Cette combinaison est l’une des raisons pour lesquelles le SHM passe du statut de “projet pilote intéressant” à celui d'”infrastructure de mesure indispensable” en 2026 : les propriétaires et les équipes d’ingénieurs ont besoin de données traçables et défendables qui peuvent étayer les décisions relatives à l’évaluation des charges, à la priorisation de la maintenance, au calendrier des rénovations et à l’évaluation post-événementielle. L’échelle n’est pas petite : l’inventaire des ponts aux États-Unis se compte en centaines de milliers.
Un point de référence utile : Les résumés de l’état des ponts américains provenant de l’inventaire national des ponts (NBI) indiquent que des dizaines de milliers de ponts sont en mauvais état (souvent décrits comme “structurellement déficients”), ce qui met la pression sur les agences et leurs entrepreneurs pour qu’ils améliorent la façon dont les décisions en matière de structure sont justifiées.
Pourquoi se concentrer sur les États-Unis ? Trois réalités pratiques influencent les décisions en matière de gestion durable des bâtiments
- Échelle de l’inventaire et pression sur l’état: l’inventaire des ponts aux États-Unis est immense, et les rapports publics permettent d’en connaître l’état.
- Culture de la conformité et de la défendabilité: Les cadres d’inspection et d’établissement de rapports tels que la NBIS déterminent la manière dont les décisions sont justifiées et documentées.
- Le financement et les programmes favorisent la modernisation: Le suivi de l’industrie (par exemple, les rapports sur les ponts de l’ARTBAliés aux données du NBI) met en évidence la façon dont les programmes fédéraux et étatiques encouragent les réparations et les meilleures stratégies d’actifs ; le SHM s’intègre là où il peut réduire l’incertitude et prioriser les interventions.
En fin de compte, aux États-Unis, le SHM est de plus en plus évalué en fonction de la production de données vérifiables qui modifient les décisions, et pas seulement en fonction de graphiques intéressants.
Ce dont le SHM moderne a vraiment besoin du côté des mesures
Un système SHM moderne n’est pas une boîte de capteurs plus un enregistreur. Il s’agit d’un système de mesure fiable qui doit rester digne de confiance tout en surveillant continuellement les actifs pendant de longues périodes (au moins 10 ans), indépendamment des changements de personnel, de l’évolution des modèles et de la survenue d’événements majeurs.
Un déploiement typique de SHM aux États-Unis combine :
- Déformation (jauges de contrainte à feuille, fil vibrant, pont/quart de pont)
- Accélération / vibration (accéléromètres IEPE, MEMS le cas échéant)
- Déplacement / inclinaison / fissure (LVDT, string pots, inclinomètres, fissuromètres)
- Température + environnement (RTD/thermocouple, humidité, vent, niveau d’eau, etc.)
Pour conserver leur valeur au fil des ans, ces signaux doivent être.. :
- Précision et stabilité à travers les cycles de température et les conditions de terrain
- Alignement temporel sur l’ensemble de la structure (et sur les sites distribués)
- enregistrées avec des métadonnées afin que les données soient réutilisables pour les évaluations de charge futures, les mises à jour de modèles et les audits.
Si l’un de ces éléments s’effondre, si les zéros dérivent, si les horloges sont mélangées ou si la mise à l’échelle n’est pas documentée, la confiance dans l’ensemble du programme SHM s’érode.
Le tueur caché du SHM : l’alignement temporel
De nombreux systèmes SHM “tombent en panne sans faire de bruit”, non pas parce que les capteurs meurent, mais parce que les horloges dérivent.
Si la déformation, le déplacement et l’accélération sont échantillonnés à des échelles de temps différentes, les erreurs apparaissent exactement là où les équipes américaines ont le plus besoin des données : lors de la corrélation des événements et de l’extraction de la dynamique. Les formes de mode s’étalent, la relation de cause à effet s’estompe et les résultats deviennent difficiles à défendre.
C’est pourquoi la synchronisation est devenue une exigence fondamentale dans les systèmes de surveillance distribués : Le PTP (IEEE 1588) et le temps référencé par le GPS sont largement utilisés pour maintenir les nœuds distribués alignés, atteignant souvent une précision de synchronisation inférieure à la microseconde dans les architectures appropriées.
Pour les flux de travail des infrastructures américaines, cela est important car les équipes lient de plus en plus les mesures à.. :
- passages contrôlés de camions / événements WIM
- réponse aux rafales de vent et aux vibrations
- déclencheurs sismiques
- les inspections après impact (collision avec un navire, impact d’un véhicule)
- les bases de référence “avant/après” en matière de maintenance
En l’absence d’horodatage fiable et d’alignement temporel, vous perdez la possibilité de prouver la corrélation.
Un modèle d’architecture SHM moderne
Le modèle le plus solide que nous voyons en 2026 est celui de la mesure distribuée:
- Placez les modules de mesure à proximité des capteurs (courtes distances analogiques, moins de bruits parasites).
- Synchroniser les nœuds distribués sur une base de temps commune
- Enregistrez-vous localement pour assurer la résilience, puis publiez en amont si nécessaire.
C’est là que les plates-formes DAQ modulaires, telles que la Q.series X de Gantner Instruments, s’alignent naturellement sur les exigences SHM. En pratique, l’idée est la suivante :
- Q.series X I/O près de la structure pour une acquisition stable et à haute résolution des capteurs
- Q.series X contrôleur / Edge device pour la journalisation + état de santé + traitement des événements.
- GI.bench ou GI.cloud comme environnement d’ingénierie pour la configuration, la visualisation et les tableaux de bord opérationnels.
- Des voies ouvertes vers l’analyse en aval (modèles FE, outils Python/MATLAB, pipelines en nuage) grâce à des options d’intégration standard.
L’objectif est simple : garder la physique propre à la périphérie, garder les horodatages défendables et rendre les données utilisables pour de multiples parties prenantes.
La stabilité à long terme n’est pas facultative
Dans le domaine de la surveillance des ponts et des tunnels aux États-Unis, le plus difficile n’est pas de collecter des données pendant un mois, mais de les garder fiables pendant des années :
- les baisses de tension, les coupures de courant et les redémarrages
- exposition à la foudre et aux surtensions et réalités de la mise à la terre
- condensation, corrosion, variations de température de l’armoire
- dérive du capteur et cycles de réétalonnage
- interruptions des communications (points morts cellulaires, réseaux en tunnel, sites distants)
Les programmes sur le terrain sont également confrontés à la réalité du cycle de vie : le système que vous installez aujourd’hui survivra à l’équipe de projet initiale. C’est pourquoi les systèmes modulaires qui préservent la configuration et permettent de remplacer les modules sans “réinventer le système” ont tendance à s’imposer à long terme.
Le suivi à long terme est motivé par le fait qu’une part importante des ponts américains a dépassé la durée de vie nominale prévue par la Federal Highway Administration.
Des mesures aux modèles et aux jumeaux numériques
Les maîtres d’ouvrage et les bureaux d’études américains souhaitent de plus en plus que la gestion du cycle de vie des produits alimente les décisions, et pas seulement les tableaux de bord. Cela signifie généralement :
- les tendances en matière de fluage, de comportement thermique, de tassement et de dégradation
- saisie des événements pour les tempêtes, les séismes et les surcharges
- réponse dynamique et paramètres modaux pour la détection des changements de rigidité
- mise à jour du modèle et comparaison avec les attentes du FE
Le facteur déterminant est un pipeline de mesures propre, synchronisé et bien documenté, auquel les outils en aval peuvent faire confiance.
C’est là que la connectivité ouverte prend toute son importance : lorsque les systèmes de mesure exposent les données par le biais de modèles d’entreprise et industriels standard, il devient réaliste de connecter les données de terrain :
- load rating workflows
- Mise à jour / étalonnage du modèle FE
- bases de données de gestion des actifs
- l’analyse en nuage (le cas échéant)
Choisir la meilleure technologie qui puisse évoluer avec la structure
At the start of an SHM program, the best questions to ask are:
- Comment garantir la synchronisation et la traçabilité pendant au moins 10 ans ?
- Comment les équipes futures interpréteront-elles les échelles et les métadonnées d’aujourd’hui ?
- How do we add sensors later without replacing the system?
- Comment gérer les événements, les pannes et la maintenance sans perte de données ?
Si le SHM est traité comme une infrastructure de mesure critique, les plateformes DAQ modulaires et distribuées, associées à un environnement d’ingénierie tel que GI.bench ou GI.cloud,offrent aux propriétaires et aux consultants une voie réaliste vers une surveillance à long terme et défendable.
Si vous prévoyez un programme SHM aux États-Unis pour des ponts, des tunnels, des barrages ou des structures industrielles, Gantner Instruments peut vous aider à déterminer une architecture de système SHM évolutive qui soit à la fois précise et fiable à long terme.
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