"Dans un monde où la fibre optique devient un maillon essentiel de la vie numérique, les défis liés à son déploiement et à son exploitation sont de plus en plus complexes. Entre les impératifs de rapidité, de fiabilité et de précision, les équipes techniques font face à une masse croissante de données à traiter. C’est dans ce contexte que l’Intelligence Artificielle suscite un intérêt grandissant, non comme une solution miracle, mais comme un outil capable de soutenir concrètement les opérations sur le terrain. Ce mémoire se fonde sur deux questionnement jugés problématique pour l’entreprise AltitudeInfra Construction . D’un côté, le traitement manuel de milliers de photos prises lors des interventions sur le réseau. De l’autre, les écarts géométriques entre les données issues des référentiels, qui peuvent nuire à la précision des données et à la coordination des actions.
Pour y répondre, deux approches ont été explorées. L’analyse des images à l’aide de techniques de Computer Vision a permis d’automatiser la détection de certaines anomalies visuelles, libérant ainsi un temps précieux pour les équipes. Parallèlement, les algorithmes de Machine Learning et Deep Learning ont été mobilisés pour corriger les écarts géométriques à partir d’un échantillon de données.
Les différents résultats obtenus nous confirment que l’Intelligence Artificielle, lorsqu’elle est bien ciblée et adaptée aux besoins, peut véritablement améliorer la qualité des données, alléger les charges de travail, et renforcer l’efficacité des processus métiers. Ce travail montre ainsi que l’Intelligence Artificielle, loin d’être une simple innovation technique, peut devenir un véritable allié quotidien dans le déploiement et l’exploitation des réseaux FTTH."
