Les statistiques indiquent que le secteur de la construction est une des principales causes d'accidents fatals sur le lieu de travail[1].
Les sites de construction étant caractérisés par des mouvements constants, des machines lourdes et des opérations en hauteur, les accidents y sont monnaie courante. Au-delà des blessures et des décès, ces incidents ont un impact sur les entreprises, entraînant des dépassements de budget, des problèmes juridiques et des retards dans les projets.
Les progrès technologiques continuent de façonner la sécurité sur les chantiers de construction. L'intelligence artificielle (IA) est un élément clé de ces progrès, permettant des innovations nouvelles et prometteuses allant des applications dans la gestion des projets de construction à la sécurité.
Toutes ces possibilités naissent de la combinaison de l'IA avec d'autres technologies telles que l'internet des objets (IoT), la 5G, le cloud et le big data. Par exemple, des applications telles que les alertes en temps réel pour les travailleurs sur le terrain sont possibles en combinant l'IA avec la technologie de sécurité portable.
Dans cet article, nous explorons les principales façons d'améliorer la sécurité de la construction grâce à l'IA.
Jacquelyn Oduru, ayant travaillé avec des machines de construction lourdes, confirme qu'il existe de nombreux risques pour la sécurité dans le secteur de la construction. Jacquelyn, qui travaille aujourd'hui comme experte en santé et sécurité au travail, pense que l'IA peut atténuer certains de ces risques et s'attend à ce que la technologie contribue davantage à la sécurité à l'avenir [2].
Les techniques d'IA telles que le machine learning (ML), le deep learning (DL) et le computer vision (vision par ordinateur) continuent de trouver leur place dans les applications destinées à améliorer la sécurité des travailleurs. La capacité d'analyser de grandes quantités de données, de reconnaître des modèles et de prévoir des événements futurs fait de l'IA un excellent outil pour améliorer les protocoles de sécurité.
Voici les principales façons dont l'IA ouvre la voie à des chantiers de construction plus sûrs.
Les chutes, l'électrocution, les collisions et le coincement sont les principales causes de blessures dans le secteur de la construction [3]. L'IA offre de multiples moyens d'aider les travailleurs à éviter de tels incidents, notamment en identifiant les risques liés à la sécurité dans le secteur de la construction.
Il peut être difficile pour les travailleurs de prévoir avec précision les incidents de sécurité sur un chantier. En outre, les travailleurs peuvent manquer de conscience de la situation, ce qui entraîne des incidents tels que des trébuchements sur des fils électriques ou des déambulations dans des zones dangereuses.
L'analyse vidéo basée sur l'IA permet d'identifier les failles de sécurité. Ces solutions utilisent des techniques de reconnaissance d'objets pour analyser les flux vidéo et détecter les comportements dangereux. L'intégration d'un tel outil dans des solutions portables peut permettre de transmettre des alertes directement à un travailleur.
Voici quelques-uns des incidents dangereux que ces outils peuvent contribuer à réduire
Outre la détection des risques de sécurité, l'analyse des observations de sécurité fournit des informations exploitables aux responsables. Celles-ci peuvent être utilisées pour mettre en œuvre des mesures dissuasives afin de renforcer le respect des règles de sécurité.
La défaillance et l'utilisation incorrecte des équipements de protection individuelle (EPI) augmentent considérablement le risque de blessure. Les travailleurs de la construction qui n'utilisent pas d'EPI sont trois fois plus susceptibles de se blesser que ceux qui les utilisent [4]. Des études montrent que 70 à 80 % des chutes sont dues à l'absence d'EPI [5].
L'utilisation de l'IA peut renforcer les pratiques de gestion de la sécurité. Elle combine des techniques d'imagerie numérique et de vision par ordinateur qui permettent la détection d'objets, le suivi de mouvements, la reconnaissance de formes et la reconnaissance faciale. Par exemple, les algorithmes de vision par ordinateur et de réseaux neuronaux à convolution (CNN) peuvent construire des modèles qui détectent et reconnaissent les EPI [6].
Le modèle obtenu peut alimenter une solution autonome qui vérifie la conformité des EPI. Il analyse les flux vidéo, détecte les EPI manquants ou incomplets et vérifie s'ils sont utilisés de manière appropriée.
Récemment, des innovations dans le domaine de la technologie de la construction ont permis au professeur Yang du Smart Structures Lab de mettre au point des robots intelligents pour la construction[7].
Ces robots présentent des caractéristiques qui améliorent la sécurité sur les chantiers. Par exemple, le robot s'arrête instantanément de fonctionner si un ouvrier s'en approche de trop près. Ils peuvent également travailler sur des sites présentant des dangers pour les humains.
D'autres machines autonomes, comme les bulldozers et les excavateurs, utilisent l'IA, qui traite les données provenant des capteurs situés autour du véhicule[8]. Les algorithmes d'IA et la vision par ordinateur aident ces équipements à déterminer les trajectoires optimales. L'apprentissage en profondeur et les techniques de traitement d'images donnent également à ces machines une connaissance de la situation[9]. Ces caractéristiques permettent aux opérateurs humains de se tenir à l'écart des environnements dangereux, propices aux accidents.
Il est possible de construire des systèmes visuels avancés en exploitant les techniques d'imagerie et l'IA. Les données visuelles peuvent être utilisées pour surveiller les activités, identifier les dangers et alerter les travailleurs sur le site.
Les systèmes de vidéosurveillance dotés de capacités avancées en matière d'IA et de ML peuvent surveiller le chantier en continu. Le système doté d'IA peut analyser les flux vidéo en temps réel pour détecter les anomalies.
Les algorithmes de détection d'objets par deep learning peuvent être entraînés à classer des objets tels que des machines, des matériaux de construction et des travailleurs[10]. Ces modèles peuvent analyser les mouvements à partir du flux vidéo, reconnaître l'activité et la classer.
De plus, les modèles visuels basés sur l'IA peuvent aider à suivre l'utilisation des harnais de sécurité pour les travailleurs qui travaillent en hauteur. Cela nécessite une surveillance constante pour garantir la conformité aux réglementations[11].
Des entreprises comme EarthCam proposent des solutions basées sur la vision et alimentées par l'IA pour surveiller les chantiers de construction. Elles peuvent surveiller les travailleurs et les équipements et fournir un état en temps réel[12].
L'IA peut détecter la proximité du personnel par rapport aux équipements susceptibles de représenter un danger pour lui. Par ailleurs, les caméras basées sur l'IA peuvent détecter les travailleurs qui s'aventurent dans des zones dangereuses, telles que les zones situées sous des grues de levage chargées. Lorsque le seuil de déclenchement d'une alerte est atteint, le personnel est rapidement averti.
Pour des raisons de sécurité, les chantiers de construction ne sont pas ouverts à tous. Les caméras de vidéosurveillance sur mesure installées sur les chantiers sont aussi efficaces que le personnel qui s'en occupe. De telles solutions peuvent facilement passer à côté de situations dangereuses, ce qui pourrait conduire à un désastre.
La technologie de reconnaissance faciale permet de suivre le personnel aux points d'entrée et de sortie du chantier. Les caméras équipées de l'intelligence artificielle peuvent surveiller l'accès aux zones de travail critiques et déclencher des alertes en cas d'accès par des personnes non autorisées [13].
Les méthodes actuelles d'évaluation de la sécurité au quotidien sur les chantiers de construction peuvent être subjectives ou souffrir d'un oubli total. L'analyse prédictive alimentée par l'IA utilise des données historiques tout en surveillant constamment les activités sur un chantier pour prévoir les problèmes de sécurité potentiels. Les avantages nets de ces solutions incluent des environnements de travail plus sûrs et la réduction de la possibilité de retards coûteux.
Un rapport sur la gestion de la sécurité dans le secteur de la construction indique que 28 % des entrepreneurs estiment que l'analyse prédictive a un impact positif sur la sécurité dans le secteur de la construction [14].
Stroud, PDG d'une entreprise de construction basée à Boston, révèle que son entreprise utilise l'analyse prédictive pour gérer les risques de sécurité. La solution utilise le riche ensemble de données de l'entreprise pour construire des modèles qui peuvent fournir des évaluations de risques pour les chantiers [15].
Les solutions d'intelligence artificielle en matière de sécurité utilisent les données démographiques des travailleurs, les facteurs commerciaux et les caractéristiques du lieu de travail pour prédire les éventuels incidents de sécurité.
Un modèle de prévision peut alors être construit en utilisant les données historiques pour prédire les scénarios à risque. Des techniques de modélisation prédictive telles que les arbres de décision (DT) et les forêts aléatoires peuvent analyser les données pour produire des événements possibles [16]. Par exemple, la solution peut identifier une période sur un chantier avec une main-d'œuvre limitée, de longues périodes de travail et des conditions météorologiques défavorables pour signaler la possibilité d'incidents de sécurité.
Les solutions de maintenance prédictive permettent la détection précoce des défaillances des équipements. Elles aident les chefs de chantier et les responsables de la sécurité à anticiper les pannes et à déployer des solutions de maintenance de manière proactive. Cela permet d'éliminer et de réduire les accidents causés par les dysfonctionnements des machines et des équipements.
Les méthodes traditionnelles de formation à la sécurité reposent souvent sur des tactiques de cours, des ateliers ou des exercices, en particulier pour les nouveaux employés. L'IA, la réalité virtuelle (RV) et la réalité augmentée (RA) peuvent améliorer la formation à la sécurité, étant donné que l'erreur humaine est un facteur important dans les accidents de construction.
La capacité de l'IA à tirer des enseignements des données passées permet d'identifier les lacunes en matière de compétences et de connaissances sur la sécurité. Par exemple, une solution alimentée par l'IA peut identifier et alerter les responsables de la sécurité sur l'utilisation incohérente des EPI ou l'utilisation incorrecte des harnais de sécurité.
Après avoir identifié ces lacunes, une formation ciblée peut être dispensée aux personnes qui ne respectent pas les protocoles de sécurité. En outre, les responsables peuvent simuler des chantiers de construction à l'aide de la RV et de la RA afin que les travailleurs puissent participer à des sessions de formation interactives. Cette solution aide les travailleurs à acquérir des compétences pratiques et à améliorer la sécurité [17].
L'utilisation de l'IA dans la sécurité des chantiers n'en est qu'à ses débuts. Cependant, on se rend rapidement compte de l'impact que la technologie pourrait avoir sur la sécurité de la construction. Quelques exemples des principaux défis à relever:
Qualité des données: Elle a un impact direct sur la fiabilité et la précision des modèles d'IA. Un manque de données sur la sécurité peut entraver l'élaboration d'une solution d'IA. En outre, des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des biais. Il est possible d'y remédier en fournissant un ensemble de données diversifié et représentatif.
Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données : L'IA exploite la puissance des données. Il est impératif de préserver la confidentialité des données car les solutions d'IA utilisent de grandes quantités de données sensibles sur les projets.
Les données relatives à la sécurité peuvent contenir des informations sur le personnel. Un accès non autorisé pourrait conduire à une usurpation d'identité. Les données et les modèles d'IA doivent être bien sécurisés pour éviter les violations de données.
Intégration avec les systèmes existants : 60 % des entrepreneurs généraux utilisent des logiciels de gestion de la construction pour gérer la sécurité des chantiers [18]. L'intégration de l'IA dans ces logiciels peut être complexe et prendre du temps.
Les employés du secteur de la construction sont confrontés quotidiennement à des risques considérables. Toutefois, ce secteur a évolué et de nouvelles innovations promettent des lieux de travail plus sûrs. L'IA est appelée à jouer un rôle central dans le renforcement de la sécurité du personnel, des équipements et du chantier.
L'IA offre un large éventail d'applications possibles qui peuvent renforcer la sécurité dans le secteur de la construction. La surveillance en temps réel des chantiers de construction est devenue plus facile grâce à la vision par ordinateur et aux capacités d'analyse vidéo avancées. L'IA peut détecter les comportements dangereux en temps réel, ce qui permet de réagir rapidement. L'analyse prédictive offre un moyen de prévoir les incidents de sécurité avant qu'ils ne se produisent, ce qui permet aux responsables de prendre des mesures proactives pour mettre fin aux accidents.
Ecrit par Baptiste Aelbrecht
