Les 25 meilleurs outils de détection des dommages routiers (2026)

Une détection efficace des dommages routiers est essentielle au maintien d'infrastructures sûres et durables. Les outils modernes utilisent l'IA, le LiDAR, les capteurs infrarouges et l'imagerie haute résolution pour identifier les fissures, les nids-de-poule et les déformations de surface avec une grande précision.

1. FlyPix AI  

Chez FlyPix AI, nous transformons la surveillance et l'entretien des infrastructures routières grâce à l'intelligence artificielle. Notre plateforme est spécialisée dans l'analyse d'images satellite, de données de drones et de LiDAR afin de fournir des informations précises et exploitables pour détecter et évaluer les dommages routiers. Des fissures et nids-de-poule à l'usure structurelle, FlyPix AI assure une surveillance efficace, garantissant des réseaux de transport plus sûrs et plus fiables.

Conçue pour simplifier les analyses géospatiales complexes, notre plateforme sans code permet aux utilisateurs de détecter facilement les défauts des routes, de suivre leur dégradation au fil du temps et d'identifier les zones à risque sans expertise technique. Cela permet une prise de décision plus rapide, une maintenance proactive et une gestion optimisée des infrastructures.

Adaptable et évolutive, FlyPix AI constitue une solution idéale pour de nombreuses applications, notamment l'entretien des autoroutes, les inspections des routes municipales et les projets de transport à grande échelle. En s'intégrant parfaitement aux systèmes SIG existants, FlyPix AI optimise les flux de travail sans interruption, offrant une détection précise des objets et un suivi en temps réel pour une sécurité routière renforcée.

Tarifs

Tarifs en euros (€)

StarterStockage 10 GB

€100/user/mo
50 Credits
~1 Gigapixels

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Fonctionnalités incluses :

• Accès au tableau de bord d’analyse
• Export de couches vectorielles
• Support par e-mail sous 5 jours ouvrés

StandardStockage 120 GB

€500/2 user/mo
500 + 100 Credits
~Up to 12 Gigapixels

S’inscrire

Fonctionnalités incluses :

• Accès aux données multispectrales
• Partage de cartes
• Support par e-mail sous 2 jours ouvrés

ProStockage 600 GB

€2000/5 user/mo
2000 + 1000 Credits
~Up to 60 Gigapixels

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Fonctionnalités incluses :

• Accès API
• Gestion d’équipe
• E-mail et chat avec réponse sous 1 heure

EnterpriseStockage Unlimited

Credits : Unlimited
User Seats: Unlimited

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Fonctionnalités incluses :

• Accès API
• Gestion d’équipe
• E-mail et chat avec réponse sous 1 heure

Fonctionnalités clés

• Analyses basées sur l'IA : Des algorithmes d’IA avancés analysent les données géospatiales pour détecter et classer les dommages routiers avec une grande précision.
• Interface sans code : Notre plateforme conviviale ne nécessite aucune expertise en codage, ce qui la rend accessible à un large éventail d'utilisateurs.
• Compatibilité des données multi-sources : FlyPix AI prend en charge divers formats de données, notamment les images satellite, les séquences de drones et les analyses LiDAR.
• Évolutivité : Convient aussi bien à la surveillance des routes urbaines à petite échelle qu'aux projets d'infrastructures nationales à grande échelle.

Services

• Détection et localisation automatisées des dommages routiers (par exemple, nids-de-poule, fissures, érosion)
• Détection de changements et des anomalies dans les revêtements routiers au fil du temps
• Analyse prédictive de l'usure et de la détérioration des infrastructures
• Développement de modèles d'IA personnalisés pour des besoins spécifiques de surveillance routière
• Génération de cartes thermiques pour visualiser les zones sujettes aux dommages

Coordonnées :

• Site web : flypix.ai 
• Adresse : Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Allemagne
• E-mail : info@flypix.ai 
• Numéro de téléphone : +49 6151 7076949
• LinkedIn : linkedin.com/company/flypix-ai 

Outil	Catégorie	Fonctionnalités clés	Public cible	Élément différenciant	Intégrations
FlyPix AI	Détection des dommages routiers par IA sans code et analyse géospatiale	Détection des nids-de-poule et des fissures ; classification des dégradations de chaussée ; notation de l'état ; détection de changements ; détection du marquage et de la signalisation ; modèles d'IA personnalisés ; prise en charge des données de drones, aériennes, mobiles, multispectrales et LiDAR	Autorités routières ; municipalités ; géomètres routiers ; entreprises d'entretien ; gestionnaires de patrimoine ; planificateurs des transports	Associe l'entraînement sans code de modèles d'IA personnalisés à l'évaluation routière multicapteur dans une seule plateforme géospatiale	Flux de travail SIG et de gestion du patrimoine routier ; accès API
RoadBotics	Évaluation de l'état des routes par IA à partir d'images prises depuis un véhicule	Capture d'images par smartphone/véhicule ; évaluation de la chaussée par IA ; détection des fissures et des nids-de-poule ; cartographie de l'état ; traitement et rapports dans le cloud	Municipalités ; agences routières ; services des travaux publics	Utilise la vision par ordinateur et des caméras ordinaires montées sur véhicule pour évaluer l'ensemble du réseau	Esri ArcGIS ; CSDatum ; BETA Group ManageMyRoads ; export Shapefile vers les plateformes de gestion du patrimoine compatibles SIG
Pavemetrics LCMS-2	Inspection laser 3D des chaussées	Profilage 3D haute résolution ; détection des fissures ; mesure des nids-de-poule et de l'orniérage ; imagerie 2D de la chaussée ; profil en long et mesure de l'IRI ; fonctionnement de jour comme de nuit	Agences routières ; ingénieurs chaussées ; bureaux d'études ; prestataires de relevés routiers	Associe profilage laser 3D à grande vitesse et analyse automatisée des dégradations jusqu'à 100 km/h	SDK C/C++ pour applications personnalisées ; flux de travail Dynatest Explorer
YOLOv5 (Road Damage Variant)	Modèle open source de détection d'objets par vision par ordinateur	Détection des nids-de-poule et des fissures ; détection par cadres englobants ; inférence en temps réel ; entraînement personnalisé ; traitement de vidéos et d'images ; nombreux formats de déploiement	Développeurs IA ; chercheurs ; équipes de vision par ordinateur ; développeurs de technologies routières	Modèle open source réentraînable sur des classes de défauts propres à la route et déployable sur du matériel personnalisé	ONNX ; TensorRT ; OpenVINO ; CoreML ; TensorFlow Lite ; TensorFlow.js ; PaddlePaddle
ARRB Hawkeye 2000	Système de relevé routier et de chaussée embarqué	Profilage laser ; détection automatique des fissures ; mesure de la profondeur d'ornière ; géométrie GNSS/INS ; imagerie numérique de la chaussée et des équipements ; collecte de données à grande vitesse	Autorités routières ; ingénieurs chaussées ; prestataires de relevés ; gestionnaires d'infrastructures	Plateforme de relevé modulaire multivéhicule associant mesures de chaussée, de géométrie, d'imagerie et d'état structurel	Logiciels SIG ; CSV ; SHP ; KML ; Microsoft Excel ; Google Maps/fonds de carte
RoadScanner (IDS GeoRadar)	Inspection routière par géoradar	Investigation des couches de chaussée par GPR ; détection des défauts sous la surface ; évaluation de l'épaisseur de chaussée ; analyse structurelle ; relevés routiers à grande vitesse	Ingénieurs transport ; gestionnaires d'infrastructures ; bureaux d'études en génie civil	Examine l'état de la chaussée sous la surface, invisible pour l'inspection classique par imagerie	Logiciel de traitement IDS GeoRadar ; écosystème Hexagon
Dynatest Road Surface Profiler (RSP)	Profilage laser des chaussées	Mesure de l'IRI ; orniérage ; macrotexture ; profils en long et en travers ; géométrie routière ; géoréférencement GPS ; collecte en temps réel	Autorités routières ; consultants chaussées ; entreprises ; organismes de recherche	Profilage inertiel de classe 1 à la vitesse du trafic, avec systèmes laser configurables et mesure Stop & Go	Dynatest Pavement Management Software ; Dynatest Explorer ; Microsoft Excel ; Google Earth ; SIG
StreetScan	Évaluation automatisée de la voirie et des équipements de l'emprise publique	Détection des dégradations de chaussée ; imagerie 3D ; évaluation des trottoirs ; évaluation des rampes ADA ; détection des panneaux et des équipements de l'emprise ; indice d'état de la chaussée	Services municipaux des travaux publics ; agences de transport ; collectivités locales	Associe évaluation automatisée de la voirie et plateforme SIG de gestion du patrimoine Streetlogix	Streetlogix ; Esri
RoadAI (Vaisala)	Suivi de l'état des chaussées par IA	Évaluation routière à partir de vidéos ; détection des nids-de-poule et des fissures ; analyse de l'état de la chaussée ; observations géolocalisées par GPS ; export SIG/gestion du patrimoine	Autorités routières ; municipalités ; gestionnaires de chaussées ; équipes d'inspection	Conçu pour utiliser des caméras montées sur véhicule et les flottes existantes pour l'évaluation automatisée des chaussées	Plateformes SIG ; systèmes de gestion du patrimoine
Trimble MX9	Système de cartographie mobile et de relevé routier 3D	Balayage LiDAR ; imagerie haute résolution ; positionnement GNSS/INS ; nuages de points denses ; cartographie HD ; cartographie mobile à vitesse autoroutière	Agences de transport ; cabinets de géomètres ; professionnels SIG ; ingénieurs d'infrastructures	Associe LiDAR, caméras et GNSS/INS dans un flux de cartographie mobile du terrain au bureau	Trimble Business Center ; Trimble MX ; Applanix POSPac MMS ; flux de travail ArcGIS/SIG
Fugro Roadware Vision	Imagerie routière mobile et évaluation des chaussées	Imagerie embarquée ; relevés de l'état des chaussées ; identification des défauts routiers ; imagerie 2D ; informations de surface 3D ; données de relevé géolocalisées par GPS	Autorités routières ; agences de transport ; gestionnaires de patrimoine d'infrastructures ; bureaux d'études	Associe imagerie routière et relevé mobile aux services de données d'infrastructure de Fugro	Flux de travail géospatiaux et de gestion du patrimoine de Fugro
GPR Road Inspection System (GSSI)	Inspection des chaussées par géoradar	Profilage des couches de chaussée ; détection des défauts sous la surface ; identification des vides ; évaluation structurelle ; données GPR géoréférencées ; traitement radar	Agences routières ; ingénieurs chaussées ; géophysiciens ; bureaux d'études en génie civil	Utilise le GPR pour examiner la structure de la chaussée sous la surface visible	GSSI RADAN ; GSSI Fusion ; GSSI Geolitix
RoboSense LiDAR Road Scanner	Numérisation 3D des routes et de l'environnement par LiDAR	Nuages de points haute résolution ; cartographie 3D des surfaces ; mesure de la surface routière ; analyse des nids-de-poule et irrégularités ; balayage embarqué sur véhicule	Agences de transport ; développeurs de conduite autonome ; équipes de cartographie et de relevé	Technologie LiDAR à semi-conducteurs de qualité automobile pour une perception 3D dense de l'environnement	Écosystème logiciel/SDK RoboSense LiDAR
PaveSight	Suivi de l'état des chaussées par IA embarquée (edge)	Numérisation 3D stéréoscopique ; mesure de la profondeur des nids-de-poule ; analyse des dimensions des fissures ; détection de l'orniérage ; détection des panneaux ; traitement embarqué en temps réel ; notation d'état SKR	Municipalités ; autorités routières ; gestionnaires de flottes municipales	Traite les images localement dans le véhicule et transmet des métadonnées anonymisées sur les défauts plutôt que la vidéo brute	Flux de travail SIG/tableaux de bord municipaux
vialytics	Plateforme de gestion et d'inspection routière par IA	Évaluation de l'état des chaussées par IA ; détection des panneaux ; documentation routière ; gestion des ordres de travail ; base de données routière ; planification de l'entretien ; fonctionnement hors ligne sur le terrain	Municipalités ; départements ; services des travaux publics ; consultants en infrastructures	Réunit évaluation routière par IA, inventaire du patrimoine et flux d'entretien dans un système municipal de gestion de la voirie	SIG via WMS/WFS ; API ouverte ; shapefiles
Iris	Patrouille routière par IA et inspection du patrimoine d'infrastructures	Patrouille routière automatisée ; détection des nids-de-poule et des fissures ; détection des panneaux et de l'éclairage public ; détection du marquage ; flux de maintenance ; floutage automatique des images	Municipalités ; services des travaux publics ; autorités routières ; gestionnaires de patrimoine	Associe inspection des chaussées, inventaire des équipements de bord de route et traitement d'images respectueux de la vie privée	Systèmes de maintenance et de gestion des ordres de travail
RoadMetrics	Évaluation de l'état des routes par IA et cartographie du patrimoine	Collecte vidéo par smartphone ; classification automatisée des défauts ; notation de l'état des routes ; évaluation basée sur le PCI ; images géolocalisées par GPS ; web-SIG ; export CSV	Collectivités locales ; entreprises d'entretien ; consultants routiers ; planificateurs d'infrastructures	Utilise la vidéo smartphone et un système structuré de notation des routes pour aider à budgétiser et prioriser l'entretien	CSV ; flux de travail web-SIG
RoadVision	Détection de la qualité des routes par IA et vision par ordinateur	Détection des fissures en temps réel ; identification des nids-de-poule ; superpositions en réalité augmentée ; reconnaissance des noms de rues ; cartographie GPS ; analyse au niveau de la rue et aérienne	Municipalités ; collectivités locales ; équipes des travaux publics	Affiche les défauts détectés directement sous forme de superpositions visuelles en RA sur la vue de la route	ArcGIS, QGIS, Cartegraph, AgileAssets, IBM Maximo, SAP, Cityworks, Trimble ; API REST ; KML, KMZ, GPX, CSV, Excel
RoadAsset	Relevé routier par IA et gestion du patrimoine d'infrastructures	Capture 360° GoPro MAX ; détection des équipements par IA ; détection des défauts de chaussée ; notation PCI ; vidéo synchronisée GPS ; cartographie interactive ; exports de jeux de données	Administrations ; exploitants autoroutiers ; entreprises ; consultants ; chercheurs	Relie chaque équipement détecté à sa trame vidéo d'origine et à sa position GPS, tout en gérant à la fois les relevés et les jeux de données de ML	TRAMS ; Excel ; PDF ; YOLO ; Pascal VOC ; CSV
Cyclomedia	Imagerie au niveau de la rue, LiDAR et intelligence des chaussées	Imagerie 360° au niveau de la rue ; données LiDAR ; évaluation de l'état des chaussées ; cartographie des matériaux de surface ; mesures de surface ; analyse altimétrique et du risque d'inondation	Autorités routières ; municipalités ; planificateurs d'infrastructures ; ingénieurs ; équipes SIG	Associe imagerie de rue et LiDAR collectés régulièrement à une analyse à distance des chaussées et des surfaces	QGIS ; ArcGIS Pro ; ArcGIS Online ; MicroStation ; Smallworld ; Autodesk
ROAD SYSTEM	Évaluation des routes et pistes cyclables par IA à partir d'un smartphone	Capture d'images et de données de capteurs par smartphone ; détection des nids-de-poule et des fissures ; GNSS submétrique ; tableau de bord SIG interactif ; capture hors ligne ; détections vérifiées par des experts	Collectivités locales ; municipalités ; entreprises ; équipes chargées des routes et des aménagements cyclables	Propose capture terrain, évaluation par IA et flux de décision SIG sans véhicules de relevé spécialisés	QGIS ; ArcGIS ; MapInfo ; PostGIS via OGC WFS
Flowity	Analyse vidéo routière par IA et extraction de données d'état	Détection des défauts à partir de vidéos ; classification des fissures et des nids-de-poule ; détection de l'orniérage et des dégradations de rive ; cartographie du marquage et des panneaux ; géolocalisation ; sorties prêtes pour SIG/PMS	Municipalités ; autorités routières ; planificateurs de l'entretien ; bureaux d'études et de relevés	Convertit les vidéos routières existantes en observations d'état géolocalisées et traçables, liées aux images sources	SIG ; systèmes de gestion des chaussées ; systèmes de gestion du patrimoine
Detekt	Extraction par IA des équipements routiers à partir de cartographie mobile	Détection des dommages routiers ; reconnaissance des panneaux ; détection du marquage ; classification des types de revêtement ; traitement de nuages de points/images ; exports SIG ; visionneuse de résultats	Autorités routières ; entreprises de cartographie mobile ; équipes SIG ; gestionnaires d'infrastructures	Fonctionne avec les données de cartographie mobile de différents fabricants, sans imposer de système de capture propriétaire	Leica Geosystems ; Trimble ; Riegl ; Teledyne FLIR ; QGIS
Engin.AI	Évaluation par IA de l'état des chaussées et des infrastructures	Détection des dégradations de chaussée conforme ASTM ; calcul du PCI ; évaluation de la gravité ; contrôle qualité assisté par IA ; entrées multiples caméras/fichiers ; inventaire du patrimoine	Ingénieurs chaussées ; bureaux d'études ; agences de transport ; consultants en infrastructures	Accepte les images d'équipements existants (GoPro, smartphones, LCMS et autres systèmes de capture) tout en conservant un contrôle qualité humain	GoPro ; images iPhone/smartphone ; LCMS ; ROMDAS
Asimob	Inspection autonome des routes et des équipements depuis des véhicules	Suivi de l'état des chaussées ; détection des panneaux ; inspection du marquage ; détection des glissières ; surveillance des zones de travaux ; constats liés à la vidéo	Autorités routières ; municipalités ; équipes des travaux publics ; agences de transport	Utilise des véhicules circulant déjà sur le réseau comme plateformes d'inspection continue	API REST ASIMOB ; points d'accès pour les irrégularités, points à risque, panneaux, signalisation horizontale/verticale, glissières et lignes de marquage

2. RoadBotics

RoadBotics est un système qui utilise les caméras des smartphones installées sur les véhicules pour capturer des images de la route. Ces images sont analysées par l'IA afin de détecter les dommages tels que les fissures et les nids-de-poule. Le traitement des images permet d'évaluer l'état de la chaussée et de fournir des données sur le type et la gravité des dommages. Ce système est conçu pour permettre aux municipalités et aux agences routières de surveiller efficacement les réseaux routiers.

L'outil importe les images sur une plateforme cloud, où des algorithmes d'apprentissage automatique génèrent des cartes et des rapports d'état. Il se concentre sur les dommages superficiels visibles sur les images 2D, généralement collectées lors des patrouilles régulières des véhicules. Ces données permettent de prioriser les tâches d'entretien en fonction des problèmes routiers détectés.

Points saillants :

• Utilise les caméras des smartphones pour l'imagerie routière.
• Applique l’IA pour identifier les fissures et les nids-de-poule.
• Génère des cartes d'état à partir des données importées.
• Détecte les dommages de surface en temps réel.
• Conçu pour la surveillance du réseau routier à grande échelle.

Avantages :

• Exploite les appareils courants tels que les smartphones.
• Réduit le besoin de matériel spécialisé.
• Fournit des cartes visuelles pour une interprétation facile.
• S'adapte à de vastes réseaux routiers.
• Fournit des données rapidement via le traitement cloud.

Inconvénients :

• Limité à la détection des dommages de surface.
• Dépend de la qualité des images et de l'éclairage.
• Nécessite une connexion Internet pour l'analyse dans le cloud.
• Peut passer à côté de problèmes structurels sous la surface.
• Nécessite des patrouilles régulières en véhicule pour la collecte de données.

Coordonnées :

• Site web : michelin.com
• Adresse : Siège social de Michelin Amérique du Nord, 1 Parkway S, Greenville, SC 29615, États-Unis
• Courriel : info-mmi@michelin.com
• Facebook : facebook.com/MichelinUSA
• LinkedIn : linkedin.com/showcase/michelin-mobility-intelligence
• YouTube : youtube.com/@MichelinGlobal

3. Pavemetrics LCMS-2

Pavemetrics LCMS-2 est un système laser qui scanne les surfaces routières en 3D pour détecter les dommages tels que les fissures, les nids-de-poule et les ornières. Il utilise des capteurs laser haute résolution montés sur des véhicules pour mesurer la géométrie de la surface et identifier les irrégularités. Cet outil est souvent utilisé par les bureaux d'études et les agences routières pour des évaluations détaillées des chaussées.

Le système capture les données à grande vitesse, permettant de couvrir de longs tronçons routiers sans perturber la circulation. Il fournit des mesures précises de la profondeur et de la largeur des dommages, stockées sous forme de profils 3D pour analyse. Les données collectées peuvent être intégrées aux systèmes SIG pour la cartographie et la planification des réparations.

Points saillants :

• Utilise le balayage laser pour obtenir des données de surface en 3D.
• Détecte les fissures, les nids-de-poule et les ornières.
• Capture des données à des vitesses de véhicule élevées.
• Mesure avec précision la profondeur et la largeur des dommages.
• S'intègre au SIG à des fins de cartographie.

Avantages :

• Offre des profils de surface de route 3D détaillés.
• Fonctionne efficacement sur de grandes distances.
• Fournit des mesures précises des dommages.
• Insensible aux conditions d'éclairage.
• Prend en charge l'intégration avec les outils de cartographie.

Inconvénients :

• Nécessite un équipement laser coûteux.
• Limité à un déploiement sur véhicule.
• Coûts initiaux élevés d’installation et de maintenance.
• Le traitement des données peut prendre du temps.
• Ne convient pas aux inspections à petite échelle.

Coordonnées :

• Site web : pavemetrics.com 
• Adresse : 3425 rue Pierre-Ardouin, Québec (Québec), Canada, G1P 0B3
• Téléphone : +1 418 210 3629
• LinkedIn : linkedin.com/company/pavemetrics-systems-inc- 
• YouTube : youtube.com/@RoboSenseLiDAR

4. YOLOv5 (variante pour les dommages routiers)

YOLOv5, adapté à la détection des dommages routiers, est un modèle open source de détection d'objets qui utilise l'apprentissage profond pour identifier sur les images des problèmes routiers tels que les nids-de-poule et les fissures. Il traite des séquences en temps réel ou préenregistrées issues de caméras, souvent montées sur des véhicules ou des drones, et signale les dommages à l'aide de cadres englobants. Personnalisable, ce système est largement utilisé dans la recherche ou par les développeurs technologiques pour la surveillance automatisée des routes.

Le modèle s'appuie sur des réseaux de neurones convolutifs entraînés sur des ensembles de données comme RDD2022, qui incluent des images annotées de dommages routiers. Il fonctionne rapidement et analyse les images pour détecter simultanément plusieurs types de dommages. Les utilisateurs doivent posséder des compétences techniques pour l'entraîner et le déployer sur des matériels ou des plateformes spécifiques.

Points saillants :

• Utilise l’apprentissage profond pour la détection des dommages.
• Identifie les nids-de-poule et les fissures dans les images.
• Traite les données en temps réel ou hors ligne.
• Signale les dommages à l'aide de cadres englobants.
• Personnalisable pour des ensembles de données spécifiques.

Avantages :

• Détecte plusieurs types de dégâts à la fois.
• Traitement rapide pour une utilisation en temps réel.
• Open source et largement adaptable.
• Fonctionne avec différentes entrées de caméra.
• S'améliore avec la qualité des données d'entraînement.

Inconvénients :

• Nécessite une expertise technique pour sa mise en œuvre.
• Dépend de la qualité des jeux de données d'entraînement.
• Limité par la résolution et l'angle de la caméra.
• Peut passer à côté de dommages subtils ou situés sous la surface.
• Nécessite du matériel pour le déploiement.

Coordonnées :

• Site web : ultralytics.com
• Adresse : 5001 Judicial Way, Frederick, MD 21703, États-Unis
• Courriel : hello@ultralytics.com
• X : x.com/ultralytics
• LinkedIn : linkedin.com/company/ultralytics
• YouTube : youtube.com/ultralytics
• GitHub : github.com/ultralytics/yolov5

5. ARRB Hawkeye 2000

L'ARRB Hawkeye 2000 est un système embarqué qui utilise des lasers et des caméras pour détecter les dommages routiers, notamment les fissures, les nids-de-poule et la détérioration de la surface. Il collecte des données lors de relevés à grande vitesse et mesure l'état de la chaussée grâce à une combinaison d'imagerie 2D et de profilage 3D. Cet outil est utilisé par les autorités routières pour évaluer l'ensemble du réseau.

Le système enregistre les données en temps réel, qui sont ensuite traitées pour générer des rapports sur l'état des routes et les besoins de réparation. Il comprend un logiciel permettant de visualiser les dommages et de s'intégrer aux systèmes de gestion du patrimoine. L'étalonnage et la maintenance sont nécessaires pour garantir une précision constante d'un relevé à l'autre.

Points saillants :

• Combine des lasers et des caméras pour la détection.
• Mesure les fissures et les nids-de-poule lors des relevés.
• Collecte des données à des vitesses de conduite élevées.
• Fournit des images 2D et des profils 3D.
• Utilisé pour l'analyse des grands réseaux routiers.

Avantages :

• Couvre les routes rapidement avec un minimum de perturbations.
• Offre des sorties de données 2D et 3D.
• S'intègre aux logiciels de gestion.
• Fiable pour les évaluations à grande échelle.
• Enregistre en détail l'état de surface.

Inconvénients :

• Équipement et installation coûteux.
• Nécessite des opérateurs formés pour son utilisation.
• Limité aux routes accessibles aux véhicules.
• Le traitement des données peut retarder les résultats.
• Maintenance nécessaire pour les composants laser.

Coordonnées :

• Site web : arrbsystems.com
• Adresse : 31 Hyllie Stationstorg 215 32, Malmö
• Téléphone : +46 701 606 025
• Courriel : europe@arrbsystems.com
• YouTube : youtube.com/@arrbgroup
• LinkedIn : linkedin.com/company/arrbsystems
• YouTube : youtube.com/@arrbsystems7879
• X : x.com/ArrbSystems
• Facebook : .facebook.com/arrbsystems
• Instagram : instagram.com/arrbsystems

6. RoadScanner (IDS GeoRadar)

RoadScanner, développé par IDS GeoRadar, est un système de géoradar (GPR) qui détecte les dommages routiers, notamment les défauts sous la surface comme les vides ou le décollement des couches, ainsi que les fissures de surface. Il utilise des ondes radar qui pénètrent les couches de chaussée et collecte les données depuis des véhicules circulant à vitesse normale. Cet outil est utilisé par les ingénieurs et les gestionnaires d'infrastructures pour les évaluations structurelles.

Le système génère des images de la structure sous la surface et des données sur l'état de surface, qui sont analysées pour identifier les dommages invisibles à l'œil nu. Il nécessite un logiciel spécialisé pour interpréter les réflexions radar et cartographier les résultats. Il est généralement déployé sur les autoroutes ou les voies urbaines à fort trafic.

Points saillants :

• Utilise le GPR pour détecter les dommages sous la surface.
• Identifie les fissures et les vides dans la chaussée.
• Collecte des données à des vitesses de conduite normales.
• Génère des images des couches de la chaussée.
• Se concentre sur l’analyse de la santé structurelle.

Avantages :

• Détecte les problèmes cachés sous la surface.
• Fonctionne sans interruption de trafic.
• Fournit des données détaillées sur les couches de chaussée.
• Utile pour les contrôles d'intégrité structurelle.
• Couvre efficacement de longues sections de route.

Inconvénients :

• Coût élevé des équipements radar.
• Nécessite une expertise pour analyser les données.
• Limité aux dommages détectables par radar.
• La résolution de surface peut être inférieure.
• L'installation et l'étalonnage prennent du temps.

Coordonnées :

• Site web : idsgeoradar.com
• Adresse : Via Augusto Righi, 6, 6A, 8, Loc. Ospedaletto – Pise, Italie – 56121
• Téléphone : +39 050 098 9300
• X : x.com/IDS_GeoRadar
• LinkedIn : linkedin.com/company/ids-georadar
• YouTube : youtube.com/@IDSGeoRadar

7. Dynatest Road Surface Profiler (RSP)

Dynatest RSP est un profileur laser embarqué sur véhicule qui détecte les dommages routiers tels que l'orniérage, les fissures et la rugosité en mesurant l'élévation de la surface. Il collecte des données en continu sur toute la longueur de la route, fournissant des profils permettant d'évaluer l'état de la chaussée. Cet outil est couramment utilisé par les agences routières pour la planification de l'entretien.

Le système utilise plusieurs capteurs laser pour capturer des données de surface haute résolution à différentes vitesses. Il produit des rapports sur la gravité et la localisation des dommages, souvent couplés à un GPS pour la cartographie. Un étalonnage régulier est nécessaire pour maintenir la précision des mesures au fil du temps.

Points saillants :

• Mesure l'élévation de la surface avec des lasers.
• Détecte les ornières, les fissures et les rugosités.
• Collecte des données en continu sur les routes.
• Fournit des profils pour l'analyse de l'état.
• S'associe au GPS pour la localisation.

Avantages :

• Offre des mesures de surface précises.
• Fonctionne à grande vitesse pour plus d'efficacité.
• Cartographie les dommages avec des données géographiques.
• Fiable pour le profilage des chaussées.
• Couvre de vastes réseaux routiers.

Inconvénients :

• Limité à la détection au niveau de la surface.
• Équipement et entretien coûteux.
• Nécessite un montage sur véhicule.
• L’interprétation des données nécessite des compétences.
• L'étalonnage peut être fréquent.

Coordonnées :

• Site web : dynatest.com
• Téléphone : +45 70 25 33 55
• Courriel : info@dynatest.com
• Facebook : facebook.com/Dynatest.PavementEngineering
• LinkedIn : linkedin.com/company/dynatest
• YouTube : youtube.com/c/Dynatestas

8. StreetScan

StreetScan est un système qui utilise des caméras et des capteurs embarqués pour détecter les dommages routiers, tels que les fissures, les nids-de-poule et l'usure des revêtements, sur les réseaux urbains. Il capture des images 2D et certaines données 3D, traitées par IA pour identifier et classer les problèmes de chaussée. Cet outil est conçu pour permettre aux villes de surveiller systématiquement les rues.

Les données sont importées sur une plateforme cloud, où elles sont analysées pour produire des notes d'état et des recommandations de réparation. Le système fonctionne pendant les patrouilles régulières et ne nécessite qu'une configuration minimale, au-delà du montage de l'équipement. Il se concentre sur les dommages visibles, ce qui le rend pratique pour les inspections de routine.

Points saillants :

• Utilise des caméras et des capteurs pour la détection.
• Identifie les fissures, les nids-de-poule et l’usure.
• Traite les données avec l'IA sur le cloud.
• Conçu pour la surveillance des rues urbaines.
• Capture des données 2D et, dans une moindre mesure, 3D.

Avantages :

• Installation simple grâce à des supports pour véhicule.
• Fournit des évaluations d'état automatisées.
• S'adapte à une utilisation à l'échelle de la ville.
• Utilise l'IA pour une analyse rapide.
• Accessible via la plateforme cloud.

Inconvénients :

• Limité aux dommages de surface visibles.
• Dépend de la connectivité Internet.
• Peut passer à côté de problèmes sous la surface.
• La qualité de l’image affecte la précision.
•  Nécessite des patrouilles régulières pour les mises à jour.

Coordonnées :

• Site web : streetscan.com
• Adresse : 605 Salem Street, Wakefield, MA 01880, États-Unis
• Téléphone : (844) 787-7226
• Courriel : info@streetscan.com
• X : x.com/StreetScanInc
• Facebook : facebook.com/ScanStreet
• LinkedIn : linkedin.com/company/streetscan

9. RoadAI (Vaisala)

RoadAI, également développé par Vaisala, est un système d'IA qui analyse les images vidéo des caméras des véhicules pour détecter les dommages routiers, notamment les nids-de-poule, les fissures et l'usure de la surface. Il traite les données en temps réel ou enregistrées, identifiant les problèmes grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique. Cet outil est destiné aux gestionnaires de routes pour la surveillance automatisée de l'état des routes.

Le système utilise des caméras standard, souvent installées sur les véhicules de la flotte, pour collecter des images lors des opérations régulières. Il fournit des rapports sur la localisation et la nature des dommages, accessibles via une interface cloud. Les données d'étalonnage et d'entraînement sont essentielles pour maintenir la précision de la détection.

Points saillants :

• Analyse la vidéo avec l'IA pour la détection des dommages.
• Identifie les nids-de-poule, les fissures et l’usure.
• Utilise des caméras standard montées sur véhicule.
• Traite les données en temps réel ou ultérieurement.
• Fournit des rapports de dommages basés sur le cloud.

Avantages :

• Utilise les caméras existantes, réduisant ainsi les coûts.
• Automatise la détection avec l'IA.
• Accessible via des plateformes cloud.
• S'adapte à l'utilisation d'une flotte de véhicules.
• Traitement rapide des séquences vidéo.

Inconvénients :

• Dépend de la qualité de la vidéo et de l'éclairage.
• Visibilité limitée aux dommages de surface.
• Nécessite un entraînement pour gagner en précision.
• Dépend d'Internet pour les rapports.
• Peut passer à côté de certains types de dommages subtils.

Coordonnées :

• Site web : vaisala.com
• Société : Vaisala Oyj
• Adresse : Vanha Nurmijärventie 21, 01670 Vantaa, Finlande
• Téléphone : +358 9 89491
• X : x.com/vaisalagroup
• Facebook : facebook.com/Vaisala
• Instagram : instagram.com/vaisalagroup
• LinkedIn : linkedin.com/company/vaisala
• YouTube : youtube.com/channel/UCScRatNnyyOhdushbQ01MwQ

10. Trimble MX9

Trimble MX9 est un système de cartographie mobile qui utilise des lasers, des caméras et le GNSS pour détecter les dommages aux routes, notamment les fissures, les nids-de-poule et l'usure de la surface, lors des relevés routiers. Il capture des données et des images 3D haute résolution, traitées pour évaluer l'état des chaussées sur l'ensemble des réseaux. Cet outil est utilisé par les agences de transport pour des analyses détaillées des infrastructures.

Le système fonctionne à vitesse d'autoroute et collecte des données géospatiales liées à des localisations précises. Il nécessite un logiciel comme Trimble Business Center pour traiter et visualiser les dommages constatés. Son déploiement nécessite un investissement important en matériel et en personnel qualifié.

Points saillants :

• Utilise des lasers, des caméras et le GNSS pour la détection.
• Détecte les fissures, les nids-de-poule et l'usure.
• Capture des données 3D à grande vitesse.
• Fournit une cartographie géospatiale des dommages.
• Utilisé pour les évaluations à l’échelle du réseau.

Avantages :

• Données 3D et images haute résolution.
• Couvre les routes rapidement et avec précision.
• Lie les dégâts à des emplacements précis.
• Fiable pour les relevés à grande échelle.
• Résultats détaillés pour analyse.

Inconvénients :

• Coûts élevés du matériel et des logiciels.
• Nécessite une expertise technique pour l'utiliser.
• Limité aux relevés effectués depuis un véhicule.
• Le temps de traitement peut être long.
• Maintenance nécessaire pour les composants.

Coordonnées :

• Site web : trimble.com
• Adresse : 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, États-Unis
• Téléphone : +1 (720) 887-6100
• X : x.com/TrimbleCorpNews
• Facebook : facebook.com/TrimbleCorporate
• LinkedIn : linkedin.com/company/trimble
• YouTube : youtube.com/@TrimbleBuildings

11. Fugro Roadware Vision

Fugro Roadware Vision est un système embarqué qui utilise des caméras et des lasers pour détecter les dommages routiers, tels que les fissures, les nids-de-poule et la détérioration de la surface, lors des relevés. Il collecte des images 2D et des profils 3D, puis les traite pour évaluer l'état de la chaussée et en assurer la gestion. Cet outil est utilisé par les agences pour la surveillance systématique des infrastructures.

Le système fonctionne à vitesse de conduite et collecte des données liées aux coordonnées GPS à des fins de cartographie. Il s'appuie sur un logiciel propriétaire pour analyser les résultats et générer des rapports d'état. Un entretien régulier des capteurs et des véhicules est nécessaire pour un fonctionnement optimal.

Points saillants :

• Combine des caméras et des lasers pour la détection.
• Détecte les fissures, les nids-de-poule et la détérioration.
• Collecte des données à des vitesses de conduite normales.
• Fournit des données de surface 2D et 3D.
• Relie les dommages aux emplacements GPS.

Avantages :

• Efficace pour une couverture routière large.
• Offre deux sorties 2D et 3D.
• Cartographie les dégâts avec une précision géographique.
• Fiable pour les relevés systématiques.
• Rapports d'état détaillés générés.

Inconvénients :

• Coût élevé de l'équipement et de la maintenance.
• Limité à la détection au niveau de la surface.
• Nécessite du personnel qualifié pour son utilisation.
• Le traitement des données peut retarder les résultats.
• La dépendance au véhicule limite son utilisation.

Coordonnées :

• Site web : fugro.com
• Adresse : 13501 Katy Freeway, Suite 1050, Houston, TX 77079, États-Unis
• Téléphone : +1 713 369 5600
• X : x.com/fugro
• Facebook : facebook.com/fugro
• Instagram : instagram.com/fugro
• LinkedIn : linkedin.com/company/fugro

12. Système d'inspection routière GPR (GSSI)

Le système d'inspection routière GPR, développé par GSSI, utilise un géoradar (GPR) monté sur des véhicules pour détecter les dommages routiers, notamment les vides souterrains, les fissures et la détérioration de la couche de chaussée. Il envoie des ondes radar dans la structure de la route et analyse les réflexions afin d'identifier les défauts invisibles à la surface. Cet outil est utilisé par les ingénieurs pour des évaluations approfondies de l'intégrité des routes, notamment sur les autoroutes ou les infrastructures critiques.

Le système collecte des données à vitesse modérée et produit des profils de sous-surface qui cartographient la profondeur et l'étendue des dommages dans les différentes couches de la chaussée. Il nécessite un logiciel spécialisé pour interpréter les signaux radar et générer des rapports exploitables liés aux coordonnées GPS. En raison de son niveau de détail, il est généralement déployé sur des tronçons routiers ciblés plutôt que sur des réseaux étendus.

Points saillants :

• Utilise le GPR pour détecter les dommages souterrains.
• Identifie les vides, les fissures et les problèmes de couche.
• Collecte des données à des vitesses de véhicule modérées.
• Produit des profils souterrains détaillés.
• Cartographie les dommages grâce à l'intégration GPS.

Avantages :

• Détecte les défauts structurels cachés.
• Fournit des données détaillées spécifiques à la couche.
• Fonctionne sans perturber la circulation.
• Utile pour les contrôles d'infrastructures critiques.
• Relie les résultats à des emplacements précis.

Inconvénients :

• Coût élevé de l'équipement GPR et de son entretien.
• Nécessite une expertise en analyse de données.
• Limité à des vitesses de relevé plus lentes.
• La résolution de surface peut être inférieure.
• Ne convient pas aux relevés de réseaux étendus.

Coordonnées :

• Site web : geophysical.com
• Adresse : 40 Simon Street, Nashua, NH 03060-3075, États-Unis
• Téléphone : 800-524-3011
• X : x.com/GSSI_GPR
• Facebook : facebook.com/GSSIGPR
• Instagram : instagram.com/gssi_gpr
• LinkedIn : linkedin.com/company/geophysical-survey-systems-inc
• YouTube : youtube.com/user/GPRbyGSSI

13. RoboSense LiDAR Road Scanner

Le RoboSense LiDAR Road Scanner est un système utilisant la technologie LiDAR (Light Detection and Ranging) embarquée sur des véhicules pour détecter en 3D les dommages routiers, tels que les nids-de-poule, les fissures et les irrégularités de surface. Il émet des impulsions laser pour mesurer les distances et créer des nuages de points haute résolution de la surface de la route, traités pour identifier les dommages. Cet outil est utilisé par les agences de transport ou les développeurs de véhicules autonomes pour une surveillance précise des chaussées.

Le système fonctionne à vitesse de conduite et capture des données 3D détaillées révélant les dimensions et la localisation des dommages. Il est souvent associé à un GPS pour la cartographie. Il nécessite un logiciel pour convertir les nuages de points en rapports exploitables, en se concentrant sur les conditions de surface et proches de la surface. Son déploiement nécessite un matériel de pointe, ce qui le rend idéal pour les évaluations routières ciblées ou à forte valeur ajoutée.

Points saillants :

• Utilise le LiDAR pour détecter les dommages en 3D.
• Détecte les nids-de-poule, les fissures et les irrégularités.
• Capture les données à des vitesses de conduite standard.
• Crée des nuages de points haute résolution.
• Se concentre sur la cartographie précise des surfaces.

Avantages :

• Offre des données 3D de haute précision sur les dommages.
• Fonctionne dans diverses conditions d'éclairage.
• Couvre efficacement les routes avec LiDAR.
• Fournit des mesures spatiales détaillées.
• Utile pour les systèmes de véhicules autonomes.

Inconvénients :

• Matériel LiDAR coûteux requis.
• Le traitement des données peut être complexe.
• Limité à une utilisation sur véhicule.
• Peut passer à côté de problèmes profonds sous la surface.
• Nécessite des compétences techniques pour son fonctionnement.

Coordonnées :

• Site web : robosense.ai
• Adresse : Bâtiment 9, Bloc 2, Zhongguan Honghualing Industry Southern District, 1213 Liuxian Avenue, Taoyuan Street, Nanshan District, Shenzhen, Chine
• Téléphone : 0755-86325830
• Courriel : voice@robosense.ai
• X : x.com/RoboSenseLiDAR
• LinkedIn : linkedin.com/company/robosense-lidar
• YouTube : youtube.com/@RoboSenseLiDAR

14. Pavesight

Pavesight conçoit son système autour de modules d'intelligence artificielle embarqués sur des véhicules urbains. Les données routières sont ainsi collectées lors des trajets habituels. Au lieu d'envoyer des équipes d'inspection à pied, la plateforme utilise un système de balayage continu depuis les véhicules en mouvement pour détecter les nids-de-poule, les fissures et les irrégularités de la chaussée. Une municipalité utilisant Pavesight voit les problèmes apparaître sur une carte peu après le passage d'un véhicule, ce qui améliore la réactivité des équipes d'entretien. L'outil transforme les images brutes de la chaussée en mesures permettant aux équipes de prioriser les réparations.

Pavesight va au-delà de la simple détection des dommages de surface. La plateforme intègre la visualisation de la profondeur des nids-de-poule et évalue l'état général de la chaussée, permettant ainsi aux équipes d'appréhender la gravité des problèmes, et pas seulement leur présence. L'outil vérifie également la signalisation routière et son positionnement, un détail souvent négligé jusqu'à l'apparition de plaintes. Pavesight s'avère être un système idéal pour les villes souhaitant réduire les signalements manuels et privilégier les données automatisées issues des véhicules déjà en circulation.

Points saillants :

• Unités d'IA intégrées aux véhicules qui analysent les routes pendant la conduite normale.
• Visualisation de la profondeur et de la taille des nids-de-poule.
• Détection des fissures avec évaluation dimensionnelle.
• Évaluation de la surface de la route en fonction des niveaux de rugosité.
• Détection des panneaux de signalisation et vérification de leur positionnement.

Avantages :

• Réduit le besoin de tournées d'inspection manuelles distinctes.
• Ce système combine la détection des dommages et la surveillance des panneaux de signalisation.
• Les données proviennent des déplacements habituels des véhicules, et non de campagnes de relevé dédiées.

Inconvénients :

• Les villes auront peut-être besoin de temps pour adapter leurs processus de travail aux données continues plutôt qu'aux rapports périodiques.
• L'installation du matériel sur les véhicules ajoute une étape supplémentaire au départ.

Coordonnées :

• Site web : pavesight.com
• Courriel : info@pavesight.com
• Adresse : Campus Gräsvik 2, 371 75 Karlskrona, Suède
• Téléphone : +46 728 362 350

15. Vialytics

Vialytics utilise des systèmes de caméras qui capturent des images de la chaussée pendant que les véhicules empruntent leurs itinéraires habituels, puis la plateforme traite automatiquement les données. Les images sont géolocalisées et horodatées, ce qui permet d'enregistrer les problèmes tels que les fissures, les rapiéçages et les nids-de-poule sans saisie manuelle. Cet outil convient aux équipes de travaux publics qui préfèrent ne pas gérer d'équipements de relevé complexes. Le personnel peut consulter une carte de l'état des routes via une interface web, sans avoir à manipuler de fichiers ni de rapports.

Vialytics ne se contente pas d'identifier les dommages de surface. La plateforme détecte les panneaux de signalisation, les avaloirs et le marquage au sol, offrant ainsi aux équipes une vision plus globale de l'état des routes. L'essentiel de l'activité quotidienne se déroule dans le tableau de bord web, où les problèmes sont examinés et transformés en ordres de travail. L'outil est conçu pour être pratique et accessible, même pour les équipes sans solide bagage technique.

Points saillants :

• Capture automatique d'images de la route pendant la conduite normale.
• Détection par IA des types de dommages aux chaussées.
• Reconnaissance des équipements : panneaux, avaloirs et marquages.
• Tableau de bord web cartographique pour la consultation des résultats.
• Planification des ordres de travail à partir du même système.

Avantages :

• S'intègre aux trajets habituels sans véhicules de relevé spéciaux.
• Le tableau de bord centralise les données routières.
• Utile à la fois pour le suivi des dommages et pour avoir une vue d'ensemble du patrimoine.

Inconvénients :

• Une approche basée sur l'image peut nécessiter un bon éclairage et une visibilité dégagée.
• Les équipes doivent encore examiner et hiérarchiser manuellement les résultats.
• Requiert une couverture routière constante pour maintenir les données à jour.

Coordonnées :

• Site web : www.vialytics.com
• Courriel : info@vialytics.com
• Facebook : www.facebook.com/people/vialytics-Americas/100092295626389
• Twitter : x.com/vialyticsusa
• LinkedIn : www.linkedin.com/showcase/vialytics-americas
• Instagram : www.instagram.com/vialytics\_americas
• Téléphone : +1 (848) 244-8928

16. Iris

Iris se spécialise dans la surveillance routière automatisée grâce à un système de caméras alimenté par l'IA, embarqué sur des véhicules. Lors de leurs déplacements, ces véhicules enregistrent l'état de la chaussée et divers éléments en bordure de route. La plateforme détecte les nids-de-poule et les fissures, et identifie également les panneaux de signalisation, les lampadaires et le marquage routier endommagés ou manquants. Pour les villes chargées du contrôle du respect de la réglementation, le suivi de ces éléments est aussi important que la surveillance de l'état de la chaussée.

Iris connecte les données de terrain à un tableau de bord intégré aux systèmes de maintenance existants. La plateforme intègre des fonctions de protection automatique de la vie privée qui masquent les éléments sensibles des images, répondant ainsi aux préoccupations courantes des organismes publics. Iris fonctionne selon un flux où les informations sont enregistrées, traitées par l'IA, puis présentées pour examen, les ordres de travail étant déclenchés à partir des résultats. Cet outil constitue un système intégré de gestion de l'état des routes et de l'inventaire des actifs au sein d'un environnement unique.

Points saillants :

• Système de caméra doté d'intelligence artificielle pour la patrouille routière automatisée.
• Détection des défauts de la chaussée et d'une large gamme d'infrastructures routières.
• Tableau de bord pour visualiser les résultats et gérer les actions.
• Intégration aux systèmes de maintenance et de gestion des interventions existants.
• Masquage automatique des images pour la protection de la vie privée.

Avantages :

• Couvre à la fois les problèmes de chaussée et l'inventaire des actifs sur une seule plateforme.
• Permet une surveillance axée sur la conformité.
• Se connecte directement aux systèmes opérationnels pour le suivi des opérations.

Inconvénients :

• Les systèmes à base de caméras peuvent nécessiter un placement et un entretien minutieux.
• Un large éventail de fonctionnalités peut sembler complexe au premier abord pour les petites équipes.

Coordonnées :

• Site web : www.irisradgroup.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/irisradgroupinc
• Téléphone : +1 905 519 1672

17. RoadMetrics

RoadMetrics propose une démarche simple : filmer la route avec un smartphone et laisser le système réaliser l'analyse. Les équipes de terrain installent un téléphone, parcourent un itinéraire de relevé et importent la vidéo via l'application RoadMetrics. La plateforme traite ensuite la vidéo et renvoie automatiquement un rapport d'état. Cet outil convient aux équipes qui ne souhaitent pas gérer de matériel supplémentaire ni d'installations complexes. Par exemple, une entreprise effectuant un contrôle rapide après l'hiver peut recueillir des données utiles sans passer par un processus d'inspection complet.

RoadMetrics ne se contente pas de détecter les dommages visibles. La plateforme classe les défauts par stade et évalue l'état des tronçons de route, facilitant ainsi la priorisation des interventions. Sur la plateforme web, les planificateurs peuvent consulter les images, examiner les évaluations des zones et exporter les données pour la planification de la maintenance. RoadMetrics est conçu pour les équipes qui ont besoin de données d'état structurées pour la budgétisation et la priorisation des interventions, et non de simples relevés photographiques des problèmes.

Points saillants :

• Collecte de données vidéo via smartphone.
• Classification automatisée des défauts routiers.
• Système de notation par segment de l'état des routes.
• Plateforme Web-SIG pour la consultation et l'exportation.
• Images haute résolution géolocalisées par GPS.

Avantages :

• Aucun véhicule de relevé spécialisé n'est requis.
• Les évaluations structurées facilitent la priorisation des tâches.
• Fonctionne aussi bien pour les contrôles d'état que pour le suivi du patrimoine.

Inconvénients :

• La qualité de la vidéo dépend de la manière dont le relevé est enregistré.
• Les équipes doivent toujours planifier et réaliser les relevés en véhicule.
• Apprendre à interpréter les échelles d'évaluation peut prendre du temps.

Coordonnées :

• Site web : roadmetrics.ai
• Courriel : info@roadmetrics.ai
• Facebook : www.facebook.com/roadmetrics
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/roadmetrics
• Instagram : www.instagram.com/roadmetrics.ai
• Adresse : 128 City Road, Londres, EC1V 2NX
• Téléphone : +44 117 332 6385

18. RoadVision

RoadVision utilise la vision par ordinateur pour la surveillance des routes, avec des superpositions en réalité augmentée qui signalent les problèmes directement sur la chaussée. La plateforme détecte les nids-de-poule, les fissures et l'usure de la surface, et associe ces observations à des données de géolocalisation précises. Ces superpositions visuelles facilitent la compréhension des informations identifiées par l'outil, ce qui est particulièrement utile lors de la présentation des résultats à des interlocuteurs non techniques. En réunion, des visuels annotés sont souvent plus clairs que de simples listes de défauts.

RoadVision associe la détection à une surveillance continue, afin d'identifier les problèmes au fil de l'observation des routes et non plus seulement lors des inspections planifiées. La plateforme permet un suivi continu et est présentée dans des contextes où les données alimentent régulièrement la planification de l'entretien. RoadVision est un outil axé sur la clarté visuelle et la détection quasi en temps réel, plutôt que sur la seule analyse en back-office.

Points saillants :

• Détection par vision par ordinateur avec superpositions visuelles.
• Identification en temps réel des fissures et des nids-de-poule.
• Cartographie des problèmes détectés par GPS.
• Exemples d'analyses au niveau de la rue et de type aérien.

Avantages :

• Les superpositions visuelles facilitent l'explication des résultats.
• Permet une surveillance continue plutôt que des contrôles ponctuels.
• Permet de relier la détection à la localisation pour la cartographie.

Inconvénients :

• La forte dépendance au traitement visuel rend l'outil sensible aux conditions de prise de vue.
• La maturité du système peut varier en fonction de la configuration du déploiement.

Coordonnées :

• Site web : roadvision.org
• Courriel : vittesh.ram.maganti@gmail.com
• Téléphone : (925) 860 8415

19. RoadAsset

RoadAsset repose sur des vidéos de type dashcam pour capturer en une seule opération les dommages routiers et les équipements d'infrastructure. Les équipes importent les vidéos, visualisent les itinéraires parcourus sur une carte et utilisent un étiquetage assisté par IA pour identifier les équipements et les défauts. La plateforme détecte des éléments comme les panneaux, l'éclairage et le marquage routier, ainsi que les problèmes de chaussée tels que les fissures et les nids-de-poule. Cet outil convient aux consultants et aux organismes qui ont besoin à la fois d'inventaires du patrimoine et de données d'état, sans jongler entre plusieurs systèmes.

RoadAsset s'attache également à transformer la vidéo en données structurées, et pas seulement en enregistrements visuels. La plateforme permet l'export vers d'autres systèmes, ce qui s'avère utile lorsque les relevés s'inscrivent dans des processus plus larges. Dans le tableau de bord, les équipements et les défauts apparaissent le long des itinéraires cartographiés, ce qui permet aux équipes d'examiner ensemble la couverture et les résultats. RoadAsset convient aux organisations qui s'appuient déjà sur des relevés vidéo et souhaitent obtenir des résultats plus structurés sans développer de solutions sur mesure de A à Z.

Points saillants :

• Étiquetage assisté par IA à partir de vidéos de caméras embarquées.
• Détection des défauts de la chaussée et des infrastructures.
• Visualisation cartographique des itinéraires et des équipements.
• Options d'exportation des jeux de données pour une utilisation ultérieure.

Avantages :

• Combine relevé d'état et inventaire du patrimoine.
• Fonctionne avec la vidéo standard au lieu des scanners spécialisés.
• Utile pour la constitution d'archives numériques structurées.

Inconvénients :

• Nécessite une capture vidéo continue le long des itinéraires.
• L'examen et la validation des étiquettes peuvent encore prendre du temps.

Coordonnées :

• Site web : roadasset.co

20. Cyclomedia

Cyclomedia utilise l'imagerie au niveau de la rue et les données LiDAR pour évaluer l'état des routes, réduisant ainsi le besoin d'inspections sur site. L'outil d'analyse de surface routière de la plateforme permet aux équipes d'évaluer les routes à distance, en utilisant les données de voirie pour détecter et catégoriser différents types de dommages. Cet outil aligne les résultats sur les méthodes standard d'évaluation routière afin que les données soient compatibles avec les pratiques des travaux publics. Par exemple, un ingénieur peut comparer les travaux de réfection des années précédentes avec les images actuelles, car la plateforme capture les données dans un format uniforme.

Cyclomedia privilégie la constance dans le temps, tant pour la collecte des données que pour leur traitement par l'IA. La plateforme applique les mêmes méthodes de collecte et d'analyse à chaque cycle de relevé, ce qui permet de suivre le vieillissement des routes et leur réaction aux travaux d'entretien. Cyclomedia propose une approche d'évaluation standardisée plutôt que de s'appuyer sur le jugement individuel des inspecteurs. L'outil s'avère ainsi utile pour les discussions budgétaires et pour déterminer quelles rues doivent être traitées en priorité.

Points saillants :

• Images au niveau de la rue combinées à des données LiDAR.
• Détection et classification des défauts de chaussée basées sur l'IA.
• Notation de l'état conforme aux méthodes établies d'évaluation des chaussées.
• Examen au bureau plutôt qu'inspections sur site.

Avantages :

• Réduit la nécessité pour les équipes de parcourir à pied ou en voiture les itinéraires d'inspection manuels.
• Les résultats sont cohérents d'un cycle de relevé à l'autre.
• Les données visuelles peuvent aider à expliquer les priorités de maintenance.

Inconvénients :

• Repose sur une capture de données périodique plutôt que sur une saisie en direct constante.
• Le traitement de grands ensembles de données d'images peut nécessiter des ajustements des flux de travail.

Coordonnées :

• Site web : www.cyclomedia.com
• Courriel : info-us@cyclomedia.com
• Facebook : www.facebook.com/p/Cyclomedia-USA-100089896234999
• Twitter : x.com/CycloMediaUS
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/cyclomedia
• Instagram : www.instagram.com/cyclomedia\_
• Adresse : 8215 Greenway Blvd, Suite 300, Middleton, WI 53562
• Téléphone : +1 510 900 5142

21. ROAD SYSTEM

ROAD SYSTEM repose sur l'utilisation d'un smartphone classique pour la collecte de données. Les équipes fixent un téléphone sur leurs véhicules (voiture ou vélo), enregistrent des images et des données de capteurs, et le traitement dans le cloud assure la détection des défauts. La plateforme identifie les nids-de-poule, les fissures et autres problèmes de chaussée, puis les cartographie avec une grande précision. Cet outil convient aux petites municipalités ou aux entreprises de travaux publics qui préfèrent ne pas installer de matériel supplémentaire dans leurs véhicules.

ROAD SYSTEM affiche les résultats dans le tableau de bord peu après l'import, où le personnel examine les problèmes cartographiés et prépare la planification des réparations. La plateforme combine imagerie et données de positionnement afin que les défauts soient précisément localisés pour les interventions ultérieures. Cet outil est pratique pour les équipes déjà à l'aise avec les applications mobiles et les tableaux de bord web plutôt qu'avec du matériel de relevé spécialisé.

Points saillants :

• Capture de données via smartphone.
• Détection par IA des nids-de-poule et des types de fissures.
• Tableau de bord cartographique avec défauts géolocalisés.
• Traitement dans le cloud des images et des données de capteurs.
• Options d'API pour l'intégration.

Avantages :

• Aucun véhicule de relevé dédié n'est requis.
• Peut être utilisé lors de trajets réguliers sur routes ou pistes cyclables.
• Les données de localisation permettent une planification directe des ordres de travail.

Inconvénients :

• La qualité de l'image et la configuration du montage peuvent influencer les résultats.
• Dépend toujours de personnes qui parcourent le réseau en voiture ou à vélo.

Coordonnées :

• Site web : roadsystem.io

22. Flowity

Flowity aborde l'analyse routière par la vidéo, souvent capturée avec de simples caméras, et peut exploiter des séquences de diverses sources, et pas seulement des campagnes de relevé formelles. La plateforme traite les enregistrements pour signaler les fissures, les nids-de-poule et autres défauts de surface, tout en détectant le marquage au sol et la signalisation. L'outil transforme les vidéos routières du quotidien en données structurées sur les défauts, utilisables dans les SIG ou les plateformes de maintenance. Les municipalités peuvent ainsi réutiliser des vidéos existantes au lieu d'organiser un nouveau relevé.

Flowity intègre des fonctionnalités d'anonymisation afin que les personnes et les véhicules ne soient pas identifiables sur les images traitées, ce qui est essentiel pour la collecte de données sur la voie publique. La plateforme associe les détections à des mesures qui aident à estimer les besoins de réparation, facilitant la planification des matériaux et des interventions. Flowity fonctionne davantage comme un outil d'aide à la décision que comme une simple archive vidéo.

Points saillants :

• Analyse par IA de vidéos routières enregistrées.
• Détection des fissures, des nids-de-poule et de l'usure de la surface.
• Cartographie des marquages, des panneaux et de la largeur de la chaussée.
• Format de sortie adapté aux systèmes SIG et de gestion des actifs.
• Gestion des données axée sur la confidentialité.

Avantages :

• Fonctionne avec la vidéo standard sans équipement complexe.
• Permet à la fois la détection des défauts et l'établissement d'inventaires routiers plus complets.
• Possibilité de réutiliser les sources vidéo existantes.

Inconvénients :

• La qualité des résultats dépend de la manière dont la vidéo est capturée.
• L'examen et l'interprétation des résultats nécessitent toujours du temps de la part du personnel.

Coordonnées :

• Site web : www.flowity.com
• Courriel : contact@flowity.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/flowity
• Adresse : Norrtullsgatan 2, 113 29 Stockholm
• Téléphone : +46 73 862 25 51

23. Detekt

Detekt exploite les données de cartographie mobile et l'intelligence artificielle pour extraire des informations routières des images et des nuages de points. Cet outil identifie les dommages, la signalisation, le marquage et les types de revêtement à partir des données déjà collectées par les véhicules d'inspection. Au lieu de mobiliser des équipes pour revérifier les lieux, la plateforme traite les images et exporte les données vers des formats compatibles avec les SIG. Detekt est idéal pour les gestionnaires de voirie qui collectent déjà des données de cartographie mobile et souhaitent en optimiser l'utilisation.

Detekt prend également en charge les flux de travail post-détection. La plateforme héberge et partage les résultats via une visionneuse, et les exportations s'intègrent aux outils SIG standard. L'outil combine les détections de plusieurs images pour confirmer un même objet à plusieurs reprises, ce qui contribue à réduire les erreurs. Detekt convient aux équipes travaillant avec de grands ensembles de données cartographiques et qui ont besoin de résultats structurés et fiables, et non de simples images annotées.

Points saillants :

• Fonctionne avec des images, des nuages de points et des données géoréférencées.
• Sorties prêtes pour les SIG, comme les shapefiles ou le GeoJSON.
• Visionneuse permettant de partager et de consulter les résultats de détection.
• Fusion des détections répétées sur différentes images.

Avantages :

• Exploite les relevés de cartographie mobile existants.
• Couvre à la fois l'état des routes et les informations sur les infrastructures.
• Les résultats s'intègrent aux flux de travail SIG standard.

Inconvénients :

• Dépend de la qualité et de la couverture des données cartographiques sources.
• Le traitement de grands ensembles de données peut nécessiter une certaine configuration technique.

Coordonnées :

• Site web : www.detekt.it
• Courriel : hello@detekt.it
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/getdetekt
• Adresse : Wollzeile 24/14, 1010 Vienne, Autriche
• Téléphone : +43 (1) 424 0039

24. Engin.AI

Engin.AI est conçu pour l'évaluation de l'état des chaussées grâce à des modèles d'IA qui fonctionnent avec différents types d'images et de vidéos. La plateforme analyse les images routières pour détecter les dégradations de surface et aligne les résultats sur les référentiels établis d'évaluation de l'état des chaussées, en s'appuyant sur des méthodes de reporting d'ingénierie familières. L'outil comprend une couche de contrôle qualité permettant de vérifier les détections signalées, de sorte que les utilisateurs ne sont pas limités à des résultats entièrement automatisés.

Engin.AI accepte des données d'entrée variées, avec des modèles capables de traiter des séquences issues de différents types de caméras, ce qui permet de continuer à utiliser les dispositifs de capture existants. La plateforme fournit les résultats sous forme de rapports et, lorsque des données de localisation sont disponibles, les affiche sur des cartes. Engin.AI s'intègre aux flux de travail d'ingénierie établis sans exiger de processus entièrement nouveaux.

Points saillants :

• Détection des dégradations de la chaussée par intelligence artificielle.
• Fonctionne avec différents angles de caméra et types de fichiers.
• Interface de contrôle qualité pour l'examen des détections.
• Rapports détaillant l'état à l'échelle de chaque section.

Avantages :

• S'adapte à différentes sources d'images et de vidéos.
• Permet une vérification humaine en complément des résultats de l'IA.
• Conforme aux méthodes courantes d'évaluation de l'état des chaussées.

Inconvénients :

• Les étapes de vérification peuvent encore prendre du temps sur les grands projets.
• Nécessite des images et des métadonnées organisées pour fonctionner correctement.

Coordonnées :

• Site web : www.engin.ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/engin-ai

25. Asimob

Asimob décrit son approche comme celle d'un inspecteur routier autonome, mais en pratique, cela signifie que les véhicules déjà en circulation servent également de collecteurs de données. Au fur et à mesure de leurs déplacements, la technologie embarquée enregistre l'état de la signalisation, du marquage routier, des barrières et de la chaussée. La plateforme prend également en compte des aspects liés à la sécurité, tels que la visibilité et les zones où l'usure de la surface pourrait engendrer des risques. Pour les régions qui préfèrent ne pas organiser de campagnes d'inspection spécifiques, cet outil s'intègre à l'utilisation courante des véhicules.

Asimob associe les problèmes signalés à des vidéos plutôt que de se contenter de les marquer sur une carte. La plateforme permet aux responsables d'examiner visuellement l'emplacement exact au lieu de se fier à des descriptions textuelles. L'outil vérifie également les zones de travaux et la cohérence de la signalisation, ce qui va au-delà de la simple détection des fissures ou des nids-de-poule. Asimob constitue une plateforme complète, idéale pour les équipes gérant à la fois la maintenance et la sécurité routière, sans avoir à répartir les tâches entre plusieurs systèmes.

Points saillants :

• Inspections automatisées des routes et des infrastructures par véhicules.
• Détection des dommages à la chaussée, de la signalisation et des barrières.
• Surveillance des zones de travaux et de la cohérence de la signalisation.
• Accès aux vidéos liées aux problèmes détectés.

Avantages :

• Utilise les véhicules déjà en circulation sur le réseau.
• Couvre les contrôles liés à la sécurité ainsi que les défauts de surface.
• Permet des inspections répétées au fil du temps.

Inconvénients :

• La couverture dépend des lieux de circulation des véhicules équipés.
• Un périmètre d'intervention aussi large peut nécessiter une coordination entre différents services.

Coordonnées :

• Site web : asimob.es
• Courriel : info@asimob.es
• Twitter : x.com/asimob_services
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/asimob

Conclusion

Les outils de détection des dommages routiers ont révolutionné la maintenance des infrastructures en permettant une surveillance précise et efficace de l'état des routes. Les solutions basées sur l'IA, notamment les modèles d'apprentissage profond et les techniques de vision par ordinateur, ont démontré une grande précision dans l'identification des fissures, des nids-de-poule et autres défauts de surface. De plus, les inspections par drone et la technologie LiDAR offrent des données spatiales haute résolution, rendant les évaluations routières à grande échelle plus efficaces.

Le choix d'un outil de détection des dommages routiers dépend de facteurs tels que le budget, la précision requise et l'intégration à l'infrastructure existante. Grâce aux progrès constants de l'IA et de l'IoT, les solutions futures devraient être encore plus automatisées, en temps réel et rentables, contribuant ainsi à des réseaux routiers plus sûrs et plus durables.

FAQ

Que sont les outils de détection des dommages routiers ?

Ces outils utilisent l'IA, l'apprentissage automatique et le traitement d'images pour identifier les fissures, les nids-de-poule et la dégradation du revêtement.

Comment fonctionnent les outils de détection basés sur l'IA ?

Les outils basés sur l'IA analysent des images ou des séquences vidéo pour détecter et classer les dommages routiers, ce qui aide les autorités à planifier efficacement les réparations.

Les outils de détection des dommages routiers sont-ils précis ?

Oui, les outils modernes basés sur l'IA offrent une grande précision en analysant plusieurs facteurs, comme la texture, la profondeur et la forme des dommages routiers.

Ces outils peuvent-ils être utilisés sur tous les types de routes ?

La plupart des outils fonctionnent sur les autoroutes, les rues urbaines et les routes rurales, mais certains peuvent nécessiter une personnalisation pour des environnements spécifiques.

Ces outils nécessitent-ils du matériel spécialisé ?

Certains outils fonctionnent avec des caméras standard ou des drones, tandis que d'autres peuvent nécessiter un LiDAR ou des systèmes d'imagerie haute résolution.

Quels sont les avantages des outils de détection des dommages routiers ?

Ils améliorent la sécurité routière, réduisent les coûts d'entretien et favorisent une gestion proactive des infrastructures.