Contexte et enjeux

Ce réacteur nucléaire est situé sur un site nucléaire majeur en France. Il a été mis en service en 1964 puis exploité une dizaine d’années. Par décret du 17 avril 1980, l’opérateur de ce site a été autorisé à réutiliser cette installation pour entreposer des substances radioactives.

Cette installation, qui ne répond pas aux exigences de sûreté actuelles des installations d’entreposage, n’a plus reçu de substances radioactives à des fins d’entreposage depuis 2008. L’arrêt définitif de l’installation est prévu pour fin 2023. Le dossier de démantèlement doit être transmis à l’ASN avant le 15 décembre 2019 conformément au code de l’environnement et la lettre Mission de la Sûreté Nucléaire et de la Radioprotection MSNR (6 juillet 2018). L’installation comprend beaucoup de documents nécessaires pour organiser le démantèlement, et les équipes font face à des difficultés pour tous les exploiter.

Afin d’organiser les opérations de démantèlement de ce site et gagner en efficacité sur la gestion des informations, ce client opérateur du site a fait appel à Assystem pour mettre en place une approche « document to data » avec la solution DeepFinder (solution d’Intelligence Artificielle d’Assystem pour lire, comprendre et structurer les archives techniques d’installations complexes).

Missions

  • Conversion et OCRisation des données (OCR : Reconnaissance Optique de Caractères)
  • Génération automatique d’une base de données de l’inventaire du site : bâtiments, équipements, déchets…
  • Mise en place d’un moteur de recherche sémantique « smart query» sur toutes les données d’entrée
  • Génération d’une ontologie et de bases de données interrogeables de l’inventaire du site (extraction des tableaux et listes dans les documents – Natural Language Processing, lecture et compréhension du texte par IA (Deep Learning)
  • Mise en place d’une application Web « Installation Explorer », dotée de plusieurs fonctions : liens entre documents, extraction du domaine d’un document, etc.
  • Détection des documents doublons et des documents similaires et extraction automatique des tableaux depuis les fichiers PDF
  • Mise en place d’un chatbot questions/réponses sur les données d’entrée (Modèle IA DL QANet)

Bénéfices clients

  • Gains de temps grâce à l’indexation et structuration des documents pour un accès exhaustif et rapide aux informations, permettant aux ingénieurs et techniciens de consacrer leur temps à la conception et la réalisation
  • Extraction de données pour réaliser des analyses et alimenter des outils de simulation ou d’aide à la décision
  • Gain de temps majeur sur l’étude des scénarios de démantèlement
  • Bonne confiance du client dans ses données grâce à la fiabilité et l’exhaustivité des données
  • Aide à la décision pour définir la nécessité d’éventuelles études complémentaires
  • Possibilité de réutiliser cet outil sur d’autres installations en démantèlement (mêmes thématiques, structure réutilisable)

En chiffres

  • 48
    GB de données d’entrée
  • 20 913
    documents d’entrée réduits à 14 280
  • 23 134
    tableaux extraits
  • 7 000
    Questions/Réponses créées pour le chatbot

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