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Professeur à l’Université Clermont Auvergne et conseiller scientifique de Logiroad, Thierry Chateau partage sa vision d’une innovation au service des collectivités. Il revient sur la place centrale de la recherche et sur les apports concrets de l’intelligence artificielle pour la gestion des infrastructures routières.
Retrouvez son interview vidéo à la fin de cet article !
Présentation parcours
Peux-tu te présenter ?
« Bonjour, je m’appelle Thierry Chateau, je suis professeur d’université à l’Université de Clermont Auvergne et j’ai 54 ans. Mes disciplines de recherche sont l’intelligence artificielle, plutôt appliquées à des problématiques de robotique.
Dans la robotique, il y a plusieurs aspects. Il y a l’aspect perception, je vois l’environnement, et puis l’aspect analyse, qu’est-ce qu’il y a dans cet environnement, et l’aspect décision. »
Quelle a été ton parcours dans la recherche avant Logiroad ?
« J’ai un parcours un peu atypique parce que je n’étais pas prédestiné à faire de la recherche.
J’ai fait un bac technique suivi d’un brevet de technicien supérieur, un BTS et c’est alors que j’ai rejoint une école d’ingénieur au cours de laquelle j’étais destiné à faire du génie électrique. Et en dernière année de cette école d’ingénieur j’ai découvert la recherche grâce à un stage.
Ça m’a vraiment donné envie de continuer dans ce domaine de l’innovation et de la recherche. Et ça m’a porté sur une thèse, toujours dans les mêmes disciplines, la robotique et la perception, et c’est à l’issue de cette thèse que je me suis dit, je suis fait pour faire ça.
Et j’ai donc passé un concours de maître de conférence à l’Université de Clermont, puis depuis 2010 un poste de professeur d’université.
Dans les années 2000, le modèle de la recherche en France a pas mal évolué et on a eu une recherche qui a été plus piloté par des projets. On a incité les centres de recherche à collaborer entre eux pour amener de l’interdisciplinarité et à proposer des voies de recherche. Et c’est dans ce cadre-là que j’ai rencontré Yann Goyat, du Laboratoire Central des Ponts et Chaussées.
Et grâce à Yann Goyat, on a travaillé un peu sur des notions de sécurité, sécurité liée aux infrastructures et sécurité aussi des véhicules.
C’était un projet collaboratif. Au cours de ce projet il devait y avoir une thèse. Après des discussions avec son responsable, qui était Philippe Lepert, il y a eu un accord et c’est dans ce cadre-là que j’ai encadré la thèse de Yann Goyat. On était dans les années 2006 à peu près, voilà une thèse brillamment soutenue et derrière on connaît l’histoire qu’on va rappeler ici. »
Est-ce qu’il existe plusieurs types d’IA ?
« Ce qu’il faut savoir c’est qu’aujourd’hui on distingue 2 types d’IA.
On a ce qu’on appelle l’IA générative, c’est une IA que l’on pilote à travers ce qu’on appelle des prompts. On va écrire dessine-moi un mouton et puis la machine va sortir une image de mouton. On appelle ça générative puisque si on l’écrit 2 fois, on n’aura pas le même mouton. Donc la machine est capable de générer des choses. D’inventer entre guillemets elle-même.
La deuxième sorte d’IA qui va plus nous intéresser chez logiroad, c’est l’IA qu’on appelle «discriminative», c’est tout simplement une IA qui prend une décision. On lui montre une image, elle doit dire si sur cette image il y a une route ou il n’y a pas de route par exemple.
On appelle ça de la classification. Où est la route ? Est-ce que je suis capable de l’entourer, avec ce qu’on va appeler une boîte englobante, on va appeler ça de la détection, c’est à dire que grossièrement je positionne où est la route.
Est-ce que je suis capable de donner tous les points de l’image qu’on appelle des pixels qui appartiennent à la route ? Ça c’est un niveau supplémentaire qu’on appelle de la segmentation sémantique puisqu’on associe une étiquette sémantique à un pixel.
Et j’ai été convaincu assez tôt de ce type d’intelligence artificielle pour Logiroad, parce qu’on en reparlera un peu plus tard. Ça apporte énormément de valeur ajoutée pour les produits et surtout pour les clients. »
Quel est ton rôle en tant que directeur scientifique ?
« Un directeur scientifique, ça a plusieurs rôles. Le rôle le plus important, c’est d’être capable de s’assurer que les directions de recherche qui sont prises par la boîte, dans le cadre de création de nouveaux produits.
Le directeur scientifique ne définit pas les nouveaux produits, c’est sur le cahier des charges, ce sont les clients qui définissent les nouveaux produits. Mais le directeur scientifique doit être capable de s’assurer qu’on fait les bons choix, on utilise les bonnes technos. »
Quel est ton rôle en tant que directeur scientifique ?
« Un directeur scientifique, ça a plusieurs rôles. Le rôle le plus important, c’est d’être capable de s’assurer que les directions de recherche qui sont prises par la boîte, dans le cadre de création de nouveaux produits.
Le directeur scientifique ne définit pas les nouveaux produits, c’est sur le cahier des charges, ce sont les clients qui définissent les nouveaux produits. Le directeur scientifique doit être capable de s’assurer qu’on fait les bons choix, on utilise les bonnes technos. »
« Il y a un certain nombre de thèses qui ont été financées par Logiroad sur des points importants. »
Comment accompagnes-tu Logiroad aujourd’hui ?
« Après 4 ans chez Logiroad, je suis retourné sur mon poste de professeur donc je suis toujours aujourd’hui à nouveau professeur à l’Université de Clermont. Mais on ne quitte pas une boîte qu’on a vu grandir et dans laquelle on a essayé d’apporter beaucoup de passion.
Je garde un rôle de conseil scientifique et ce rôle se traduit sur les grandes orientations de recherche, et notamment, comment on peut imaginer les nouvelles IA, et comment on peut aujourd’hui orienter les différentes méthodes que vont suivre les équipes de recherche en termes de modèle d’intelligence artificielle.
Ma casquette de professeur d’université, d’une part, quand je suis arrivé dans Logiroad, puis maintenant, avec mon accompagnement, fait que j’ai une bonne connaissance des outils universitaires de recherche et notamment des thèses qui sont des formidables outils pour amener une valeur ajoutée sur un domaine très particulier.
Il y a un certain nombre de thèses qui ont été financées par Logiroad sur des points importants. Sur le fait d’essayer de rechercher des marquages sur la route par exemple, ou alors de regarder si ces marquages ont un niveau de luminance correct. Mon rôle, ça a été, et c’est toujours, d’accompagner les doctorants qui sont chez Logiroad dans leurs travaux en collaboration avec l’université. »
Pourquoi avoir intégré la recherche dès la création de Logiroad ?
« La recherche et l’innovation, c’est l’ADN de Logiroad. La raison principale, c’est que les deux créateurs fondateurs historiques de Logiroad, Yann Goyat et Philippe Lepert, sont tous les 2 chercheurs de base de formation et puis de métier au Laboratoire Central des Ponts et Chaussées, qui est devenu maintenant l’Université Gustave Eiffel.
Ils ne se sont pas contentés de créer cette société pour amener un produit. Ils ont voulu dès le départ continuer à avoir des liens, que ce soit avec le Laboratoire des Ponts et Chaussées ou avec les universités, et continuer à développer des innovations pour que ces innovations amènent des caractéristiques nouvelles dans les produits.
Il y a vraiment eu une approche proactive qui a consisté à dire non, en parallèle, je veux aussi continuer à avancer sur les futurs produits, sur les futures améliorations des produits que je suis en train de chercher.
Cet aspect proactif fait que Logiroad a, je pense, toujours un coup d’avance sur ses concurrents, qui sont plutôt sur un modèle avec une part R&D qui est un peu plus faible. »
Pourquoi avoir intégré la recherche dès la création de Logiroad ?
« La recherche et l’innovation, c’est l’ADN de Logiroad. La raison principale, c’est que les deux créateurs fondateurs historiques de Logiroad, Yann Goyat et Philippe Lepert, sont tous les 2 chercheurs de base de formation et puis de métier au Laboratoire Central des Ponts et Chaussées, qui est devenu maintenant l’Université Gustave Eiffel.
Ils ne se sont pas contentés de créer cette société pour amener un produit. Ils ont voulu dès le départ continuer à avoir des liens, que ce soit avec le Laboratoire des Ponts et Chaussées ou avec les universités, et continuer à développer des innovations pour que ces innovations amènent des caractéristiques nouvelles dans les produits.
Il y a vraiment eu une approche proactive qui a consisté à dire non, en parallèle, je veux aussi continuer à avancer sur les futurs produits, sur les futures améliorations des produits que je suis en train de chercher.
Cet aspect proactif fait que Logiroad a, je pense, toujours un coup d’avance sur ses concurrents, qui sont plutôt sur un modèle avec une part R&D qui est un peu plus faible. »
Qu’apporte la recherche à Logiroad par rapport à une approche plus “conventionnelle” ?
« Une entreprise plus conventionnelle soit va ne pas du tout avoir de recherche et va externaliser, vraiment tout ce dont elle a besoin. Et dans ce cas-là elle le maîtrise pas. Et puis elle est tributaire de ses partenaires extérieurs. C’est peut-être une stratégie.
À l’inverse, Logiroad, a tout de suite pris le parti d’internaliser la totalité de ses produits et la R&D sur ses produits, que ce soit au niveau des capteurs, où elle a développé ses propres capteurs, que ce soit au niveau des briques logicielles, où elle a développé ses propres briques logicielles.
Ça c’est vraiment ce qui distingue Logiroad, c’est le fait que tout ça soit interne et que en fait, on maîtrise tout ça aujourd’hui. »
« La recherche et l’innovation, c’est l’ADN de Logiroad. »
Qu’apporte la recherche à Logiroad par rapport à une approche plus “conventionnelle” ?
« Une entreprise plus conventionnelle soit va ne pas du tout avoir de recherche et va externaliser, vraiment tout ce dont elle a besoin. Et dans ce cas-là elle le maîtrise pas. Et puis elle est tributaire de ses partenaires extérieurs. C’est peut-être une stratégie.
À l’inverse, Logiroad, a tout de suite pris le parti d’internaliser la totalité de ses produits et la R&D sur ses produits, que ce soit au niveau des capteurs, où elle a développé ses propres capteurs, que ce soit au niveau des briques logicielles, où elle a développé ses propres briques logicielles.
Ça c’est vraiment ce qui distingue Logiroad, c’est le fait que tout ça soit interne et que en fait, on maîtrise tout ça aujourd’hui. »
Création du pôle IA de Logiroad
Peux-tu nous raconter la création du pôle IA chez Logiroad ?
« Très rapidement, la société Logiroad s’est rendu compte que si elle voulait aider le plus grand nombre, il fallait être capable de passer à l’échelle. Et comme le modèle consistait à aller sur les routes, à acquérir des données numériques avec des capteurs, puis analyser ces données, on s’est dit, si je veux faire plus de routes, je vais avoir plus de données, je vais avoir des capteurs plus performants, donc encore plus de données, et je vais avoir besoin d’outils pour analyser plus vite et mieux ces données. Et donc suite à une discussion que j’ai eu avec Yann Goyat, on s’est très très vite dit : il faut amener des réponses à tout ça.
Il faut amener des outils d’aide à l’analyse, des outils d’IA et donc il y a une thèse qui a été lancée en 2013, donc par le dispositif CIFRE, qui a consisté à faire de l’analyse d’images. Alors au début le produit était plutôt orienté pour de la gestion de trafic routier et puis très vite on s’est dit, mais ces outils là ils peuvent servir aussi à détecter les dégradations. Et ça c’est quand même un des objectifs principaux de Logiroad, de faire du diagnostic.
Suite à cette thèse, on s’est dit bon, on va essayer de continuer d’utiliser ces outils d’intelligence artificielle pour détecter, des dégradations. Mais à un moment on a besoin de pérenniser tout ça. On a besoin d’avoir une expertise qui grandit et d’avoir un vrai pôle IA avec des compétences qui restent sur du long terme. Et on a de très belles IA d’analyse des dégradations routières. »
« On a posé un projet (AI4ROAD) qui a été labellisé par des pôles de compétitivité, qui a été très très bien reçu par la Banque pour l’investissement qui nous a nommé lauréat d’un concours d’excellence qui s’appelle "i-Nov". »
Quel rôle a joué le projet IA4 Road, conduit entre 2021 et 2024 ?
« Il faut lancer la R&D, il faut créer les IA, il faut créer une plateforme de visualisation, ça coûte de l’argent. Donc on a on a fait une roadmap en se disant ça va coûter tant. Et puis on est allé voir la Banque Publique d’Investissement, BPI France, en leur disant voilà, nous on a un projet, on veut aider, on veut aider les communes, on veut aider les départements à mieux gérer leurs infrastructures routières.
On a posé un projet qui a été labellisé par des pôles de compétitivité, qui a été très très bien reçu par la Banque Publique d’Investissement qui nous a nommé lauréat d’un concours d’excellence qui s’appelle « i-Nnov ». On en a été très très fiers. Ça nous a permis d’aller sur d’autres concours sur lesquels on a été lauréat. Et ça nous a surtout permis justement d’avoir un cofinancement pour créer la plateforme Logiroad Center, pour créer les premières IA qui étaient des IA avec des boîtes englobantes.
Dans le projet AI4Road, on était parti sur des IA de type boîtes englobantes pour plusieurs raisons. On savait dès le départ que c’était très pénalisant parce que ça n’allait pas nous donner un certain nombre d’informations. Mais les puissances de calcul qu’on avait il y a 5 ans nous permettaient de faire fonctionner ces IA à une cadence suffisante par rapport à la production, chose que ne permettait pas encore l’IA de segmentation, qui est plus gourmande.
Mais on s’est très très vite rendu compte que ce n’était pas suffisant, alors ce n’était pas suffisant pour les clients.
Pourquoi ? Parce que quand vous regardez une route avec une caméra, et un effet perspective, et que vous entourez uniquement avec une boîte englobante, une fissure, vous n’avez pas assez d’informations sur la fissure, vous n’avez pas assez d’informations sur la fissure. »
En quoi la précision de l'IA change-t-elle la gestion des travaux de voirie ?
« Ce dont on a besoin, c’est de connaître la taille de la fissure. C’est, si on entoure un nid de poule, de connaître la surface d’un nid de poule. Et cette information on ne l’a pas quand on a une boîte englobante. Une manière de l’avoir, c’est de passer d’une IA de boîte englobante à une IA dans laquelle on fait de la segmentation sémantique, c’est-à-dire, on associe à chaque pixel, c’est une dégradation ou pas. »
Quel rôle a joué le projet IA4 Road, conduit entre 2021 et 2024 ?
« Il faut lancer la R&D, il faut créer les IA, il faut créer une plateforme de visualisation, ça coûte de l’argent. Donc on a on a fait une roadmap en se disant ça va coûter tant. Et puis on est allé voir la Banque Publique d’Investissement, BPI France, en leur disant voilà, nous on a un projet, on veut aider, on veut aider les communes, on veut aider les départements à mieux gérer leurs infrastructures routières.
On a posé un projet qui a été labellisé par des pôles de compétitivité, qui a été très très bien reçu par la Banque Publique d’Investissement qui nous a nommé lauréat d’un concours d’excellence qui s’appelle « i-Nnov ». On en a été très très fiers. Ça nous a permis d’aller sur d’autres concours sur lesquels on a été lauréat. Et ça nous a surtout permis justement d’avoir un cofinancement pour créer la plateforme Logiroad Center, pour créer les premières IA qui étaient des IA avec des boîtes englobantes.
Dans le projet AI4Road, on était parti sur des IA de type boîtes englobantes pour plusieurs raisons. On savait dès le départ que c’était très pénalisant parce que ça n’allait pas nous donner un certain nombre d’informations. Mais les puissances de calcul qu’on avait il y a 5 ans nous permettaient de faire fonctionner ces IA à une cadence suffisante par rapport à la production, chose que ne permettait pas encore l’IA de segmentation, qui est plus gourmande.
Mais on s’est très très vite rendu compte que ce n’était pas suffisant, alors ce n’était pas suffisant pour les clients.
Pourquoi ? Parce que quand vous regardez une route avec une caméra, et un effet perspective, et que vous entourez uniquement avec une boîte englobante, une fissure, vous n’avez pas assez d’informations sur la fissure, vous n’avez pas assez d’informations sur la fissure. »
En quoi la précision de l'IA change-t-elle la gestion des travaux de voirie ?
« Ce dont on a besoin, c’est de connaître la taille de la fissure. C’est, si on entoure un nid de poule, de connaître la surface d’un nid de poule. Et cette information on ne l’a pas quand on a une boîte englobante. Une manière de l’avoir, c’est de passer d’une IA de boîte englobante à une IA dans laquelle on fait de la segmentation sémantique, c’est-à-dire, on associe à chaque pixel, c’est une dégradation ou pas. »
En quoi ces innovations changent-t-elles le quotidien des gestionnaires ?
« Le fait d’avoir une IA qui ne se limite pas à de la boîte englobante, mais qui est capable d’aller chercher précisément les dimensions, les surfaces des dégradations. Ça va permettre au quotidien, aux gestionnaires, de mieux savoir les quantités de matière qu’ils vont avoir à mettre pour réparer, et qui parle de quantité de matière, parle de prix. Donc on va être capable de définir précisément et de challenger des boîtes qui vont proposer les réparations sur les devis.
Donc si on sait qu’on a un certain nombre de mètres cubes de matière à mettre, on connaît à peu près le coût unitaire d’une matière et donc on a quelque chose de beaucoup plus précis. On a beaucoup plus d’informations, et ça c’est important, et c’est indispensable pour être capable de bien maîtriser les coûts d’entretien. »
Est-ce que l’IA va remplacer les experts chaussées ?
« On pense souvent que l’intelligence artificielle va remplacer. Ça c’est faux.
L’intelligence artificielle, c’est un outil que vont utiliser les experts, et qui va permettre aux experts de se décharger d’un certain nombre de tâches très répétitives, et du coup de se focaliser, d’amener vraiment leur expertise là où c’est utile, sur des points bien plus précis, avec des approches beaucoup plus macro, et là ils vont pouvoir amener un apport vraiment important en lien avec les gestionnaires de voirie. »
L'IA chez Logiroad, ce sera quoi ?
« On a des contacts actuellement avec des sociétés spécialisées. On imagine par exemple pouvoir prévoir les dégradations de certaines routes liées à des phénomènes, par exemple, de sécheresse forte. On sait que sur des routes qui sont construites sur des sols argileux, il y a des phénomènes de rétractation qui font que la route va s’user plus rapidement.
Et donc ces choses-là on a pointé des partenaires spécialistes dans ces simulations-là qui vont être capables de nous aider, et de nous aider à prévoir les futurs travaux. »
Ce qu'est Logiroad
Peux-tu résumer Logiroad ?
« Logiroad, c’est de la performance sur leur produit.
C’est un très très haut niveau d’expertise au niveau des infrastructures routières et de la maintenance. Et c’est, surtout une volonté d’apporter aux collectivités publiques un outil d’aide à la décision. »
Thèses et contributions de Thierry Chateau :
Yann Goyat, Alain Riouall, Thierry Chateau, L. Malaterre, L. Trassoudaine 2009. « Trajectory measurement of vehicles : a new observatory ».
Houda Maâmatou, Thierry Chateau, Najoua Essoukri Ben Amara 2017 « Apprentissage semi-supervisé pour la détection multi-objets dans des séquences vidéos : Application à l’analyse de flux urbains »
Rakeeb Mohamed Jaufer, Thierry Chateau, Amine Ihamouten, Xavier Dérobert 2022 « GPR, Cartographie des services publics, détection des services publics, radar à pas de fréquence, intelligence artificielle »
Chaque projet est unique.
Parlons-en ensemble.