Digitalisation de 150 plans techniques : un projet de modernisation documentaire

Le projet a combiné reconnaissance de contenus textuels, traitement assisté par l’intelligence artificielle, automatisations internes et reconstruction graphique sous environnement CAO. Les opérations ont notamment porté sur l’harmonisation des nomenclatures, des types de lignes, des couleurs, des cartouches et des éléments géométriques.

Chaque document a fait l’objet de contrôles humains adaptés à sa complexité. Le projet s’est déroulé sur environ neuf mois, avec des temps de traitement compris entre 3 et 15 jours par plan.

Un grand groupe industriel français, dans le cadre d’un projet de modernisation documentaire technique, souhaitait convertir un ensemble de 150 plans techniques en PDF en fichiers DWG éditables, exploitables avec AutoCAD.

Le fonds documentaire comprenait notamment des plans d’éléments architecturaux et de chemin de câbles en format A0. Les documents, issus de différentes périodes, présentaient des niveaux de complexité et des conventions graphiques hétérogènes.

L’enjeu ne consistait donc pas simplement à convertir des fichiers PDF, mais à produire des documents numériques structurés, cohérents et vérifiables, tout en respectant le cahier des charges technique du client.

Le projet présentait plusieurs difficultés :

• Des documents hétérogènes : les plans avaient été produits à différentes périodes et ne suivaient pas toujours les mêmes conventions de présentation. La lissibilité était très variable également.
• Des règles d’identification évolutives : les références et identifiants des plans nécessitaient un travail d’harmonisation avec les équipes techniques du client.
• Une forte densité de texte : les informations présentes dans les PDF devaient être récupérées sous forme de texte réellement éditable, et non conservées comme de simples images.
• Une conversion graphique exigeante : les tracés, dimensions, symboles et éléments du dessin devaient être contrôlés pour préserver la cohérence avec les documents d’origine.
• Un volume important : 150 plans devaient être traités selon une méthodologie homogène, malgré des niveaux de complexité très variables, tout en respectant un planning établi.

Pour répondre à ces contraintes, EM2GL a mis en place une méthode combinant des outils d’intelligence artificielle, des développements d’automatisation internes et le contrôle de dessinateurs.

La première étape a consisté à examiner les plans et à identifier les différences de structure, de présentation et de codification.

Plusieurs échanges avec le service technique du client ont permis de clarifier et d’harmoniser les règles d’identification, ainsi que les types de lignes et les couleurs à appliquer. Nous nous sommes appuyés sur le cahier des charges du client, qui était détaillé et précis concernant les plans AutoCAD.

Tout au long du projet, nous nous sommes adaptés aux exigences liées à la standardisation de certaines identifications.

La forte densité d’informations textuelles et la complexité des éléments graphiques présents dans les plans ne permettaient pas de se limiter à une simple conversion des fichiers PDF au format DWG. L’enjeu consistait à extraire les contenus textuels des documents sources, puis à les convertir en données éditables, exploitables et structurées, afin de permettre leur intégration dans les fichiers CAO.

Pour répondre à cet objectif, nous avons déployé des outils de reconnaissance optique de caractères (OCR), associés à des technologies d’intelligence artificielle, afin de détecter, reconnaître et extraire les informations textuelles présentes dans les plans. Ces technologies ont constitué une première étape du processus de traitement, en facilitant la récupération des contenus et leur conversion en données numériques.

Des développements spécifiques et des routines d’automatisation ont ensuite été conçus pour assurer le post-traitement des données extraites : correction des erreurs de reconnaissance, normalisation des contenus, organisation des champs et structuration des informations selon les conventions documentaires définies en concertation avec le service technique du client.

Ces mécanismes d’automatisation ont également été appliqués au renseignement des cartouches des plans, permettant de standardiser leur contenu et de rationaliser les opérations répétitives.

Enfin, un dispositif de contrôle humain par échantillonnage a été mis en place afin de vérifier la qualité de l’extraction OCR, la conformité des données structurées, leur cohérence documentaire et leur adéquation avec les exigences du projet, avant leur intégration dans les fichiers DWG.

Pour le traitement des éléments graphiques, l’intelligence artificielle a été utilisée comme technologie de prétraitement afin d’améliorer la détection et la reconnaissance des tracés présents sur les plans source. Les modèles déployés ont permis d’identifier automatiquement les différentes entités graphiques (lignes, polylignes, symboles et textes), facilitant les opérations de vectorisation, de normalisation et de structuration des données en environnement DWG. Cette approche a permis d’accélérer les traitements tout en améliorant la cohérence et la qualité des données techniques produites.

La conversion automatique ne permettant pas de garantir seule une restitution suffisamment précise, un dessinateur est intervenu pour reprendre et contrôler les dessins.

Ce travail comprenait notamment :

• La mise à l’échelle des éléments graphiques.
• L’identification et la vérification des tracés.
• Le contrôle de la cohérence avec le PDF d’origine: dimensions, formes
• La vérification des dimensions et de la complétude.
• La correction ou la reprise manuelle des éléments nécessaires: Création de polylignes, affectation de calques.

Des blocs et des automatisations ont également été créés pour rationaliser les opérations répétitives.

Le projet a porté sur la conversion de 150 plans techniques au format DWG éditable.

Les principaux éléments du travail réalisé :

• Harmonisation des règles de présentation et d’identification.
• Extraction et structuration des informations textuelles.
• Automatisation de certaines opérations répétitives.
• Reconstruction et vérification des éléments graphiques.
• Contrôle humain de la cohérence avec les documents d’origine.

Durée globale du projet : environ 9 mois.

Selon leur complexité, le traitement d’un plan pouvait nécessiter de 3 à 5 jours pour les documents les plus simples, et jusqu’à 15 jours pour les plans les plus complexes.

Ce projet illustre l’intérêt d’associer l’intelligence artificielle à des outils d’automatisation et à une vérification humaine.

L’IA permet d’accélérer certaines opérations de reconnaissance et de prétraitement. Toutefois, pour des documents techniques qui exigent de la précision, le contrôle et la validation des éléments convertis restent essentiels.

La méthode doit être adaptée à la nature des documents, à leur complexité et aux exigences du cahier des charges.