L’IA pour contrôler automatiquement la qualité du travail des agents d’Unifiber déployant la fibre optique. Une première en Belgique dans les télécommunications.

Les chiffres de Unifiber donnent le tournis : d’ici 2028, 600.000 foyers seront connectables au nouveau réseau de fibre optique. Cela signifie installer quelque 10.000 kilomètres de câbles roses, sur les façades, le long de pylônes électriques, mais aussi souvent en souterrain. Le contrôle qualité est un levier essentiel dans la stratégie de Unifiber. Les travaux sont exécutés par de nombreuses équipes, dont chacune a ses exigences en matière de qualité. Pour aligner tous les intervenants sur un même niveau de qualité élevé, Unifiber a signé un partenariat avec Deepomatic.

L’idée ? Le contrôle qualité en temps réel. La solution de computer vision de Deepomatic facilite le contrôle qualité des équipes sur le terrain. Elle analyse en temps réel les images prises par les équipes et fournit des commentaires immédiats selon la couleur des résultats. Vert pour une tâche bien réussie, rouge pour un point de contrôle « non conforme ». Cela permet aux équipes de résoudre rapidement le problème avant de quitter le chantier. Une fois la non-conformité corrigée, l’équipe reprend une photo que le système analyse pour démontrer qu’elle a correctement effectué son travail. Cette procédure objective et systématise un contrôle qualité à grande échelle. Les photos et résultats de l’analyse sont centralisés et mis à disposition des équipes qui supervisent le déploiement.

Réduire le risque de travaux supplémentaires et donc de retard

La start-up adresse sa solution aux métiers du terrain qui déploient, construisent et maintiennent les infrastructures que ce soit pour les télécoms, l’eau, les panneaux solaires, l’éolien. La personne sur le terrain doit simplement prendre une photo du travail réalisé, puis celle-ci est analysée en temps réels par les modèles d’intelligence artificielle. Deepomatic promet une marge d’erreur de moins de 3%, mais quand c’est le cas le technicien peut dire que le modèle d’intelligence artificielle s’est trompé dans son analyse.

La solution est proposée clé en main aux entreprises, moyennant quelques semaines pour paramétrer l’outil. « En obtenant des informations sur la qualité de leur travail, les équipes peuvent progressivement améliorer leurs gestes, estime Philippe Jaspart, responsable qualité de Unifiber. Par ailleurs, le taux réduit d’erreurs élimine le besoin de planifier de nouveaux déplacements. Ce processus d’installation efficace réduit le risque de travaux supplémentaires et donc de retard. Tout ceci participe à un déploiement fluide et efficace de la fibre. » 

Pour les communes, cela représente une excellence opérationnelle, des taux de succès en hausse, des re-visites de chantiers en baisse, et une satisfaction en augmentation quant à la réalisation des travaux sur les chantiers.

5.000 photos OK et KO

L’application web mobile de Deepomatic -qui fournit déjà Bouygues Telecom en France, Swisscom en Suisse, Movistar en Colombie ou encore Circet en Irlande- a été testée sur les chantiers depuis le mois de mai avec tous les partenaires de production de Unifiber. Pour que l’application fonctionne au mieux, c’est-à-dire pour qu’elle soit plus « intelligente », Unifiber a récolté une quantité suffisante de photos. Aujourd’hui, la base de données contient plus de 5.000 photos OK et KO prises sur les chantiers pendant cette période.

Huit points sont actuellement contrôlés par intelligence artificielle sur les chantiers de Unifiber. Ils permettent de valider la conformité des tranchées où est installée la fibre, des matériaux qui y sont disposés (sable, fibre, ruban de signalisation, terre de remblais, revêtement et joints des revêtements), des équipements qui constituent l’infrastructure (comme les chambres de visite) et de la planéité du sol. De nouveaux points sont à l’étude, entre autres pour les phases d’installation des POPs (Point of Presence) et de connexion des habitations.