Vers un diagnostic, pronostic et prise de décision efficaces dans des infrastructures critiques par une approche IA hybride frugale

Abstract

L’objectif de ce travail consiste à établir un cadre de prédiction s’appuyant sur des données associées à une approche basée sur l’IA permettant d’estimer l’état structurel d’une installation industrielle. Ce travail est effectué dans le cadre du projet DESCARTES (https://www.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/lancement-dun-projet-phare-du-cnrs-sur-lia-hybride-singapour) dont l'ambition générale consiste à développer des méthodes d'IA hybrides renforçant les jumeaux hybrides, qui associent l'IA à des modèles basés sur la physique, en vue d'obtenir et de valider des contrôles en temps réel, permettant une prise de décision optimisée dans des situations complexes, rencontrées dans les besoins de la ‘Smart Nation’ de Singapour pour des systèmes urbains critiques. Le CETIM-MATCOR est un partenaire du projet avec le quel plusieurs applications ont été développées. L’application qui sera détaillé dans cet article concerne la prédiction du changement d’épaisseur induit par la corrosion.