Le numérique peut être intégré dans des projets d’ingénierie de natures très différentes. Cependant, tous cherchent à garantir l’intégrité de la donnée numérique depuis son processus d’acquisition jusqu’à son exploitation, et à assurer sa disponibilité dans le temps.

Des besoins croissants de bancarisation de données en ingénierie

De plus en plus de cahiers des charges mentionnent ainsi des spécifications telles que la bancarisation de données, la mise en œuvre d’outils de gestion patrimoniale, le transfert des données vers le Système d’Information environnementale français, etc. Le respect de telles spécifications repose sur la concaténation de données d’analyses venant de laboratoires, données historiques, informations techniques provenant de bases de données nationales et/ou référentielles, données de terrain recueillies par les bureaux d’études, etc. Du fait des récentes évolutions en matière de technologies d’observations et d’acquisitions, le volume de données à traiter croît de manière exponentielle. L’augmentation de ce volume d’informations constitue une formidable opportunité pour une meilleure qualification et quantification des phénomènes, une plus grande compréhension des processus et donc une plus grande pertinence des diagnostics et préconisations.

Prenons l’exemple des projets de suivis environnementaux pour des sites et sols pollués.
Si les objectifs des projets sont nombreux et parfois bien différents, la méthodologie de la numérisation du suivi est globalement toujours la même. Sur la base d’un cahier des charges ou sur celle de préconisations d’une société d’ingénierie spécialisée en sites et sols pollués, des campagnes de mesures sont dimensionnées et planifiées. Les données collectées sur le terrain viennent ainsi enrichir celles issues des analyses documentaires et bibliographiques. Un diagnostic et des préconisations reposent sur l’analyse des résultats obtenus via des traitements appliqués aux données. Ce cadre méthodologique global se décline en 5 étapes.

Les 5 étapes pour la numérisation de projets liés aux sites et sols pollués

La première étape consiste à établir la stratégie de gestion de données applicable au projet. Elle constitue en cela une étape-clé du processus. Elle débute par un travail préalable de questionnement. D’où proviennent les données ? Où vont-elles être stockées ? Comment vont-elles transiter dans la relation entre le maître d’ouvrage, le fournisseur et les partenaires ? Quelle est leur validité ? Sont-elles fiables ? Comment la solution logicielle utilisée va-t-elle évoluer dans le temps avec le volume de données à gérer ? Sera-t-elle performante dans le traitement et financièrement ?

Les réponses à ces questions constituent les données d’entrée de l’étape d’initialisation. Il s’agit ici de numériser et de paramétrer le processus de programmation des campagnes de mesures. Cette étape, parfois longue et fastidieuse, permet par la suite de respecter un standard d’échange (format informatique et de données) qui facilite les relations entre le maître d’ouvrage, le bureau d’études, les laboratoires et/ou l’administration. Elle limite de fait toute double saisie d’informations ou manipulation complexe d’import/export de données, chronophage et source d’erreurs.

La troisième étape porte sur le recueil des données de terrain. L’utilisation par les ingénieurs d’études d’outils digitaux sur le terrain, tels que des tablettes connectées à des plateformes dédiées, permet de saisir directement les observations et les mesures sur site. Au retour du terrain, les données sont directement transférées vers une base de données projets.

Les données ainsi collectées sont soumises à un contrôle systématique portant sur la recherche de doublons, la cohérence paramètre/unité, la vraisemblance du résultat, etc. Les solutions logicielles comme la plateforme numérique Lyxea d’Antea Group contiennent des centaines de tests permettant ces contrôles automatiques.

Enfin, dès lors que les données sont validées et stockées dans un système structuré, elles peuvent être exploitées: valorisation statistique, construction de modèles et scénarios de dépollution, communication, etc. Du statut de données « brutes », les données passent alors au statut de données « élaborées » grâce à l’analyse de spécialistes environnementaux et experts en sites et sols pollués. Les avantages majeurs d’une telle démarche centrée sur la donnée numérique résident dans la conservation des données dans une base sécurisée, et dans la possibilité de les réexploiter ultérieurement. D’autre part, l’intégration du numérique dans de tels projets démultiplie le nombre de scénarios envisageables : les différents critères d’études peuvent être ajustés à tout moment, en fonction des contraintes et de l’évolution du projet.