Depuis plus de 20 ans, une équipe dédiée d’ingénieurs et de chercheurs invente des solutions innovantes, à la pointe des technologies en IA, pour répondre aux besoins de l’ensemble des services du Groupe et de ses clients.
Notre innovation se tourne principalement autour des sujets liés à :
- L’analyse et au traitement d’image ;
- La photogrammétrie ;
- L’exploitation des nuages de points LiDAR ;
- La production de données géospatiales.
Aménagement du territoire
Nous travaillons sur de nombreuses problématiques dans le domaine de l’aménagement du territoire. Les différents outils innovants de traitement de données terrestres et aériennes permettent de réaliser des cartes d’occupation du sol, des modèles numériques de terrain, des classifications automatiques par thématique et des vectorisations automatiques.
Type de données et technologies : images aériennes multi-résolutions (GSD : 3, 5, 10, 20 cm), nuages de points terrestre (LIDAR MMS, photogrammétrie) et LIDAR aérien (5 pts/m² à 100 pts/m²).
Observation de la terre
L’équipe Innovation a développé plusieurs solutions IA d’analyse d’image pour l’observation de la Terre. Ces images peuvent venir de sources variées telles que les satellites Pléiades et Pléiades NEO ou des images aériennes multispectrales. Les outils mis en place se basent notamment sur du Machine Learning et du Deep Learning. Ils permettent la détection de certains types d’objets (bâtiments, …) ou la segmentation sémantique pour attribuer une classe (route, …) à chaque pixel.
Type de données et technologies : images Sentinel 2, images Pléiades, images Pléiades NEO.
Suivi d'infrastructures
Dans le domaine du génie civil, une aide à la détection de défauts (pathologies béton) a été mise en place afin de simplifier la surveillance des édifices et ouvrages d’art. Cet outil s’appuie sur un modèle Deep Learning de détection d’objets.
Type de données et technologies : images drones.
Suivi de réseaux enterrés
L’équipe Innovation a mis au point RAPHAL, un service sans abonnement qui simplifie le géoréférencement, les relevés 3D et leurs traitements. L’acquisition se fait sur le terrain, à l’aide d’un smartphone ou d’une tablette et la plateforme en ligne permet d’exploiter les données acquises de manière collaborative et immédiate.
Type de données et technologies : images smartphones et tablettes.
Urbanisme
L’équipe Innovation a développé son propre modèle Deep Learning pour la segmentation automatique de nuages de points, à partir d’un modèle state of the art optimisé et adapté à nos problématiques industrielles. Ce modèle est utilisé notamment pour aider la réalisation de plans de corps de rue.
Dans le même domaine, nous avons réalisé un outil de détection automatique de portes et d’anonymisation des plaques et visages sur image panoramique.
Type de données et technologies : nuage de points MMS, images panoramiques MMS.
