Dans le cadre d’un projet pilote réalisé avec le DNIT, PhDsoft a appliqué le Web Digital Twin à la gestion de l’intégrité structurelle d’un pont routier en service. Le travail a réuni les informations de quatre sources complémentaires dans un même environnement numérique, en reliant les observations au modèle de la structure et à son historique pour appuyer l’évaluation d’ingénierie.

Modèle tridimensionnel d’un pont routier dans l’environnement du Web Digital Twin.
Modèle numérique utilisé comme référence pour organiser les informations du pilote.
Modèle tridimensionnel d’un pont routier dans l’environnement du Web Digital Twin.

Réunir des observations de différentes origines

L’évaluation d’un pont repose sur des informations produites par différentes méthodes, à différents moments et à différentes échelles. Le défi du pilote consistait à réunir ces observations dans le contexte d’un même ouvrage et à rendre leur interprétation conjointe utile à la gestion de l’intégrité.

Satellite
Historiques de surveillance InSAR intégrés par l’intermédiaire de SAW (Satellite Advanced Warning), pour suivre les tendances de déplacement dans le temps.
GPR
Mesures intégrées en des points sélectionnés pour démontrer l’intégration d’informations sur l’intérieur des éléments en béton.
Inspections visuelles
Photographies prises sur le terrain par un drone piloté par un opérateur, puis intégrées au Web Digital Twin.
Capteurs structurels
Données d’accéléromètres et de jauges de déformation associées aux zones instrumentées pour consulter et analyser les vibrations et les déformations.
Interface SAW avec une vue satellitaire du pont et des sections de suivi mises en évidence sur la carte.
Pont du projet pilote visualisé dans SAW — Satellite Advanced Warning.
Interface SAW avec une vue satellitaire du pont et des sections de suivi mises en évidence sur la carte.

Accéder à SAW — Satellite Advanced Warning

Du suivi du pont au détail de chaque élément

Le Web Digital Twin a relié la vue de l’ouvrage aux observations locales issues des inspections et de l’instrumentation. Cette intégration entre différentes échelles a permis de consulter l’historique et de mettre en relation des informations complémentaires dans le modèle numérique 4D, qui intègre la dimension temporelle.

Les photographies sont restées liées aux enregistrements d’inspection, tandis que les mesures et les données de surveillance ont été organisées dans le contexte de la structure. L’équipe disposait ainsi d’une base commune pour interpréter les données et suivre leur évolution.

Photographie d’inspection liée au modèle numérique du pont, avec une représentation de la position de prise de vue.
Photographie prise sur le terrain par drone et associée au modèle numérique après le vol.
Photographie d’inspection liée au modèle numérique du pont, avec une représentation de la position de prise de vue.

Des critères configurables pour hiérarchiser les actions

Les différentes observations ont été rattachées à une évaluation commune du risque grâce à des critères configurés directement dans la plateforme. Pour les types de données couverts par le pilote, cette adaptation a utilisé des fonctions de configuration déjà disponibles dans le Web Digital Twin.

À partir de ces critères, la solution a démontré la prescription automatique d’actions, comme orienter les inspections, renforcer le suivi ou demander des évaluations complémentaires. Les recommandations aident l’équipe d’ingénierie à définir les priorités.

Dans le pilote, les règles et les actions ont été configurées à des fins de démonstration, montrant la capacité d’adapter la solution aux stratégies de gestion de chaque organisation.

Positions d’accéléromètres et de jauges de déformation repérées sur le modèle numérique du pont.
Instrumentation localisée dans le modèle pour contextualiser les données de vibration et de déformation.
Positions d’accéléromètres et de jauges de déformation repérées sur le modèle numérique du pont.
Graphiques d’accélération dans les domaines temporel et fréquentiel affichés sur le modèle numérique du pont dans le Web Digital Twin.
Données d’un accéléromètre présentées dans le contexte du modèle numérique, avec des vues temporelle et fréquentielle.
Graphiques d’accélération dans les domaines temporel et fréquentiel affichés sur le modèle numérique du pont dans le Web Digital Twin.

Une intégration validée dans le périmètre du pilote

Le pilote a validé techniquement l’intégration des quatre sources de données dans le Web Digital Twin et a démontré leur utilisation conjointe pour appuyer l’évaluation du risque et la prescription d’actions. Il en résulte une base d’informations traçable reliant observations, contexte structurel et recommandations d’ingénierie.

L’expérience a montré le potentiel de cette approche pour soutenir une gestion plus intégrée et préventive des ponts et d’autres ouvrages d’infrastructure. Son extension peut être planifiée selon les données disponibles, les caractéristiques des ouvrages et les critères de chaque gestionnaire.