Des dispositifs de suivi et de contrôle des vibrations sont souvent installés sur les enjeux avoisinant les chantiers de génie civil générant de fortes vibrations (vibrofonçage, battage, compactage, brise-roches, minage ou déroctage à l'explosif...), afin d'assurer la pérennité des ouvrages avoisinants (dommage possible par effet direct des vibrations). Le suivi à distance par les différents acteurs du chantier, nécessite de pouvoir discriminer les sources vibratoires liées au chantiers du bruit vibratoire environnant (fausses alertes).

Nous proposons ici l'utilisation d'un algorithme d'intelligence artificielle (IA) pour identifier de façon automatique la source des vibrations enregistrées sur les ouvrages avoisinant un chantier. Comme tous les algorithme d'IA, RISE nécessite une phase d'apprentissage, basée sur l'assimilation d'une banque de données labelisées, c'est-à-dire vérifiées/validées par analyse experte. Une fois cet apprentissage effectué, les tests réalisés sur les enregistrements vibratoires issus d'un chantier régional mettant en œuvre des pieux métalliques battus, ont montré un taux de réussite très prometteur (> 98%) permettant une identification robuste des sources vibrations générées par les travaux du chantier (battage). Nous souhaitons transposer cette démarche à d'autres types de travaux (vibrofonçage, compactage...) pour discriminer les détections (dépassement de seuil) imputables au chantier, d'autres éventuelles alertes non significatives.