L’intelligence artificielle au service du contrôle de la roche autour des ouvrages de stockage de Cigéo
Dans son Laboratoire souterrain en Meuse/Haute-Marne, l’Andra évalue l’intérêt de l’intelligence artificielle pour contrôler l’état de la roche autour des démonstrateurs d’ouvrages de stockage, après leur creusement.
Le Laboratoire de recherche souterrain permet aux scientifiques de l’Andra d’étudier la roche du Callovo-Oxfordien(1), les concepts de stockage, et de tester différents moyens de contrôle et de suivi des ouvrages souterrains. L’un des essais consiste à visualiser l’endommagement de la roche provoqué par le creusement de ces ouvrages. On utilise pour cela des contrôles dits « non destructifs », car ils offrent la possibilité de vérifier l’état de la roche sans faire de prélèvement ni l’endommager.
La révolution IA
La méthode consiste à mesurer la vitesse de propagation des ondes sismiques dans la roche à l’aide d’émetteurs/récepteurs. Après traitement des données, une image de la zone est reconstituée. Mais ce processus peut être long et implique une bonne connaissance de ce type de données. L’utilisation d’outils d’intelligence artificielle (IA) permet d’accélérer le traitement. Le projet ARDNA (AI Research on Data for Nuclear Application), dont l’Andra est partenaire, en fait la démonstration.
Comme une échographie
« La première étape du projet a été d’entraîner des algorithmes avec un grand volume de données, explique Julien Cotton, chef du
service Chaîne de données et Digital de l’Andra. L’objectif était d’apprendre à ces algorithmes à associer les vitesses de propagation des ondes sismiques à des images du milieu étudié. Pour cela, l’équipe a utilisé l’apprentissage profond(2) sur des supercalculateurs, notamment ceux du Grand Équipement national de calcul intensif (GENCI)(3). Cela a permis d’automatiser l’interprétation des données. »
Bilan : des résultats équivalents aux méthodes de traitement standards… en moins d’une seconde au lieu de quelques semaines à plusieurs mois ! « On obtient instantanément une connaissance précise de la zone étudiée, un peu comme avec une échographie », résume Julien Cotton. Le projet continue, puisqu’il faut à présent le valider avec des données réelles. Grâce à ce projet innovant, l’Andra pourrait disposer d’un nouvel outil opérationnel pour le contrôle des ouvrages de Cigéo.
(1) Couche argileuse âgée de 160 millions d’années faisant partie du bassin sédimentaire parisien. D'une épaisseur de 140 à 160 mètres, elle est située à environ 500 mètres de profondeur sur le site d’accueil choisi pour Cigéo en Meuse/Haute Marne.
(2) Apprentissage profond ou deep learning : méthode d’IA utilisant un réseau de neurones artificiels pour résoudre des tâches complexes.
(3) GENCI est une infrastructure de recherche qui a pour mission de favoriser l’usage du calcul intensif associé à l’intelligence artificielle au bénéfice des communautés académiques et industrielles dans le cadre de la recherche ouverte.
Un projet soutenu par France Relance
Le projet ARDNA est l’un des 95 lauréats de l’appel à projets lancé par l’État pour la modernisation de la filière nucléaire dans le cadre du plan France Relance. Il associe l’Andra à la société de Data Science Aquila Data Enabler, pilote du projet, et à SpotLight, une start-up DeepTech spécialisée dans l’analyse de données sismiques.