Les réseaux souterrains sont une conséquence directe de l'urbanisation. Ces réseaux sont utilisés quotidiennement pour offrir tous les services vitaux : électricité, Internet, eau, etc. Cependant, les données disponibles les concernant, en particulier celles relatives à l'assainissement, sont diverses, et se présentent sous différents types (textes, images, SIG, etc.) et formats (analogique, numérique). En outre, ces données multi-sources/multi-formats sont généralement incomplètes, incertaines et parfois contradictoires, ce qui rend leur gestion complexe, coûteuse et fastidieuse. Les raisons pour lesquelles la gestion des données des réseaux souterrains est essentielle sont nombreuses : réduction des coûts de réparation et d'extension, réalisation de simulations hydrauliques, préservation de l'environnement, etc. En France, au cours de la dernière décennie, de nombreux efforts législatifs ont été déployés pour répondre à ces enjeux. La réforme de 2012 " DT-DICT " en est un exemple concret, qui impose aux entreprises et aux services publics l'utilisation de cartes exactes et précises. Pour contribuer techniquement à ces efforts, Berger-Levrault en collaboration avec des spécialistes de l'université de Montpellier et de l'université Sidi Mohammed Ben Abdellah au Maroc, a pour objectif d'utiliser des techniques d'Intelligence Artificielle pour réaliser ce qui suit :
- Collecter des données précises à partir de différentes sources de données.
- Construire des cartes souterraines précises et complètes en utilisant des techniques de fusion de données.
Parmi les tâches qui ont été accomplies depuis le début de ce projet :
- Application de réseaux neuronaux convolutifs aux images Google Street View pour détecter les positions des bouches d'égout (figure 1). La figure 2, montre une comparaison entre les positions réelles des bouches d'égout (en bas) et nos résultats (en haut).
Prévoir la connexion entre les trous d'homme
