Ferrovial investit dans l'IA générative pour la surveillance de l'infrastructure

Les grands exploitants d'infrastructure doivent surveiller et contrôler leurs actifs avec la plus grande précision pour maintenir la sécurité et la continuité. Les méthodes traditionnelles sont lentes, reposent sur des inspections manuelles et ne peuvent pas tirer pleinement parti de la grande quantité de données visuelles générées. Dans ce contexte, l'IA générative est un allié clé pour anticiper les risques et permettre des interventions immédiates.

Ferrovial avait besoin d'une solution technologique centralisée capable de surveiller son infrastructure de manière agile afin d'accélérer les processus, de minimiser les délais et les coûts, et d'offrir une visibilité en temps réel pour améliorer la prise de décision. Elle nécessitait une plateforme évolutive et flexible pouvant être déployée sur plusieurs sites sans investissement supplémentaire important.

Ferrovial souhaitait évaluer le potentiel de l'IA multimodale pour l'analyse vidéo dans des cas d'utilisation spécifiques liés à la construction et aux autoroutes.

Pour répondre à ce besoin, et dans le cadre du Centre d'excellence pour l'innovation et les solutions technologiques pour l'infrastructure, NTT DATA a développé une preuve de concept (PoC) qui utilise des données provenant de caméras en situation réelle pour évaluer le potentiel de l'IA générative pour l'analyse vidéo. La PoC repose sur une plateforme technologique innovante propulsée par des modèles multimodaux d'IA générative.

La solution a d’abord été utilisée pour analyser des séquences enregistrées dans des environnements contrôlés, permettant à l’IA d’interpréter des scènes avec un haut niveau de précision. Son utilisation a ensuite été étendue à la vidéo en direct, permettant un système de surveillance continue capable de détecter des modèles, de générer des alertes et de fournir des informations instantanément.

Cette solution innovante intègre des données visuelles pour surveiller l’infrastructure en temps réel. Cela permet l'identification des anomalies, la prédiction des risques et la génération de recommandations automatisées, tout en s'adaptant à la croissance et à la diversité des actifs gérés. La solution devrait intégrer des sources de données supplémentaires et être déployée dans des environnements de production réels à l'avenir.

Ce nouvel outil basé sur l'IA générative offre les fonctionnalités suivantes :

• La capacité « zero-shot » et la flexibilité permettent d'appliquer l'outil à différents scénarios simplement en ajustant les invites, sans entraînement ni réglage fin — contrairement aux solutions de vision par ordinateur traditionnelles qui nécessitent une adaptation ciblée
• L'extensibilité permet le traitement de grands volumes de vidéo, la diffusion en direct et un déploiement simultané sur plusieurs sites
• L'efficacité opérationnelle favorise des processus plus agiles et automatisés
• La gestion axée sur les données fournit des informations objectives et en temps réel pour la gestion de projet et les opérations d'infrastructure
• L'applicabilité intersectorielle s'étend au-delà de la construction et des autoroutes à des secteurs tels que l'énergie, le transport et l'industrie lourde
• La visibilité en temps réel optimise la prise de décision
• Réponses instantanées

Cette solution peut s'appliquer à de multiples cas d'utilisation, notamment le suivi de l'avancement des projets, la surveillance de sites, l'analyse des flux de personnes, de véhicules et de machinerie, la surveillance et la gestion durant les opérations, ainsi que l'intervention rapide en cas d'urgence.

Grâce à son architecture évolutive, Ferrovial bénéficie d’un système robuste et flexible, conçu pour évoluer au rythme des nouveaux besoins opérationnels.

La plateforme de grands modèles de vision offre :

• Une solution polyvalente qui prend en charge de multiples cas d’utilisation dans divers secteurs avec un minimum de modifications et sans formation requise
• Une performance solide dans des scénarios réels, atteignant une précision de 70 % lors des tests effectués
• Génération immédiate de rapports détaillés pour des scénarios complexes
• Identification rapide d'alertes pour des situations précises en quelques secondes