L'IA dans l'équipement de construction : Une nouvelle façon de construire

Normalement, lorsque nous pensons à l'équipement de construction et aux engins lourds, nous imaginons des humains manipulant manuellement ces machines puissantes. Cependant, avec l'essor de l'IA, de nombreux véhicules de construction sont désormais automatisés afin de réduire les risques, d'améliorer la sécurité et d'accroître l'efficacité. Les véhicules autonomes et télécommandés sont de plus en plus courants dans le secteur de la construction. 

Par exemple, Volvo a récemment développé le TA15, un tombereau entièrement autonome conçu spécifiquement pour le transport de matériaux lourds tels que le sable, le gravier et les débris vers et depuis les chantiers de construction. Selon le département américain du Travail, le secteur de la construction affiche le troisième taux le plus élevé de blessures mortelles. En intégrant l'IA dans la construction, nous pouvons réduire considérablement ces décès et améliorer les mesures de sécurité. Dans cet article, nous allons explorer comment l'IA améliore l'équipement de construction en le rendant plus intelligent, plus sûr et plus efficace, tout en stimulant l'innovation dans l'ensemble du secteur de la construction.

Comprendre comment l'IA est intégrée dans l'équipement de construction

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

Voici un aperçu des principales technologies qui rendent ces innovations possibles :

• Vision par ordinateur: Les machines peuvent analyser les données visuelles en temps réel à l'aide de modèles avancés tels que Ultralytics YOLOv8, ce qui permet de surveiller les chantiers de construction, de suivre l'inventaire, de s'assurer que les travailleurs utilisent des équipements de sécurité et de suivre l'assiduité grâce à la reconnaissance faciale.
  ‍
• Internet des objets (IoT) : L'IoT connecte les appareils, leur permettant de partager des données. Les dispositifs portables intelligents surveillent la santé des travailleurs, tandis que les capteurs de proximité et de sécurité alertent les travailleurs des dangers et avertissent la direction lorsque l'équipement nécessite une maintenance.
  ‍
• Analyse prédictive : En utilisant des données historiques et l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive prévoit les événements futurs, identifie les problèmes potentiels et aide à optimiser les calendriers. Elle peut également prédire les conditions météorologiques afin d'éviter les perturbations sur site.

‍

Applications de la vision par ordinateur dans les engins lourds

La vision par ordinateur est en train de changer la façon dont les engins lourds fonctionnent sur les chantiers de construction, en offrant des solutions nouvelles et innovantes. Examinons quelques applications intéressantes qui mettent en évidence le potentiel de l'imagerie et de l'analyse vidéo dans l'équipement de construction. 

L'IA et les ponts-bascules sans personnel

Un pont-bascule est une balance utilisée pour mesurer le poids des véhicules lourds. Ceci est essentiel dans la construction pour s'assurer que les véhicules respectent les limites de poids de sécurité pendant le transport. Traditionnellement, ce processus repose sur un opérateur de cabine qui enregistre manuellement des détails tels que les heures d'entrée et de sortie des véhicules, les numéros d'immatriculation et le poids des chargements. Cependant, cette approche manuelle peut être lente, sujette à des erreurs humaines et manquer de transparence.

Les ponts-bascules sans personnel peuvent contribuer à améliorer la précision, à réduire les erreurs humaines, à accélérer le processus et à assurer une surveillance et une transparence en temps réel pour des opérations plus sûres et plus efficaces. Ils utilisent des dispositifs intégrés à l'IA tels que des capteurs, des caméras, des écrans LED et un guidage vocal automatisé pour rationaliser l'ensemble du processus. Lorsque le camion s'approche du point d'entrée, les caméras équipées de la technologie de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ANPR) détectent la plaque d'immatriculation du véhicule et vérifient son enregistrement. Si l'enregistrement est valide, le système autorise l'accès à la balance. 

‍

Des capteurs de pesage en mouvement compatibles IoT mesurent ensuite le poids du camion pendant qu'il se déplace et, si nécessaire, alertent le conducteur de s'arrêter à la position correcte pour une pesée précise. Les données de poids sont analysées et comparées à des limites prédéfinies, et si le camion respecte ces limites, le conducteur est dirigé vers la porte de sortie. À la sortie, le système ANPR revérifie le véhicule pour s'assurer qu'il correspond à celui qui est entré, tandis que des caméras dotées de vision par ordinateur surveillent le processus pour détecter toute irrégularité. Le système alerte les superviseurs et prend les mesures correctives appropriées en cas de problèmes tels que des charges excessives ou des anomalies du conducteur.

Surveillance de la somnolence du conducteur grâce à l'IA

Une enquête du Département des transports des États-Unis montre que les camions sont le mode de transport le plus courant pour le transport de marchandises. Les chauffeurs de camion parcourent souvent de longues distances, y compris des trajets de nuit. 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. La conduite de nuit peut entraîner de la fatigue et un risque accru d'accidents. Des 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. Les techniques de vision par ordinateur telles que la reconnaissance faciale, l'estimation de pose et la détection d'objets peuvent être utilisées pour surveiller les mouvements oculaires, la position de la tête et les expressions faciales d'un conducteur. Par exemple, si les paupières d'un conducteur se ferment au-delà d'une plage spécifiée, le système peut le détecter et déclencher une alarme pour alerter le conducteur. Les systèmes de détection de la somnolence du conducteur sont largement utilisés dans les camions Tata et autres entreprises automobiles.

‍

Véhicules de construction autonomes et IA

Les conditions de travail sur les chantiers de construction peuvent être difficiles, en particulier dans des températures extrêmes. Par exemple, sur les sites d'excavation, les travailleurs sont souvent confrontés à une chaleur intense, ce qui affecte leur capacité à travailler efficacement et nécessite des pauses fréquentes pour l'hydratation et le repos. 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 de technologie de vision par ordinateur qui analysent le terrain et évaluent des facteurs tels que la pente, les sols meubles et les zones irrégulières. 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 mis au point un bulldozer autonome capable de fonctionner à des températures extrêmes allant jusqu'à -10°C.

‍

Optimisation du carburant dans les machines lourdes

L'optimisation du carburant est essentielle pour les entreprises de construction, mais la mise en œuvre de pratiques d'efficacité énergétique peut être difficile. Avec la fluctuation des prix du carburant et les multiples conducteurs utilisant des véhicules de construction, la gestion manuelle de la consommation de carburant devient complexe. Des systèmes de gestion du carburant basés sur l'IA peuvent être utilisés pour améliorer le processus et réduire la consommation de carburant.

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

‍

Avantages 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 :

• Durée de vie prolongée de l'équipement : Une surveillance régulière et un entretien rapide augmentent la longévité des machines.
  ‍
• Temps d'arrêt réduits : Les processus automatisés et la maintenance prédictive minimisent les temps d'arrêt de l'équipement.
  ‍
• 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 quelques défis à prendre en compte :

• Investissement initial élevé : Bien que l'IA puisse entraîner des économies à long terme, le coût initial de la mise en œuvre de ces systèmes est substantiel, ce qui peut constituer un obstacle pour les petites entreprises.
  ‍
• Préoccupations relatives à la confidentialité : Étant donné que l'IA repose fortement sur les données, il est essentiel de garantir le stockage et la protection sécurisés de ces informations afin d'éviter tout accès non autorisé.
  ‍
• Main-d'œuvre qualifiée : L'intégration de l'IA dans les équipements de construction nécessite une formation spécialisée, et l'apprentissage de l'utilisation de ces technologies par les travailleurs peut représenter un défi important, en particulier avec des horaires exigeants.

L'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 qui ouvrent la voie au développement de camions autonomes. En 2019, Daimler a présenté un prototype fonctionnel de son camion autonome, qui devrait être commercialisé 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 24 heures sur 24, signalant zéro blessure sur le lieu de travail. De même, TuSimple, une entreprise chinoise de camionnage autonome, affirme que ses camions sont 11 % plus économes en carburant que ceux conduits manuellement. En juin 2023, TuSimple a réalisé avec succès un trajet sans conducteur de 39 miles sur une voie 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 le rendement énergétique, les entreprises s'orientent vers des environnements de travail plus sûrs et plus durables.

La voie à suivre pour 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 la consommation de carburant et surveillent les chantiers en temps réel, ces technologies contribuent à réduire les erreurs et à économiser de l'argent. Bien qu'il existe des défis, comme le coût de la mise en œuvre de l'IA et de la formation des travailleurs, les avantages sont considérables. L'IA étant le moteur de l'innovation, l'avenir de la construction s'annonce plus productif, durable et innovant que jamais. 

L'IA vous intéresse ? Consultez notre dépôt GitHub et rejoignez notre communauté pour entrer en contact avec d'autres passionnés de technologie. Apprenez-en davantage sur les applications de l'IA dans des secteurs tels que la conduite autonome et la fabrication.