AutoInspect3D - Automatisation de l’inspection des infrastructures électriques.
Ingénierie et Architecture
Avec l’essor des énergies renouvelables, la Suisse connaît une multiplication des infrastructures électriques, notamment en zones rurales et montagneuses. Assurer leur surveillance et leur entretien devient un défi, d’autant plus que ces tâches, encore largement manuelles, sont coûteuses et chronophages.
Notre projet a permis d’automatiser l’inspection de ces infrastructures en exploitant l’intelligence artificielle et la fusion de données issues de drones équipés de capteurs LiDAR et photographiques. Ces technologies nous ont permis de combiner la précision du relevé 3D avec l’information détaillée des images pour cartographier et analyser les infrastructures énergétiques de manière plus efficace.
Nous avons développé un réseau neuronal basé sur des architectures de type Transformer, capable de fusionner les données 2D et 3D afin d’extraire automatiquement des informations métier. Concrètement, ce modèle permet d’identifier, de segmenter les éléments du réseau électrique, réduisant ainsi la dépendance aux interventions humaines et rendant possible l’augmentation de la fréquence des inspections.
Le projet s’articule autour de plusieurs étapes :
- Acquisition de données via un système LiDAR/image embarqué sur drone.
- Adaptation d’architectures de deep learning pour l’exploitation conjointe des informations 3D et visuelles.
- Création d’un jeu de données de référence en collaboration avec des experts du domaine de l’énergie.
- Entraînement et validation d’un réseau neuronal permettant une segmentation fine des infrastructures.
- Vectorisation et modélisation topologique, transformant les résultats en données géographiques vectorielles exploitables dans les logiciels métier.
Cette approche permet une réduction significative des coûts d’inspection et une augmentation de la fréquence d’analyse. Par ailleurs, elle ouvre la voie à d’autres applications, comme la détection de sites optimaux pour l’installation de panneaux solaires, l’analyse de la végétation urbaine ou encore la surveillance environnementale.
Enfin, ce projet s’inscrit dans une dynamique de collaboration étroite avec des acteurs industriels et institutionnels tels que Alpiq, Helimap, le SITN. Il permet non seulement de renforcer l’expertise de la HES-SO en intelligence artificielle appliquée à la transition énergétique, mais aussi de proposer des solutions innovantes pour un développement plus durable et efficient des infrastructures énergétiques en Suisse.