Après mon diplôme ISPE en 1992, et un rapide passage en SSII je me suis spécialisé en acoustique au CNAM. Initialement intéressé par l’acoustique des salles, puis par l’acoustique environnementale, j’ai travaillé dans plusieurs bureaux d’études acoustiques, en France et en Italie. Je suis maintenant chez SIXENSE ENGINEERING, qui fait partie de VINCI CONSTRUCTION, et je m’occupe de R&D sur des sujets d’acoustique et d’IA (reconnaissance sonore, machine learning, algorithmes d’optimisation…).

Voici le projet BRIDDGET développé par mon collègue Sofiane Hadji pour la gestion du patrimoine des ponts.

Objectifs du logiciel BRIDDGET

La gestion du patrimoine de ponts est un enjeu majeur pour des maîtres d’ouvrage confrontés à des patrimoines vieillissants et à des trafics routiers de plus en plus agressifs. Elle demeure la mission essentielle du maître d’ouvrage qui doit garantir un bon niveau de service pour les usagers, dans des conditions de sécurité satisfaisantes, et tout en maîtrisant ses dépenses. Les gestionnaires sont donc confrontés en permanence à des choix complexes, qui intègrent les exigences de sécurité, les conditions d’exploitation, la gravité des désordres et l’urgence des réparations. Si certains choix s’imposent, d’autres peuvent apparaître moins rationnels, car la notion bénéfice/coût des travaux a été jusqu’à maintenant peu étudiée pour les ponts. Quelques questions essentielles méritent d’être posées :

• affecte-t-on les moyens financiers sur les travaux les plus utiles pour la conservation du patrimoine ?
• réalise-t-on la meilleure répartition des financements entre les actions préventives et les actions curatives ?
• des politiques différenciées sont-elles à envisager par zone à desservir ou par itinéraire ?
• quels travaux permettent a minima de conserver l’état moyen de son patrimoine ?

Ces questions prennent une importance accrue au moment où les moyens financiers sont contraints alors que le patrimoine vieillit. La prise en compte du développement durable dans nos politiques de gestion du patrimoine est devenue un enjeu primordial ; elle nous incite, en amont à concevoir des ouvrages présentant de faibles coûts de maintenance et une très longue durabilité, et en aval à développer les actions de maintenance préventive. C’est pour répondre pertinemment à ces questions que BRIDDGET a été développé.

Le logiciel s’adresse à des gestionnaires d’un parc de ponts souhaitant disposer d’une estimation des investissements de travaux à réaliser au cours des n prochaines années et de la répartition de ces investissements suivants des scénarios optimaux pour atteindre les objectifs visés à l’échelle du parc en termes d’indicateurs de qualité. L’intérêt du BRIDDGET est donc :

• d’assister les maîtres d’ouvrage dans la définition du budget d’entretien de leur patrimoine de ponts et des actions associées pour une période définie de gestion.
• de réaliser des économies sur les budgets d’entretiens
• de justifier les actions vis-à-vis de la hiérarchie ou de l’autorité de tutelle en abandonnant les méthodes traditionnelles empiriques pour une approche scientifique

L’analyse s’applique à un parc de ponts dont les données suivantes sont disponibles pour tous les ouvrages :

• l’âge du pont
• la surface plane de tablier
• l’historique des indices de qualité lors des dernières inspections

BRIDDGET permet de répondre à des questions simples telles que :

• si je maintiens ma politique budgétaire, ou si je réduis mes investissements, quelle sera l’évolution de l’état de santé de mon parc de ponts dans 10, 20 ou 30 ans ?
• si je souhaite a minima conserver l’état actuel de mon parc de ponts, quel budget annuel faut-il mobiliser pour l’entretien des ouvrages ?
• si je souhaite améliorer l’état moyen de mon parc de ponts, en visant des indicateurs cibles, quel serait le budget annuel à consacrer ?

L’outil est basé sur des techniques de calcul basé sur l’IA :

• Deep Learning pour les très grosses bases de données (plus de 50000 ouvrages et plus de 25 années d’historique) pour le calcul des matrices de vieillissement ;
• Méthodes d’optimisations de type Sequential Quadratic Programming pour le calcul des matrices de vieillissement des problèmes de petites tailles ;
• Méthodes d’optimisations multi-objectives sous contraintes de types génétique ou réseaux de neurones pour résoudre le problème d’optimisation du budget ou de la qualité du parc de ponts
• Integer Programming pour les problèmes d’optimisations à variables entières

Exemple de calcul des matrices de vieillissement par l’IA

Exemple de calcul par le module EVALUATION à Trois stratégies pré-paramétrées : Quel serait le budget à mobiliser pour :

• ramener à 1 tous les indicateurs de qualité
• maintenir constant tous les indicateurs de qualité
• atteindre des indicateurs de qualité cibles

+ Possibilité d’étudier les conséquences de l’absence de maintenance sur l’état du parc

+ Choix de la durée de la simulation et de l’étendue de la plage d’investissement

Exemple de calcul par le module EXPERT à Quel serait le budget à mobiliser pour atteindre les indicateurs de qualité cibles ?  2 algorithmes d’optimisation :

• maximiser la qualité du parc de ponts : améliorer autant que possible la qualité du parc en plafonnant le budget annuel d’investissement pour les travaux de maintenance
• minimiser le budget annuel : atteindre les objectifs avec le budget minimum, sans contrainte sur la qualité intermédiaire du parc de ponts ni sur le budget annuel d’investissement