RoadAI, développé par Vaisala Xweather, vise à réduire de manière significative le temps passé par les humains à effectuer la tâche ardue qui consiste à collecter et à classer les quantités significatives de données de terrain liées à la gestion de réseaux routiers étendus. L'outil permet aux utilisateurs d'augmenter leur efficacité, la fréquence de couverture du réseau, la connaissance grâce à la production de données répétables et objectives en une fraction du temps grâce à la puissante capacité de traitement fournie par l'IA.

Vaisala a 89 ans d'expérience dans le domaine de l'innovation, ce qui lui permet de fournir des solutions aux défis rencontrés dans le domaine du transport et de la logistique. Ces dernières années, Vaisala a investi de manière significative dans l'IA et l'IoT dans de nombreux secteurs, notamment dans la modélisation des prévisions météorologiques, la vision par ordinateur pour la gestion des actifs routiers et les véhicules autonomes.

Une solution en particulière, RoadAI, est la solution de Vaisala conçue pour fournir aux gestionnaires de réseaux routiers les moyens de collecter plus efficacement et plus fréquemment des données complètes liées à leur patrimoine routier. Vaisala est leader dans le domaine de la vision par ordinateur dans le secteur de l'entretien des routes avec des centaines d'utilisateurs dans le monde entier, dont la majorité sont des organisations gouvernementales. En France, les principaux utilisateurs de RoadAI sont les départements, les métropoles et les collectivités communales. Les cas d'utilisation varient en fonction de la structure, de la géographie, du trafic et de l'infrastructure. Cependant, il y a aussi beaucoup de similitudes et d'expériences partagées.

Un cas est celle du Département des Pyrénées-Orientales qui a déployé RoadAI sur son réseau depuis 2019. En tant que département qui adopte l'innovation, le département a pleinement adopté RoadAI dans ses opérations et déploie l'outil sur une base régulière, ayant intégré la solution à son patrouillage. Le résultat est qu'ils peuvent collecter des données sur l'ensemble du réseau en seulement 15 jours. Cette opération peut être répétée plusieurs fois par an sans qu'il soit nécessaire d'investir dans des ressources supplémentaires. L'outil est facilement extensible en raison de sa convivialité, il est léger en termes d'équipement et peut être installé sur n'importe quel véhicule en quelques minutes.

‘’Alors pour l'entretien, la stratégie n’a pas forcément changé. Cependant, ce qu'on a commencé à faire depuis maintenant un an et demi c’est que l’on croise les remontées et demandes du terrain avec les données RoadAI pour bien valider le programme. Ça nous a permis de vérifier la fiabilité et la robustesse de la détection par l’Intelligence Artificielle et de bien vérifier que les remontées du terrain sont cohérentes avec ce que ce que sort le logiciel. Ça nous permet aussi, si jamais il y a des sections qui apparaissent comme étant en mauvais état dans le logiciel et qui ne sont pas remontées par les agences routières, de pouvoir confirmer quels sont les éléments ajustés sur le programme. Donc c'est un vrai outil pour objectiver les remontées de terrain.’’ -  David Richard, Directeur des Infrastructures et Déplacements

La nature de RoadAI offre à l'utilisateur une grande flexibilité et une grande transparence en ce qui concerne son réseau et son mode de fonctionnement. L'outil est conçu pour faciliter les pratiques existantes de l'utilisateur et de les rendre plus efficaces. La possibilité de lire des vidéos historiques et réelles du réseau et d'effectuer des comparaisons rend le suivi du réseau à un niveau macro et micro beaucoup plus facile que par le passé. En plus de fournir une visibilité accrue du réseau, RoadAI possède les moyens de traiter entièrement et automatiquement de grandes quantités de données en une fraction du temps nécessaire aux méthodes manuelles. Cela permet à l'utilisateur d'être confiant dans l'état de son réseau et de prendre des décisions en temps opportun, et donc d'exercer une maintenance d'intervention précoce, également connue sous le nom de maintenance préventive. La recherche a montré que cette méthode est plus rentable que la maintenance réactive, ce qui permet au gestionnaire du réseau routier d'effectuer des interventions plus régulières et plus positives sur un plus grand nombre de kilomètres de son réseau, ce qui se traduit par des gains nets d'efficacité et une prolongation du cycle de vie de la route. L'objectivité et la fréquence de la collecte de données que permet RoadAI soutient pleinement la mise en œuvre d'une approche préventive.

 

Un autre avantage de RoadAI, à ne pas négliger, est que l'utilisateur peut potentiellement éliminer jusqu'à 42 % de ses émissions de carbone annuelles causées par l'activité d'auscultation et de relevé des données. Ceci est dû au fait que RoadAI ne nécessite pas l'intervention d'un spécialiste. Il peut donc être déployé dans les processus de patrouille existants et obligatoires pour collecter l'état de la chaussée, les largeurs de chaussée, l'analyse de l'état visuel de la signalisation horizontale, les inventaires et le suivi de la signalisation verticale, la détection des dispositifs de retenue, etc. Au fur et à mesure que l'IA continuera à développer son utilisation dans le secteur routier, elle continuera à se développer dans l'aide à la décision des gestionnaires de routes.