L’intelligence artificielle attire autant qu’elle inquiète. Pour permettre le déploiement de cette technologie auprès du plus grand nombre, tout l’enjeu consiste donc à donner des garanties à l’utilisateur concernant l’usage qu'elle fait des données, la maîtrise de son évolution…
Une certification LNE
Donner confiance. C’est à cet exercice compliqué que s’est attelé Colas en faisant certifier par le Laboratoire national et d’essai (LNE) sa méthodologie de développement de l’IA.
« Concrètement, cela suppose de satisfaire à 80 exigences fondamentales dans la construction d’une intelligence artificielle, allant de la captation des données à leur exploitation, en passant par leur extraction et même l’explication de l’algorithme qui préside à leur traitement », détaille Thomas Rollin Lead AI Data science chez Colas Digital Solutions.
« Au travers de cette initiative nous avons notamment dessiné une méthode d’évaluation de l’algorithme, poursuit Sébastien Denaës, chef de service métrologie et data science au CORE Center de Colas. A terme, notre objectif est de construire un référentiel permettant de précéder les évolutions à venir du cadre réglementaire de l'IA », poursuit Sébastien Denaës, chef de service métrologie et data science au CORE Center de Colas.
Nous avons dessiné une méthode d’évaluation de l’algorithme avec pour objectif de construire un référentiel permettant d’anticiper l’évolution du cadre réglementaire.
— Sébastien Denaës, chef de service métrologie et data science au Core Center de Colas.
L'ambition portée par le LNE et sa certification est de permettre aux utilisateurs de disposer de critères de choix objectifs dans le choix des solutions d'intelligence artificielle, mais aussi aux développeurs de démontrer qu’ils maîtrisent toutes les étapes du cycle de vie d’une IA et répondent aux exigences de performance, réglementation, confidentialité et éthique de leurs clients.
Infracare, une IA modélisante
Ce cahier des charges auquel s'est astreint Colas trouve aujourd'hui un premier aboutissement dans la solution d’intelligence artificielle baptisée Infracare. Cette dernière se présente comme un outil d’aide à la décision pour les collectivités désireuses d’optimiser la gestion de leur patrimoine routier. Le procédé est simple. Il consiste à filmer l’ensemble des voies grâce à une Go Pro pour qu’un relevé automatique des dégradations visuelles : nid de poule, faïençage, fissuers… soit réalisé via un algorithme d’intelligence artificielle. S’en suit une classification de l’état des chaussées et une restitution des données collectées sur une carte.
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Dès lors différents programmes d’entretiens pluriannuels peuvent être envisagés pour créer des scénarios d’intervention permettant une optimisation des coûts des travaux, une limitation de l’impact environnemental et une amélioration du niveau de service pour les usagers.
Transparence à tous les étages
« La donnée appartient aux maîtres d’ouvrage. Nous devons donc faire preuve d’une transparence totale dans la manière dont nous l’employons, détaille Laurent Le Boulc’h, directeur général adjoint sustainable smart infrastructure & mobility. Nous avons un devoir d’information vis-à-vis d’eux. »
Première IA à destination du marché développé par le groupe, Infracare ne sera pas la dernière. Mieux, la démarche qui a présidé à son développement doit servir de modèle afin de développer des solutions concernant la gestion du bitume, la signalisation verticale ou même « l’optimisation de notre propre production interne », complète Thomas Rollin. Preuve que la filiale, elle aussi, a confiance dans son intelligence artificielle.
