Le LISTIC associé à un projet de start-up autour de la maintenance technique du bâtiment à l’aide de la réalité augmentée

Développer une plateforme logicielle basée sur la réalité augmentée permettant d’optimiser la gestion immobilière et la maintenance technique de bâtiments tertiaires : c’est l’objectif du projet SmarterPlan impliquant le laboratoire d’Informatique, Systèmes, Traitement de l’Information et de la Connaissance (LISTIC). C’est en raison de ses compétences particulières que les porteurs de ce projet ont fait appel à ce laboratoire de l’Université Savoie Mont Blanc (rattaché à Polytech Annecy Chambéry), spécialiste en analyse d’images, et plus spécifiquement en reconnaissance d’objets dans les images numériques par des approches d’apprentissage profond (Deep Learning). L’expertise du LISTIC apportera au projet SmarterPlan la dimension technologique manquante.

Sélectionné lors du Challenge Out Of Labs d’automne 2018 de la Société d’Accélération du Transfert de Technologies (SATT) Linksium Grenoble-Alpes, le projet a obtenu un accompagnement personnalisé et des fonds d’incubation du comité d’investissement sur 17 mois. Par ce soutien, le porteur du projet, Thai-Binh Phan, ambitionne la création d’un startup.

UNE PLATEFORME COLLABORATIVE POUR LA MAINTENANCE TECHNIQUE DU BÂTIMENT À L’AIDE DE LA RÉALITÉ AUGMENTÉE

Cette plateforme se présentera sous la forme d’une navigation virtuelle dans des bâtiments en intégrant, par réalité augmentée, des données métier précises et à jour permettant ainsi d’avoir une visibilité des installations.


Une simulation de la visite virtuelle d’un atelier avec l’identification d’un compresseur

Le point de départ de ce projet est une saisie 3D d’une vue de l’intérieur d’un bâtiment. Il existe de nombreuses solutions techniques permettant une telle acquisition : des caméras permettant d’acquérir une image panoramique à 360°, des caméras utilisant conjointement des capteurs visuels et un capteur de profondeur afin d’obtenir directement la 3e dimension…


Un exemple d’image panoramique à 360°

“Il existe également de nombreux outils permettant de proposer une visite virtuelle à partir de ces captations. Mais ces visites virtuelles se limitent à une simple visualisation 3D et ne fournissent pas d’informations sur le contenu des images”, spécifie Patrick Lambert, chercheur au LISTIC et impliqué dans le projet SmarterPlan.

Dans ce projet, le LISTIC a pour mission de développer pour cette plateforme une brique logicielle complémentaire dont l’objectif sera de détecter et de localiser les objets composant les scènes acquises et présentant un intérêt pour la gestion immobilière (portes, fenêtres, extincteurs, interrupteurs…). La visite virtuelle sera alors enrichie par ces informations sur le contenu des espaces visités, ce qui présente un intérêt évident pour les acteurs en charge de la maintenance des bâtiments.

D’un point de vue scientifique, la solution que le LISTIC met en œuvre repose sur l’utilisation de l’Intelligence Artificielle, et plus particulièrement de l’apprentissage profond (Deep Learning).

“Le principe de cette approche, qui s’inspire du fonctionnement du cerveau humain, consiste à « apprendre » à un programme à reconnaître des objets. La structure de ce programme se présente sous la forme de couches interconnectées, chaque couche comportant des opérateurs élémentaires appelés « neurones ». On parle alors de réseaux de neurones artificiels, toujours en analogie avec le fonctionnement du cerveau humain”, explique encore Patrick Lambert.

Ce programme comporte jusqu’à plusieurs millions de paramètres qu’il faut ajuster afin que les objets soient correctement reconnus. Et cet ajustement se fait par apprentissage. C’est-à-dire que l’on fournit au programme de très nombreuses images, exemples des objets à reconnaître, et le programme ajuste automatiquement et itérativement ces paramètres jusqu’à ce qu’il reconnaisse les objets qui lui sont présentés. Cette phase d’apprentissage peut être très longue (plusieurs jours, voire plusieurs semaines) et demande des moyens de calcul importants (GPU). Mais le programme qui en résulte est souvent performant, pouvant même fonctionner sur un smartphone.

Deux difficultés majeures ont été soulevées dans le projet SmarterPlan auxquelles le LISTIC est chargé d’apporter des solutions :

  • D’une part, le faible nombre d’images d’apprentissage disponibles, ce qui demande la mise en place de méthodologies d’apprentissage spécifiques,
  • et d’autre part, la gestion d’images différentes des images classiques (images 360° et images de profondeur, ce qui complique l’apprentissage et nécessite des réseaux profonds adaptés. Un résultat préliminaire est présenté ci-dessous.

Des résultats préliminaires produits par le LISTIC

Dans ce projet mené par deux membres du LISTIC, Alexandre Benoit et Patrick Lambert, les moyens fournis par la SATT Linksium permettent le financement, pour un an, d’un post-doctorant recruté en septembre 2019 (Sofiane Medjram), l’achat d’une machine GPU puissante nécessaire à l’apprentissage des réseaux de neurones et un budget de fonctionnement pour les déplacements.

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