Essais non destructifs et intelligence artificielle : quand la technologie transforme l’inspection des infrastructures

Ponts vieillissants, barrages stratégiques, parcs éoliens exposés aux intempéries : nos infrastructures essentielles sont mises à rude épreuve. Pour assurer leur sécurité et leur durabilité, les ingénieur·e·s s’appuient depuis longtemps sur les essais non destructifs (END), des techniques qui permettent d’évaluer l’état d’une structure sans l’endommager. Aujourd’hui, différentes techniques d’intelligence artificielle (IA) viennent profondément transformer ces pratiques, en rendant les inspections plus rapides, plus précises et plus préventives.

Les essais non destructifs : une base solide, mais perfectible

Les END regroupent différentes méthodes (ultrasons, radar, acoustique et mesures mécaniques) qui permettent de détecter des fissures, des vides internes ou des pertes de résistance, en minimisant l’impact sur les usagers. Ces techniques génèrent toutefois une grande quantité de données complexes, dont l’interprétation repose encore largement sur l’expertise humaine.

Dans un contexte où les infrastructures vieillissent rapidement, que les budgets disponibles sont souvent limités et que la priorisation des projets vient souvent avec son lot de défis, les limites des approches traditionnelles deviennent évidentes. De ce fait, certaines anomalies, telles que les pathologies comme le RAG (cancer du béton) et la sulfatation, peuvent passer sous le radar lors des inspections conventionnelles. Au moment de leur apparition, le niveau de dommage ainsi que les coûts de maintenance associés augmentent de manière significative.

L’IA comme alliée de la sécurité et de la durabilité

C’est ici qu’entre en jeu l’IA. En automatisant l’analyse des données issues des END, l’IA permet de détecter plus tôt et plus finement les anomalies. Des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser des milliers d’images radar ou ultrasonores en quelques minutes, là où une analyse manuelle prend des heures, voire souvent des jours.

Concrètement, les résultats sont probants :  des systèmes basés sur des réseaux neuronaux, appliqués au relevé de dommages réalisé par drone, affichent des gains de précision de l’ordre de 15 % à 25 % par rapport aux inspections visuelles classiques. Le temps passé sur le terrain peut être réduit jusqu’à 70 %, réduisant ainsi significativement l’impact sur les usagers tout en améliorant la fiabilité du diagnostic.

D’un diagnostic ponctuel à une maintenance prédictive

L’un des apports majeurs de l’IA appliquée aux END est le passage d’une logique réactive à une logique prédictive. En apprenant à partir de l’historique des inspections, les modèles peuvent anticiper l’évolution des défauts et recommander des interventions avant qu’une défaillance ne survienne.

Cette approche de maintenance prédictive permet de réduire les arrêts imprévus d’environ 30 %, tout en optimisant les coûts de réparation. Des cas d’usage concrets existent déjà : inspections de ponts par drones aux États-Unis, surveillance des pales d’éoliennes, ou encore intégration des données d’END dans des jumeaux numériques d’immeubles intelligents.

Une transformation qui doit être encadrée

Si la synergie entre l’IA et les essais non destructifs est puissante, son déploiement à grande échelle ne peut se faire sans balises. La gouvernance des données, l’explicabilité des algorithmes et l’harmonisation avec les normes courantes seront déterminantes pour assurer la confiance des donneurs d’ouvrage et des autorités réglementaires.

La convergence entre l’IA, l’informatique en périphérie (edge computing) et les jumeaux numériques ouvre néanmoins la voie à une gestion des actifs plus résiliente, continue et proactive.

Des retombées concrètes pour le génie-conseil

Pour les firmes d’ingénierie, les END propulsés par l’IA représentent une occasion stratégique. Ils permettent d’offrir des diagnostics plus fins, de réduire les coûts d’exploitation et d’investissement des clients, et de se positionner comme des leaders dans l’intégration des technologies émergentes.

Cette évolution s’inscrit pleinement dans la transition vers la « maintenance 4.0 », où l’interdisciplinarité – géosciences, instrumentation, science des matériaux et science des données – devient un levier de performance et d’innovation.

L’IA ne remplace pas l’expertise humaine : elle l’augmente. Et dans un contexte de pression croissante sur les infrastructures, cette alliance pourrait bien faire toute la différence.

Lire la publication (en anglais) : AI-Driven Non-Destructive Testing Insights
Auteurs et contributeurs d’Englobe : Amine el Mahdi Safhi, Eng., PhD ; Gilberto Cidreira Keserle, Eng., PhD ; Stéphanie C. Blanchard, Eng., MSc