Gérer les risques
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Risques industriels et environnementaux

Quand l’IA fiabilise la détection d’amiante

Le laboratoire ITGA a développé une technologie capable de détecter en amont les échantillons potentiellement fibreux. De quoi faciliter le travail des analystes dans leur repérage des fibres d’amiante.

Le laboratoire d’analyse ITGA vient de développer une solution destinée à faciliter et à industrialiser la détection des fibres d’amiante. Filiale du groupe Carso, ce laboratoire est à l’origine spécialisé dans la détection et la qualification des polluants du bâtiment. Pour améliorer son processus de détection d’amiante, ITGA s’est notamment appuyé sur une technologie d’intelligence artificielle.

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Analyse d’échantillon pour détecter la présence de fibre d’amiante. © ITGA

Une analyse manuelle

Actuellement, la détection de l’amiante se réalise par des analystes. Munis d’un microscope électronique à transmission (MET), ils doivent vérifier et valider tous les échantillons, un à un. Un processus laborieux et chronophage. 

Une détection du potentiel fibreux

D’où l’idée de se baser sur l’intelligence artificielle : implémentée au sein du microscope, la technologie détecte en amont la présence potentielle d’amiante. Une fois ce premier tri réalisé, les analystes n’ont plus qu’à se concentrer sur les échantillons déjà identifiés comme à risque, c’est-à-dire, potentiellement fibreux. 

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Pour repérer l’amiante, les analystes d’ITGA étudie les échantillons grâce à un microscope électronique à transmission (MET). © ITGA

Améliorer la fiabilité

À terme, cette technologie pourrait bien augmenter le volume et la fiabilité des analyses réalisées pour repérer l’amiante. Fruit de six ans de recherche, ce nouveau procédé fait, depuis février, l’objet de tests au laboratoire d’ITGA à Saint-Grégoire (35). 

Vers un déploiement global

Il a également bénéficié d’une accréditation du Cofrac, l’organisme chargé d’évaluer la compétence et l’impartialité des laboratoires d’analyse. Sur sa feuille de route, ITGA prévoit tout d’abord d’intégrer le procédé à une première ligne de production d’analyses, en vue d’un déploiement plus global.

Ségolène Kahn

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