Contribution à la segmentation et à la modélisation 3D du milieu urbain à partir de nuages de points

La modélisation 3D répond à la fois à un enjeu économique mais aussi environnemental, que ce soit à l'échelle du bâtiment ou de la ville. Ces dix dernières années, les techniques d'acquisitions ont considérablement évolué du point de vue de leur rapidité, du volume de données à gérer, de l’hétérogénéité des informations acquises par les systèmes multi-capteurs, de même que les méthodes de traitement des données. De nouveaux processus sont nés de ces bouleversements, comme le processus « scan-to-BIM » caractérisant les étapes menant du nuage de points à une maquette numérique intelligente. En adoptant la maquette numérique, intégrée dans un processus collaboratif BIM (Building Information Modeling), les acteurs du bâtiment sont en mesure d’effectuer des simulations et de réduire, en plus des coûts, l’impact environnemental lié aux interventions sur le bâtiment, tout au long de son cycle de vie. En pratique, pour aboutir à une maquette numérique intelligente du bâtiment à partir d’un relevé de l’existant, de nombreux verrous technologiques sont à lever. Dans ce contexte, j'ai eu la chance d’encadrer divers travaux de recherches portant sur les thématiques de l’acquisition de données 3D (généralement sous formes de nuages de points 3D) à leur traitement, jusqu’à la production de la maquette numérique.

Au travers des thèses que j’ai eu l’occasion de suivre, j’ai participé à la création et la mise en œuvre de chaînes de traitements de nuages de points acquis par LiDAR1 aéroporté, LiDAR terrestre et autres capteurs 3D. Ces travaux ont permis d’aboutir au développement de systèmes d’acquisitions innovants (thèse Mittet, 2015), d’algorithmes de consolidations (thèses Hullo, 2013 et Lachat, 2019), de segmentation et de modélisations de nuages de points pour la reconstruction de bâtiments (thèse Tarsha-Kurdi, 2008), de façades (thèse Boulaassal, 2010) et d’intérieurs de bâtiments (thèse Macher, 2017). La question de l’évaluation de la qualité des modèles a été abordée dans chacune des thèses, en particulier à l’échelle du bâtiment entier (thèse Mohamed, 2013).

Souhaitant mettre au profit de problématiques environnementales l’expérience acquise au travers de l’ensemble de ces travaux de la phase de relevés à celle de la production de la maquette numérique, le regard longtemps focalisé sur le bâtiment s’est alors tourné vers d’autres objets urbains que sont les arbres en ville, avec l’ambition de les reconstruire en 3D. Ce défi audacieux a été relevé, grâce à l’impulsion de spécialistes en climatologie urbaine de l’équipe ICube-TRIO. Il finalement permis de créer un nouvel axe de recherche au sein de notre équipe : l’apport de la lasergrammétrie à la modélisation du climat urbain. En répondant au besoin, pour les modèles de simulation du climat urbain, de disposer de reconstructions 3D fidèles des arbres, nous avons, par la même occasion, été initiés à l’impact des arbres sur la création de microclimats urbains. Débutée à l’échelle de l’arbre et d’un parc (thèse Bournez, 2018), l’étude se poursuit actuellement à l’échelle de la ville et de la région (thèse Philipps, en cours).

Nous rappellerons, dans la première partie de ce mémoire, les avancées majeures dans chaque étape de la chaîne de traitements mise en place, avant de proposer des perspectives de recherche. Dans le processus du « scan-to-BIM », la segmentation essentiellement géométrique méritera d’être enrichie d’information sémantique pour aboutir à une maquette numérique de bâtiment intelligente, appelée également « jumeau numérique ». Les efforts que nous mènerons en ce sens seront également profitables aux modèles climatiques urbains, ces derniers exigeant notamment la connaissance de la géométrie urbaine. Le tout sera accompagné d’un souci permanent de maîtriser les erreurs affectant la chaîne de traitement et par voie de conséquence les modèles qui en découlent.

Au vu de la sensibilité grandissante de nos pays européens à une économie verte, qui se traduit notamment par l’accompagnement de la transition énergétique, l’avenir laisse entrevoir de belles perspectives d’évolution aux thématiques de recherche de notre équipe.