« C’est en unissant nos forces pendant deux ans que nous avons pu faire émerger cette technologie à la fois simple, robuste et intelligente.«
Module IA et asservissement : en usage interne chez SEMOFI
Réinventer la géotechnique avec le machine learning
La géotechnique, discipline au cœur de l’ingénierie du sol, vit aujourd’hui une transformation profonde. À mesure que les exigences en matière de fiabilité, de réactivité et de durabilité augmentent, les outils numériques, et en particulier le machine learning, deviennent de puissants leviers d’optimisation.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans les études de sol ouvre de nouvelles perspectives : meilleure compréhension des terrains, anticipation plus fine des risques, et capacité accrue à adapter les interventions en temps réel. Dans un secteur historiquement fondé sur l’expérience de terrain et les essais empiriques, ces avancées marquent un tournant décisif.
Vers une ingénierie géotechnique plus intelligente
Le machine learning permet de repenser chaque étape de l’étude géotechnique en la rendant plus fluide, plus efficace et plus pertinente. Grâce à la capacité des algorithmes à apprendre à partir de vastes ensembles de données, il est désormais possible d’anticiper les conditions de sol d’un site avant même d’y intervenir physiquement.
En s’appuyant sur des données historiques – qu’elles proviennent de projets antérieurs ou de bases de données élargies – le machine learning peut :
- Concevoir des programmes d’essais plus ciblés,
- Réduire le nombre de sondages nécessaires,
- Élaborer des modèles prédictifs de comportement du sol,
- Adapter les interventions selon les conditions détectées en temps réel.
Ce passage d’une géotechnique réactive à une géotechnique prédictive améliore non seulement la qualité des études, mais permet également une gestion plus efficiente des ressources humaines, matérielles et financières.
La donnée au cœur du processus
Ce changement de paradigme repose sur un fondement simple mais essentiel : la donnée. Dans le contexte géotechnique, celle-ci provient principalement des sondages de sol. Ces essais physiques, réalisés sur le terrain, produisent des mesures mécaniques qui alimentent toute la chaîne d’analyse.
Mais pour que l’intelligence artificielle produise des résultats fiables, encore faut-il que les données qui lui sont fournies soient cohérentes, reproductibles et représentatives de la réalité du terrain. Cela suppose un contrôle rigoureux des paramètres mesurés lors des essais.
Or, ces paramètres – vitesse d’avancement de l’outil, pression exercée, vitesse de rotation, couple de rotation – peuvent fortement varier selon les opérateurs, les machines ou les conditions d’intervention. Ces variations introduisent des incertitudes qui rendent les données moins exploitables.
Standardisation et pilotage semi-automatique : vers des données plus fiables
Pour garantir une qualité constante des données et en faciliter l’analyse, une solution innovante a été développée : un dispositif de pilotage semi-automatique du forage, combinant technologie électrohydraulique proportionnelle et machine learning.
Cette approche fiabilise considérablement les résultats. Elle permet une lecture plus fine des transitions lithologiques, une meilleure répétabilité des essais, et une collecte de données plus homogène à travers différents chantiers.
Analyse prédictive et exploitation des données historiques
Un autre atout majeur de cette approche repose sur l’exploitation intelligente des bases de données existantes. En croisant les données d’un nouveau projet avec celles d’études antérieures – qu’elles proviennent de sources internes ou ouvertes – le machine learning peut :
- Identifier des tendances géologiques locales ou régionales,
- Détecter des points de vigilance récurrents,
- Proposer des scénarios d’intervention adaptés.
Cette capacité à apprendre de l’expérience passée et à capitaliser sur les données existantes permet de gagner en temps, en pertinence, et en efficacité. Elle renforce aussi la continuité des savoirs entre les projets..
Les limites de l’intelligence artificielle : le rôle central de l’expertise humaine
Malgré son potentiel, le machine learning ne doit pas être perçu comme une solution autonome. Il s’agit d’un outil d’aide à la décision, destiné à améliorer les pratiques humaines, et non à les remplacer.
La compréhension des données, leur interprétation et la prise de décisions critiques doivent toujours rester entre les mains des professionnels du terrain : ingénieurs, techniciens, sondeurs. Leur expérience, leur intuition, leur capacité à analyser un contexte global ne peuvent être remplacées par un algorithme, aussi avancé soit-il.
L’outil, aussi performant qu’il soit, ne voit pas le terrain. Il n’appréhende ni les contraintes spécifiques du chantier, ni les enjeux réglementaires ou économiques. Il est un amplificateur d’intelligence, mais pas une intelligence autonome.
Une nouvelle ère pour la géotechnique
La convergence entre géotechnique, digitalisation et intelligence artificielle dessine une nouvelle ère pour l’ingénierie des sols. Plus qu’un simple apport technologique, il s’agit d’une véritable évolution méthodologique.
Cette approche permet :
- Une amélioration de la qualité des études et de leur reproductibilité,
- Une optimisation des coûts et des délais de sondage,
- Une meilleure anticipation des risques et des aléas du terrain,
- Une valorisation plus stratégique des données collectées,
- Une montée en compétence des équipes, libérées des tâches répétitives et renforcées dans leur rôle d’analyse.
Ce modèle hybride, alliant automatisation intelligente et expertise humaine, constitue le socle d’une géotechnique moderne, durable et tournée vers l’avenir.