-bascules sans personnel#

Un pont-bascule est une balance utilisée pour mesurer le poids des véhicules lourds. C'est crucial dans la construction pour s'assurer que les véhicules respectent les limites de poids de sécurité lors du transport. Traditionnellement, ce processus repose sur un opérateur en cabine pour enregistrer manuellement les détails tels que l'heure d'entrée et de sortie des véhicules, les numéros d'immatriculation et les poids de chargement. Cependant, cette approche manuelle peut être lente, sujette à l'erreur humaine et manquer de transparence.

Unmanned weighbridges can help improve accuracy, reduce human error, speed up the process, and provide real-time monitoring and transparency for safer and more efficient operations. They use AI-integrated devices such as sensors, cameras, LED screens, and automated voice guidance to streamline the entire process. As the truck approaches the entry point, cameras equipped with Automatic Number Plate Recognition (ANPR) technology detect the vehicle’s license plate and verify its registration. If the registration is valid, the system grants access to the weighing scale.

Fig 2. Un pont-bascule sans personnel.

Des capteurs de pesage en mouvement basés sur l'IoT mesurent ensuite le poids du camion pendant qu'il avance et, si nécessaire, alertent le conducteur pour qu'il s'arrête dans la bonne position pour un pesage précis. Les données de poids sont analysées et comparées à des limites prédéfinies ; si le camion respecte ces limites, le conducteur est dirigé vers la sortie. À la sortie, le système ANPR vérifie à nouveau le véhicule pour s'assurer qu'il correspond bien à celui qui est entré, tandis que des caméras dotées de vision par ordinateur surveillent le processus pour détecter toute anomalie. Le système alerte les superviseurs et prend les mesures correctives appropriées en cas de problème, comme des charges excessives ou des anomalies liées au conducteur.

Link to this sectionSurveillance de la somnolence du conducteur avec l'IA#

Une enquête du ministère des Transports américain montre que les camions sont le mode de transport de marchandises le plus courant. Les chauffeurs de camion parcourent souvent de longues distances, y compris lors de trajets nocturnes. Cela est également vrai dans l'industrie de la construction, où les camions sont essentiels pour déplacer des machines lourdes et des matériaux entre les sites, parfois sur de grandes distances. Conduire de nuit peut entraîner de la fatigue et un risque accru d'accidents. Les études montrent que 21 % des accidents mortels sont causés par la somnolence du conducteur.

Pour résoudre ce problème, les fabricants de camions utilisent la vision par ordinateur pour surveiller la somnolence du conducteur. Des techniques de vision par ordinateur comme la reconnaissance faciale, l'estimation de pose et la détection d'objets peuvent être utilisées pour surveiller les mouvements des yeux, la position de la tête et les expressions faciales du conducteur. Par exemple, si les paupières d'un conducteur se ferment au-delà d'un seuil spécifié, le système peut le détecter et déclencher une alarme pour alerter le conducteur. Les systèmes de détection de la somnolence sont largement utilisés dans les camions Tata et d'autres entreprises automobiles.

Fig 3. Surveillance de la somnolence du conducteur avec la vision par ordinateur.

Link to this sectionVéhicules de construction autonomes et IA#

Les conditions de travail sur les chantiers de construction peuvent être difficiles, surtout en cas de températures extrêmes. Par exemple, sur les sites d'excavation, les travailleurs sont souvent exposés à une chaleur intense, ce qui affecte leur capacité à travailler efficacement et nécessite des pauses fréquentes pour s'hydrater et se reposer. Pour aider à réduire les temps d'arrêt dans ces conditions, les chercheurs développent des véhicules de construction autonomes tels que des bulldozers et des grues.

Ces machines autonomes sont équipées de caméras haute résolution et d'une technologie de vision par ordinateur qui analyse le terrain et évalue des facteurs comme la pente, les sols meubles et les zones inégales. Elles utilisent la détection d'objets pour reconnaître les personnes et l'équipement, améliorant ainsi la sécurité en s'arrêtant automatiquement lorsqu'un obstacle est détecté. Des chercheurs de l'Université des sciences et technologies de Huazhong (HUST), en collaboration avec Shantui, ont récemment développé un bulldozer autonome capable de fonctionner dans des températures extrêmes allant jusqu'à -10°C.

Fig 4. Exemple d'un bulldozer autonome (source : constructionworld.in).

Link to this sectionOptimisation du carburant dans les machines lourdes#

L'optimisation du carburant est vitale pour les entreprises de construction, mais mettre en œuvre des pratiques d'économie de carburant peut être un défi. Avec la fluctuation des prix du carburant et le fait que plusieurs conducteurs utilisent les mêmes véhicules de construction, la gestion manuelle de la consommation devient complexe. Les systèmes de gestion de carburant pilotés par l'IA peuvent être utilisés pour améliorer ce processus et réduire la consommation.

Ces systèmes de gestion de carburant par IA sont entraînés avec de grands ensembles de données pour optimiser l'utilisation du carburant en générant plusieurs options d'itinéraires et en recommandant celui qui est le plus économe. De plus, ils peuvent être intégrés à l'unité de contrôle moteur (ECU) du véhicule pour fournir des recommandations de changement de vitesse en temps réel. En suivant ces recommandations pilotées par l'IA, les habitudes de conduite des différents conducteurs peuvent être optimisées, ce qui se traduit par une meilleure efficacité énergétique.

Fig 5. Ravitaillement d'un camion.

Link to this sectionAvantages et inconvénients de l'IA dans les équipements de construction#

Les équipements de construction intégrant l'IA offrent une gamme d'avantages, de la prise de décision basée sur les données à la surveillance en temps réel. Voici quelques avantages clés :

• Prolongation de la durée de vie de l'équipement : Une surveillance régulière et une maintenance opportune augmentent la longévité des machines.
• Réduction des temps d'arrêt : Les processus automatisés et la maintenance prédictive minimisent les temps d'arrêt des équipements.
• Meilleure prise de décision : Fournit des informations basées sur les données, permettant une gestion plus intelligente des ressources et des opérations.

Cependant, malgré l'adoption croissante de l'IA dans la construction, il reste encore certains défis à prendre en compte :

• Investissement initial élevé : Bien que l'IA puisse mener à des économies à long terme, le coût initial de mise en œuvre de ces systèmes est substantiel, ce qui peut constituer un frein pour les petites entreprises.
• Préoccupations en matière de confidentialité : Étant donné que l'IA repose fortement sur les données, garantir le stockage sécurisé et la protection de ces informations est essentiel pour éviter tout accès non autorisé.
• Main-d'œuvre qualifiée : L'intégration de l'IA dans les équipements de construction nécessite une formation spécialisée, et apprendre aux travailleurs à utiliser ces technologies peut être un défi important, surtout avec des horaires exigeants.

Link to this sectionL'impact des véhicules de construction pilotés par l'IA#

L'industrie de la construction adopte rapidement l'IA, avec des entreprises comme Caterpillar et Daimler en tête du développement de camions autonomes. En 2019, Daimler a présenté un prototype opérationnel de son camion autonome, qui devrait arriver sur le marché d'ici 2027. Le camion de transport autonome de Caterpillar, le 797F, rend déjà les opérations minières plus efficaces. De grandes entreprises comme BHP Group, Rio Tinto et Barrick Gold utilisent le 797F 24h/24 et 7j/7, rapportant zéro accident sur le lieu de travail. De même, TuSimple, une entreprise chinoise de transport autonome, affirme que ses camions sont 11 % plus économes en carburant que ceux conduits manuellement. En juin 2023, TuSimple a effectué avec succès un trajet de 39 miles sans conducteur sur une route publique ouverte en Chine.

Alors que les camions autonomes continuent d'avoir un impact positif sur l'industrie de la construction, le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 10 %. Grâce aux équipements de construction pilotés par l'IA qui améliorent la sécurité et l'efficacité énergétique, les entreprises s'orientent vers des environnements de travail plus sûrs et plus durables.

Link to this sectionL'avenir de l'IA dans les véhicules de construction#

L'IA change la donne dans l'industrie de la construction et rend les machines lourdes plus intelligentes, plus sûres et plus efficaces. Des véhicules autonomes aux systèmes d'IA qui optimisent l'utilisation du carburant et surveillent les chantiers en temps réel, ces technologies aident à réduire les erreurs et à économiser de l'argent. Bien qu'il y ait des défis, comme le coût de mise en œuvre de l'IA et la formation des travailleurs, les avantages sont substantiels. Avec l'IA comme moteur d'innovation, l'avenir de la construction est destiné à être plus productif, durable et innovant que jamais.

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