Gritt et MasTec s’associent pour intégrer l’IA physique à la construction de centrales solaires

Gritt et MasTec étendent l’utilisation de l’IA physique sur les chantiers de construction d’énergies renouvelables, en commençant par des projets solaires à grande échelle menés dans plusieurs États américains. Ce partenariat associe les systèmes robotisés de Gritt aux équipes de construction de MasTec Renewables et fait sortir l’IA des logiciels de planification pour l’intégrer à la manutention et à l’installation des matériaux.

Selon l’annonce, MasTec a évalué Gritt sur des projets en cours, où les systèmes ont contribué à installer plusieurs mégawatts de panneaux solaires. Les entreprises prévoient désormais une série de déploiements et étudieront des applications dans d’autres secteurs des infrastructures. Elles n’ont pas communiqué les conditions financières de l’accord ni indiqué les sites des projets concernés.

Pour la robotique de construction, l’intérêt réside dans l’environnement opérationnel. Une centrale solaire compte des milliers de tâches d’installation répétitives, mais celles-ci s’effectuent dans des conditions météorologiques changeantes, sur un terrain irrégulier, au milieu d’équipements en mouvement et à proximité de personnes au travail.

Des accessoires robotisés pour les équipements déjà utilisés par les équipes

L’approche de Gritt associe l’IA à des accessoires robotisés conçus pour les engins de chantier courants. Dans son annonce de lancement, l’entreprise expliquait qu’elle reliait des bras robotisés à des véhicules tels que des chargeuses compactes et des chariots élévateurs afin d’effectuer des opérations de manutention et d’assemblage. Cette solution automatise des équipements familiers au lieu d’obliger les entrepreneurs à adopter une plateforme de véhicules entièrement nouvelle.

L’entreprise s’est fait connaître du public en juillet, après avoir levé 32,4 millions de dollars en financement de préamorçage et de série A, dont 26 millions de dollars lors d’un tour de série A mené par Obvious Ventures. L’accord avec MasTec fait suite à ce lancement et à un précédent partenariat dans la construction solaire avec Burns & McDonnell.

La page de son offre solaire présente la prise et la pose de panneaux comme une application actuelle, tandis que l’assemblage des pannes, le transport des composants et la supervision figurent parmi les domaines d’expansion envisagés. L’entreprise indique avoir installé plus de 35 000 panneaux et plus de 18 MW de capacité solaire. Le chiffre distinct de 2,8 GW de travaux de construction sous contrat correspond à des travaux futurs couverts par des contrats, et non à des installations achevées.

Comment Gritt apprend aux machines à s’adapter à des chantiers changeants

Dans une présentation technique de son architecture, Gritt décrit un modèle fondamental entraîné à partir d’images et de vidéos étiquetées et non étiquetées provenant d’environnements de construction. Cette représentation commune sert de base à des modèles spécialisés par tâche, notamment des politiques de commande, la segmentation et l’estimation de pose à six degrés de liberté, qui permet de déterminer la position et l’orientation d’un objet dans l’espace tridimensionnel.

L’entreprise associe l’apprentissage à des contrôles de l’exécution. Des systèmes d’observation évaluent l’incertitude et valident les actions proposées, tandis que les nouveaux modèles fonctionnent d’abord en mode fantôme avant de prendre les commandes. Des mécanismes de prise en charge et de reprise permettent de poursuivre le travail lorsque le système a besoin d’aide et produisent des exemples destinés aux entraînements ultérieurs.

Gritt décrit également un processus allant du réel à la simulation, puis au réel : les images et les vidéos prises sur le chantier contribuent à reconstituer des scènes, qui deviennent des épisodes simulés d’entraînement et de validation. Les modèles de CAO, les objets reconstitués et les conditions randomisées permettent à l’entreprise de reproduire des situations inhabituelles sans dépendre entièrement de leur réapparition sur un chantier réel.

Ces mécanismes répondent à un défi central du déploiement : un robot doit pouvoir gérer des conditions inconnues sans que chaque événement imprévu entraîne la détérioration d’un composant ou l’arrêt d’un projet. L’objectif de l’ingénierie est d’obtenir des performances reproductibles malgré les variations, et non de réussir une simple démonstration.

Pourquoi MasTec est un partenaire de déploiement pertinent

L’activité solaire de MasTec Renewables couvre le développement et la conception, ainsi que la construction et l’exploitation. Ses compétences comprennent la modélisation de systèmes photovoltaïques, la logistique des matériaux, les travaux de fondation, les réseaux de collecte électrique, les postes électriques et les raccordements à haute tension. L’entreprise installe des systèmes à structure fixe ainsi que des systèmes de suivi à un ou deux axes.

Cette diversité inscrit l’installation robotisée de panneaux dans un processus de réalisation beaucoup plus vaste. La vitesse de pose d’une machine n’a d’importance que si les équipes, les matériaux, les fondations et les travaux électriques restent coordonnés. Même un accessoire performant lorsqu’il fonctionne seul doit s’adapter au séquencement des travaux, aux pratiques de maintenance et aux règles de sécurité de l’entrepreneur.

Rob Turner, vice-président de la construction chez MasTec Renewables, a déclaré que l’évaluation menée par l’entreprise avait mis en évidence la possibilité de conjuguer l’expérience de ses équipes avec la technologie de Gritt. Les entreprises présentent ce déploiement comme un moyen de soutenir les équipes qualifiées, les personnes continuant de guider et de valider le travail.

La détection des travailleurs fait partie du défi technique

Les travaux de recherche publiés par Gritt illustrent également pourquoi la sécurité de la robotique en extérieur exige une attention particulière à la chaîne d’entraînement. Dans une analyse de la détection des travailleurs, l’entreprise a étudié la manière dont les filtres automatisés de qualité des données peuvent écarter de façon disproportionnée les images de personnes à genoux, accroupies ou partiellement masquées.

Ces positions sont courantes sur les chantiers, même si elles apparaissent rarement dans un jeu de données filtré. Une boîte englobante peut identifier correctement un travailleur alors qu’un estimateur de pose peine à reconstituer ses articulations. Rejeter l’exemple dans son ensemble peut éliminer précisément les cas qu’un robot déployé doit savoir reconnaître.

Gritt a indiqué que l’ajout de travailleurs simulés adoptant des postures de travail extraites des données avait amélioré de 1,6 point de pourcentage le rappel de détection des postures basses sur des images réelles de chantier. Ce résultat concerne cette évaluation précise de la perception ; il ne mesure pas la performance globale de sécurité du déploiement de MasTec.

De l’installation des panneaux à la compréhension du chantier

L’ambition plus large de Gritt est de relier l’exécution des travaux à la vérification et à la planification sur le chantier. Ses systèmes recueillent des informations pendant leur intervention, ce qui permettrait de comparer ce qui a réellement été construit avec ce que le projet prévoit d’achever ensuite.

Pour MasTec, l’application immédiate reste la construction de centrales solaires. Pour Gritt, des déploiements répétés offrent un moyen d’adapter sa technologie à un plus grand nombre de tâches et de conditions. La prochaine épreuve du partenariat sera opérationnelle : il s’agira de déterminer si une automatisation utile peut être mise en place de manière cohérente d’un projet à l’autre, tout en préservant le jugement et la coordination qu’apportent les équipes de chantier.