Des jumeaux numériques enrichis grâce à la détection automatique des actifs
Dans la création d'un jumeau numérique, le marquage des actifs est un passage clef. L'automatisation de cette étape est possible via l'utilisation de programmes d'apprentissage automatiques. C'est l'une des spécialités de l'entreprise franco-américaine Cintoo.
«Pour beaucoup de gens, un jumeau numérique, c'est un modèle CAO (conception assistée par ordinateur) qui représente la réalité, explique Dominique Pouliquen, cofondateur et PDG de Cintoo. En fait, etre ce qui existe dans le monde réel et le modèle CAO, il y a d'énormes différences !» Outre la précision du scan 3D que permet la mise en place d'un jumeau numérique de bâtiment, la clef de cet outil repose aussi dans le fait de reproduire les flux et les actifs, les éléments clefs présents dans la structure d'origine.
Par exemple, dans le cas d'une usine, de nombreux points doivent être identifiés. Dans le procédé utilisé par Cintoo, comme chez d'autres entreprises, tout commence par un scan laser. Différentes sources peuvent être utilisées, telles que des LiDARs fixes ou encore montés sur drones. L'objectif est d'atteindre une précision qui peut aller d'un centimètre à seulement quelques millimètres. Ce scan permet d'obtenir un «nuage de point», qui demande par la suite à être interprété efficacement: «on va détecter tous les équipements, les valves, les moteurs de pompes… On va les rendre activables dans le jumeau numérique, c'est-à-dire qu'on y associe des métadonnées. On peut alors voir directement dans le jumeau l'historique de maintenance d'une pièce, la rendre manipulable dans un métavers…», énumère Dominique Pouliquen.
Entraîner une IA à la détection d'actifs
Or, certains de ces éléments sont récurrents dans la structure d'usines ou de bâtiments. L'automatisation de leur détection permet donc d'économiser un temps précieux pour la création du jumeau numérique. Cette détection automatique d'actifs est l'une des spécialités de Cintoo. L'entreprise est aujourd'hui capable de réaliser cette opération sur une trentaine de classes d'objets différentes.
Pour cela, elle utilise l'intelligence artificielle, ou plus exactement un programme d'apprentissage automatique configuré sur mesure pour le type d'objet à détecter. «Pour chaque équipement nouveau intégré dans le moteur de recherche, on doit avoir entraîné manuellement l'IA sur 500 à mille instances. Nos équipes font un travail de classification en allant, à la main, détourer les équipements, les libeller, dans toutes les conditions possibles d'éclairage ou d'ambiance. Il faut un bon mois de travail pour intégrer une nouvelle classe d'équipement», affirme le PDG de Cintoo.
Une fois le programme entraîné, les objets clefs peuvent être automatiquement détectés lors du scan LiDAR, et les objets numériques correspondants de la bibliothèque sont alors implémentés sur le jumeau. «Ils peuvent également être connectés, selon les besoins de l'entreprise cliente, à des plates-formes extérieures, telles que SAP, ou Maximo. C'est toute cette richesse dans les données qui va former le jumeau numérique».
