Accélérer l’inspection des centrales nucléaires grâce à l’IA 

ALEIA, startup spécialisée dans l’IA, et Omexom NDT Engineering & Services, en collaboration avec le Laboratoire d’Acoustique de l’Université du Mans (LAUM) UMR CNRS, annoncent le déploiement du projet AUTEND, destiné à accélérer par l’IA l’inspection des centrales nucléaires.

Omexom NDT est une entreprise spécialisée dans la conception, la qualification et la mise en œuvre de procédés automatisés en Examens Non Destructifs (END) et intervient sur les équipements critiques des centrales nucléaires françaises depuis plus de 40 ans.

Alors que la cadence et le nombre d’inspection sur les sites nucléaires augmentent rapidement, le projet AUTEND a pour objectif de faciliter et accélérer le travail des analystes sur le terrain, avec l’identification automatique, grâce à l’Intelligence Artificielle (IA), des zones à inspecter.

Le projet se concentre aujourd’hui sur les Examens Non Destructifs (END), procédés de contrôle par Courant de Foucault ou ultrasons des infrastructures nucléaires.

Le recours à l’IA pour ces inspections permettra ainsi d’accroitre la capacité d’analyse tout en conservant la fiabilité d’interprétation des résultats. Au global, la détection de ces zones réduit le temps de ces analyses. A terme, l’IA permettra des apports significatifs en fiabilité théorique des examens, notamment grâce à la construction progressive d’une base de données évolutive.

Le projet AUTEND est construit sur la plateforme d’ALEIA, et alimenté par des jeux de test adaptés (en qualité et quantité) et anonymisés. L’hébergement est sécurisé sur un cloud souverain et garantit ainsi la pleine maitrise du processus de traitement de l’information par les utilisateurs.

Le projet, d’une durée de deux ans et demi (2022-2024) est soutenu par le ministère de l’Économie, des Finances et de la Relance et par Bpifrance dans le cadre du Plan de Relance.