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Atelier 16

Thématique(s)

Données et outils d'aide à la décision

Horaire

Mardi 24 novembre 2026 / 17h20-18h40

Salle

Non attribuée

Intelligence artificielle et digitalisation des pratiques : quel futur pour le métier d’acousticien ?

Description :


Atelier animé par :

Intervenants :

Sébastien CARRA

Chef de Projet, Responsable Innovation ACOUCITÉ
Résumé : CLARA, CASBA : Des solutions de prototypage pour le suivi de l'environnement sonore robustes et bas coût

Acoucité, Observatoire de l'environnement sonore, a mis en place en 2020 un service innovation en fond propre dans le but de développer des prototypes de balises acoustiques. Les progrès récents en matière d'objets connectés, d'alimentation solaire embarquée et de réseaux de neurones ont constitué les axes de développement et d'innovation. Deux projets centrés sur un capteur industriel bas coût ouvert pour les développeurs, ont ainsi vu le jour fondé sur une approche partenariale robuste. CASBA ( Capteur acoustique solaire bas coût autonome) explore la programmation en C embarqué pour créer un capteur connecté en temps réel utilisant le réseau LTE-M, faible consommation permettant l'alimentation par panneau photovoltaïque 10W. CLARA (Classification acoustique par reconnaissance automatisée) utilise l'environnement Linux du Raspberry Compute Model pour intégrer des réseaux de neurones issus de la communauté scientifique, réentraînés avec des données labélisées depuis la création de l'observatoire. Les phases d'expérimentation en conditions réelles sont accompagnées par les métropoles partenaires.

Maxime JABIER

Directeur du pôle Santé-Confort d'Egis | Acoustique, Air & Santé | Innovation et IA au service du confort et de l’environnement
Résumé : L’acousticien du futur : moins de modélisation, plus de santé et de confort

Alexis BIGOT

Responsable R&D chez Sixense Engineering
Résumé : Innover en acoustique : progrès techniques ou réponses réelles aux nuisances sonores ?

Le domaine de l’acoustique connaît aujourd’hui de nombreuses innovations technologiques et méthodologiques, même si l’usage de l’IA - la dernière grande rupture technologique - y reste limité. Cette dynamique interroge : ces innovations répondent‑elles réellement aux objectifs de prévention et de réduction des nuisances sonores, ou émergent‑elles surtout au gré des possibilités techniques disponibles ? Dans un contexte où les besoins de terrain sont importants, on voit apparaître de nouvelles solutions (nouveaux types de capteurs, nouveaux algorithmes, nouvelles méthodologies, etc.), mais celles-ci répondent souvent à des besoins très ciblés plutôt qu'à une problématique globale de réduction des nuisances sonores. Les choses semblent être "faites à l'envers" : plutôt que de partir d'un problème et de chercher des solutions, on part des solutions et on se demande "est-ce que ça aide à résoudre ce problème ?"…
Il semble également que l'impact positif de ces solutions, prises individuellement, soit difficile à quantifier au regard d'un objectif global de santé publique. Cette difficulté constitue un frein majeur pour déterminer de manière claire et scientifiquement étayée quelles solutions doivent être encouragées, priorisées ou généralisées.
L'enjeu pourrait être de mobiliser les acteurs concernés - collectivités, chercheurs, entreprises, voire associations et citoyens - dans une démarche d'innovation plus collaborative et plus créative qui parte véritablement des objectifs pour faire émerger des solutions. Une telle approche permettrait de renforcer la confiance du public, d’améliorer l’efficacité des actions menées et de réinscrire l’innovation au service d’une vision globale de la qualité de l’environnement sonore.