Desde finales de 2023, la empresa de pruebas, inspección y certificación para la industria, la construcción y las infraestructuras Socotec se ha equipado con un centro de datos e inteligencia artificial. Una estructura transversal íntegramente dedicada a los datos y la IA destinada a aculturar a los equipos de negocio e involucrarlos con TI en proyectos estratégicos. Raphaël Leclerc, director de datos, gestiona este centro de datos y de IA bajo la doble supervisión del departamento de TI del grupo y del departamento de infraestructuras de Francia y Oriente Medio (departamento de operaciones). “Esta estructura nació ex nihilo”, afirma. Fue construido por mí mismo a partir de un caso de uso en el que trabajé en la profesión de monitorización de infraestructuras (compra de Cementys en 2020, de la que procede Raphaël Leclercq, nota del editor). »

¡Y los objetivos del enfoque son múltiples! En primer lugar, Socotec quiere concienciar a todos sus empleados de la importancia de los datos. “Es un bien esencial que hay que cuidar como nuestros edificios”, insiste Raphaël Leclercq. Se trata entonces de mejorar la gobernanza de los procesos y la responsabilidad de los datos para todos los usos y, en particular, la formación de modelos de IA.

Por supuesto, otro desafío consiste en establecer una infraestructura técnica coherente para realizar POC (prueba de concepto) con datos de la empresa, pero también con datos externos, especialmente de datos abiertos. También se trata de aumentar la calidad de los datos de la empresa para visualización de datos y BI, pero también para proyectos de IA. El centro de datos e inteligencia artificial también debe identificar casos de uso coherentes con la actividad. Finalmente, es responsable de desarrollar ecosistemas de asociación. "Tenemos tres niveles de ecosistemas de socios", explica el director de datos. El mundo académico de la IA aplicada a la profesión, con la ENS Paris Saclay, pero también el Polytechnique Milan, Supelec, etc. Empresas tecnológicas, como las empresas de la nube. Y, por último, las startups a través de estructuras como el FranceIA Hub. »

IA para inspeccionar defectos estructurales

Aunque el centro no se formalizó hasta finales de 2023, ya se han implementado dos POC (pruebas de concepto) basadas en IA para casos de uso muy concretos. El primero, Sofia (monitoreo de estructuras basado en IA), ayuda a los inspectores de Socotec a detectar defectos en puentes para la Société des autoroutes du nord et de l'est de la France (Sanef). El segundo, Aurelia (oreja en latín, con el sufijo IA), identifica los equipos que provocan contaminación acústica en las obras. Para Sofía, financiada por el plan France Relance, el equipo de Raphaël Leclercq trabaja desde hace dos años en colaboración con el CEA List (laboratorio de sistemas inteligentes CEA, nota del editor) y su cliente, Sanef, que gestiona entre 3.000 y 5.000 estructuras.

Raphaël Leclerc, director de datos de Socotec, gestiona el centro de datos e IA de la empresa bajo la doble supervisión del departamento de TI del grupo y del departamento de infraestructuras de Francia y Oriente Medio. (Foto DR)

El objetivo es transformar el acto de inspección para los propios inspectores, con dos cuestiones principales. “Para empezar, el acto en sí apenas ha cambiado desde que utilizamos la foto”, lamenta Raphaël Leclercq. Entonces, obviamente hay un fuerte problema de calidad ya que estamos evaluando el estado de una estructura. Y todavía existe una variabilidad en los diagnósticos de un inspector a otro que es absolutamente necesario reducir. De hecho, es la puntuación otorgada por los inspectores la que determina la duración y, por tanto, el importe de los contratos de mantenimiento, que duran entre cinco y diez años y ascienden a varias decenas de millones de euros. »

Visión por computadora, aprendizaje profundo y aprendizaje automático

Para este proyecto, Socotec utiliza una base de datos del grupo y las bases de datos de Sanef, así como más de 5.000 inspecciones con fotografías y notas asociadas. “Esto representa cerca de 150.000 imágenes, es decir, un volumen diez veces mayor que el de la mayor base de datos pública de imágenes”, insiste Raphaël Leclercq. Cuando los inspectores identifican un defecto, le toman una fotografía con su tableta y lo caracterizan con un índice de gravedad de la situación y un índice que caracteriza la acción correctiva. Añaden ciertos detalles específicos como medir la abertura para detectar una grieta, por ejemplo. Socotec ha desarrollado un algoritmo de visión por computadora de aprendizaje profundo con CEA List para analizar estas imágenes. La IA se entrena con datos de Socotec y Sanef y datos públicos, en el superordenador CEA List. Una vez identificados y caracterizados un gran número de defectos, otro algoritmo interno, esta vez procedente del aprendizaje automático clásico, sugiere acciones a llevar a cabo.

“En una palabra, el proyecto Aurelia es un Shazam para las obras”, ríe Raphaël Leclercq. La solución debe identificar las fuentes de contaminación acústica provocadas por la obra. Algunas obras, como el Gran París, están equipadas con sonómetros que los miden y, si esto plantea un problema, el responsable de la obra intenta primero encontrar el equipo responsable. “Antes el papel lo desempeñaban técnicos con una especialización muy particular, las 'orejas de oro'. Hoy, este es el primer nivel de uso del proyecto Aurelia, explica el director de datos de Socotec. Pero, a medio plazo, esto también podría ser útil para el responsable QHSE (calidad, salud, seguridad, medio ambiente, nota del editor). » No hay IA de análisis de sonido para Aurelia. Al igual que el proyecto Sofía, este último se basa en la visión por ordenador. Excepto que las imágenes analizadas esta vez son espectrogramas obtenidos a partir de grabaciones sonoras de obras de construcción.

Una IA que hace ruido

Luego, una red neuronal permite clasificarlos y compararlos con una base de datos sonora existente. “La fuente mecánica del ruido se identifica en tiempo real mediante un aprendizaje profundo supervisado, entrenado con 3.000 grabaciones de audio”, continúa Raphaël Leclercq. Pero no existe una base de datos sobre el ruido de la construcción. Fueron simplemente nuestros equipos quienes grabaron los sonidos de referencia de los equipos en el campo. Combinando espectrogramas y la experiencia de los acústicos, el algoritmo aprendió, por ejemplo, a discriminar entre una máquina de impacto y un equipo que emite ruido residual. » Por el momento, la IA clasifica e identifica la fuente en tiempo real, pero aún no recomienda acciones correctivas. Raphaël Leclercq ya ha aprendido algunas lecciones de estos dos primeros proyectos. Ahora quiere probar sus algoritmos antes de que finalicen los proyectos. Después de 6 meses en lugar de dos años, por ejemplo, para tener una respuesta inicial del uso y adaptar los algoritmos gradualmente.

Una porosidad esencial entre las TI y las profesiones...

Socotec emplea en Francia a 8.000 personas, entre ellas 5.000 ingenieros, con un nivel educativo medio elevado. Un parámetro importante en la estrategia de datos e IA de esta empresa. “La gran experiencia intrínseca de nuestras empresas sitúa necesariamente el centro de gravedad de la IA cerca de ellas”, afirma el director de datos de la empresa. Es más complejo para un científico de datos encargarse de verificar la estabilidad de un puente que la correcta colocación de un banner publicitario web. »

“Incluso si pones a un joven ingeniero tecnológico y a un experto en ingeniería civil en el mismo equipo, no se entenderán”, continúa. La respuesta se materializa primero en la forma del centro de datos e IA, la interfaz entre SI y operaciones, pero también en la selección de perfiles que llamamos AI+X. La X significa experto profesional. Personas con una cultura dual, vínculos entre los dos mundos. » El director de datos de Socotec depende en gran medida de este tipo de habilidades, aunque siguen siendo difíciles de encontrar. “Pero la IA ya ha entrado en la enseñanza de la física, como en la ENS Saclay”, recuerda. También es profesor de IA en el establecimiento. Y este será pronto el caso de la ingeniería civil. Por no hablar de que muchos empleados del sector quieren reciclarse. Un miembro del equipo de datos e IA procede, por ejemplo, del proyecto Iter. Socotec está implementando programas internos de reentrenamiento de IA y está considerando una escuela de datos basada en el ejemplo creado en Mazars.

...Al corazón de los algoritmos

El éxito del centro requiere una porosidad extrema con el resto de la empresa, según Raphaël Leclercq. Sin embargo, esta proximidad se infiltra en el corazón de la propia IA. En la elección y tipología de algoritmos. "Ciertas tecnologías permiten hibridar estos modelos con modelos físicos, por ejemplo para la simulación estructural", continúa el director de datos. En este caso, se trata más de metamodelos y redes neuronales. » Para Raphaël Leclercq, esto demuestra una vez más que nada es más importante que aculturar a los equipos a la IA. “Precisamente porque es intangible, pero por otro lado, ¡nada es más concreto que construir un puente! »