Big Data et démantèlement des installations nucléaires
Le consortium REMiND (Risk Evaluation through Machine learning in Nuclear Decommissioning) projette de mobiliser les atouts du Big Data et du Machine Learning pour concevoir un outil d’aide à la décision lors des projets de démantèlement des installations nucléaires.
Le démantèlement d’une installation nucléaire est un chantier complexe où une masse importante de données doit être rassemblée.
D’autant que la réglementation demande aux professionnels d’élaborer des scénarios de démantèlement qui prennent en compte la documentation issue des phases de construction et d’exploitation des installations.
On estime à 100 To de documentation les informations générées par une installation nu-cléaire ! La plupart des accidents survenus lors du démantèlement serait due à la non prise en compte d’une information inscrite dans les bases de données. L’outil d’aide à la décision sur lequel travaille REMiND doit donc permettre d’établir les meilleurs scénarios d’intervention pour l’assainissement et le démantèlement, en termes de sûreté, de gestion des risques et d’efficacité.
Première expérimentation : le démantèlement de Phénix
REMiND est piloté par l’Apave, en partenariat avec le CEA, le laboratoire informatique Lip6 (Université Pierre et Marie Curie et CNRS), l’Institut Mines Telecom et une société spécialisée dans les risques d’incendie. Encore au stade de la conception, REMiND a besoin de financements publics pour être lancé.
En 2018, un premier prototype pourrait voir le jour. Les premières expérimentations seraient effectuées sur le réacteur Phénix, qui regroupe 700 000 documents.
Selon les estimations, la filière du démantèlement des installations nucléaires pourrait peser près de 220 milliards d’euros dans le monde. Rien qu’en France, les exploitants chiffrent à 34,4 milliards d’euros le démantèlement des installations. En 2015, une quarantaine d’installations nucléaires françaises sont en cours de démantèlement.