L’EPFL explore une nouvelle méthode de détection des fissures dans le béton
Des chercheurs de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) développent de nouvelles méthodes de détection des fissures dans les ouvrages en béton. Il s'agit de créer, à l'aide de l'intelligence artificielle, un algorithme de comparaison permettant d'identifier les fissures dangereuses.
Les fissures dans les structures en béton armé sont normales et sont régulièrement contrôlées par des méthodes traditionnelles. Cependant, selon un communiqué de presse, des chercheurs de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne(EPFL) travaillent actuellement sur des méthodes permettant de numériser ces vérifications et de les vérifier à l’aide d’un algorithme. Hugo Nick, étudiant en master au Laboratoire de béton de construction (IBETON), a développé deux méthodes à cet effet. Dans un premier temps, des structures en béton sont reproduites dans un laboratoire et photographiées numériquement sous charge jusqu’à ce qu’une fissure apparue entraîne la rupture de la structure. L’ensemble des données est enregistré et traité par intelligence artificielle pour former un algorithme.
La deuxième étape consiste à prendre des photos numériques de bâtiments réels. Ces images de fissures apparues dans la nature et sous contrainte seront comparées à l’algorithme. Les chercheurs espèrent ainsi pouvoir tirer des conclusions sur le comportement des fissures et prévoir d’éventuelles situations dangereuses.
« Un algorithme de détection analyse ensuite l’image à l’aide de l’intelligence artificielle », explique Hugo Nick, cité dans le communiqué. « L’algorithme est en fait un réseau neuronal qui a été entraîné sur des milliers d’images et qui peut prédire la détection des fissures. Les inspecteurs commencent à tester cette méthode dans la pratique, et elle présente plusieurs avantages. En utilisant des systèmes de détection automatique des fissures, nous pouvons réduire le nombre d’erreurs et d’imprécisions et rendre les inspections plus rapides et plus précises »