La vision : Détecter et classer plus efficacement les dommages causés au réseau routier grâce à la puissance de l’IA.
Le sud-ouest de l’Ontario n’est pas épargné par les effets des rudes hivers canadiens sur son réseau routier. Les dommages causés aux routes comme les nids-de-poule, qui affaiblissent et fendent la chaussée après des épisodes répétés de gel-dégel, sont particulièrement fréquents, tout comme l’effritement et les fissures en général.
Un comté du Sud-Ouest ontarien avait mis en place un système manuel pour se conformer aux exigences réglementaires provinciales (ainsi qu’à ses normes internes) et réparer les dommages constatés quelques jours après leur signalement. Pour uniformiser ce processus, le comté a décidé de l’automatiser avec l’aide d’Insight Canada.
Tous les systèmes automatisés sont en place.
Ayant déjà travaillé avec Insight, le comté voyait dans cette société un partenaire digne de confiance. Aujourd’hui, après avoir fourni du matériel au comté, Insight a fait équipe avec le service informatique du comté pour déployer un système automatisé ayant pour double fonction de détecter les dommages causés au réseau routier et de soutenir son entretien. C’est la plateforme d’intégration numérique des opérations municipales du Sud-Ouest.
Au lieu de demander à ses employés de repérer visuellement les dommages, le comté de plus de 60 000 habitants installe maintenant des caméras sur les camions de ses patrouilleurs. Chaque caméra est réglée pour reconnaître et enregistrer automatiquement les nids-de-poule et d’autres dommages pendant que les employés parcourent leur territoire. Le système, actuellement à l’essai, réunit également des technologies provenant de nombreux de partenaires d’Insight.
Dans chaque véhicule, le traitement des images captées est assuré par un ordinateur de périphérie Lenovo SE70 mû par l’IA. Les camions enregistrent un flux vidéo en direct et recourent à un modèle de détection d’objets développé à l’aide de Microsoft Azure Cognitive Services. La technologie de mise en réseau de la mobilité gère la connectivité cellulaire, assure un service WiFi local et fournit un système mondial de localisation (GPS) à une flotte d’environ 20 camions, un nombre qui pourrait augmenter.
Une solution unique pour tous
La phase 1 consiste à équiper de caméras les camions d’entretien et de patrouille du comté, ainsi qu’à doter les chauffeurs de l’application personnalisée d’Insight et d’un accès mobile par tablette. L’objectif ultime est d’étendre ce système à d’autres véhicules municipaux et gouvernementaux (autobus et autres).
Le comté envisage l’adoption d’une solution standardisée qui permettrait de fixer des caméras sur n’importe quel véhicule. Le nouveau système pourrait être exploité facilement par des personnes autres que les patrouilleurs. À la différence du processus actuel — largement manuel —, l’IA reconnaîtrait et enregistrerait les dommages aux voies de circulation de manière autonome, sans courbe d’apprentissage (du fonctionnement de l’application) pour les conducteurs.
L’automatisation par l’intégration
Le processus actuel s’appuie sur trois applications : un logiciel SIG (système d’information géographique) qui suit l’emplacement du véhicule, un module de planification par lequel les travailleurs reçoivent leurs affectations et une application de patrouille qui sert à consigner les observations. Si un dommage à une voie de circulation est constaté visuellement et qu’une intervention est approuvée, un bon de travail est créé.
Du point de vue de l’intégration, Insight a tout automatisé. Au cœur de la solution se trouve une application Web personnalisée, hébergée sur Azure, et alimentée par des processeurs extensibles Xeon d’Intel qui proposent des accélérateurs et des technologies de sécurité de pointe intégrés pour offrir une intégration, une automatisation et une expérience utilisateur transparente aux patrouilleurs afin de valider les dommages détectés automatiquement par la solution ou pour leur permettre d’entrer manuellement leurs propres observations. Mais l’objectif est d’éviter que deux travailleurs ne doivent patrouiller à bord d’un même véhicule, l’un pour le conduire et l’autre, pour signaler des dommages. Dans un proche avenir, le « signaleur » d’aujourd’hui sera devenu conducteur ou accomplira d’autres tâches ailleurs. Dans tous les cas, l’effectif du comté s’en remettra bientôt entièrement au système d’Insight pour trouver les dommages et, lorsque nécessaire, pour produire un bon de travail avant d’attribuer une tâche pour la réparation.
Pour garantir la transparence et le caractère intuitif de l’application, Insight a consulté les conducteurs dans le cadre d’ateliers de cueillette d’information dès le début de la conception de ladite application. Fait à noter, Insight a organisé le même type d’ateliers pour répondre correctement à la demande de propositions du comté avant d’être sélectionnée pour le projet. Mais au final, le projet est véritablement né de la relation de longue date qu’Insight entretenait avec le comté, ainsi que d’une validation de principe réalisée quelques années auparavant, le tout ayant débouché sur un modèle à échelle réduite qui a permis d’enregistrer localement les données dans un seul véhicule.
Les étapes à venir
Pendant la validation de principe, du financement provincial est devenu disponible, ce qui a élargi la portée du projet, mené à la demande de propositions et abouti à la sélection d’Insight. Mais le champ d’application du système pourrait encore évoluer, le comté ayant exprimé de l’intérêt pour l’amélioration des capacités de détection afin de mesurer les nids-de-poule au… centimètre près!
Voici d’autres usages dont la plateforme pourrait un jour faire l’objet : Premièrement, des caméras thermiques pourraient mesurer la température de la chaussée pour établir où, par exemple, la saumure, moins coûteuse que le sel, pourrait être utilisée, ce qui accroîtrait le rendement du capital investi; deuxièmement, le comté, pour qui la sécurité publique a toujours été une grande priorité, a envisagé de partager avec la population les images captées afin de l’alerter sur les conditions routières défavorables.
