Dans le projet « CargoTrailSense_AI », une équipe de la Fachhochschule Dortmund (Université des sciences appliquées et des arts de Dortmund) a étudié comment mesurer, directement sur une remorque, les charges par essieu, la répartition du chargement et les sollicitations de la chaussée. L’objectif : développer un système exploitable au quotidien, fournissant des données robustes sans arrêts supplémentaires.
De la remorque à un « laboratoire de mesure mobile »
Dans le cadre du projet, des semi-remorques ont été équipées d’une combinaison de jauges de contrainte, de capteurs d’accélération et d’un logiciel d’analyse intelligent. En outre, des soufflets de suspension pneumatique avec capteurs intégrés ont été utilisés, développés conjointement avec des partenaires industriels.
Les capteurs enregistrent en continu les charges, les charges par essieu et les vibrations. Via une connexion télématique, les données sont transmises vers un cloud où elles sont analysées. La technologie a été testée non pas en laboratoire, mais en conditions réelles d’exploitation, sur différents itinéraires et avec différents scénarios de chargement, afin de constituer une base de données fiable.
Des mesures précises plutôt que l’attente au pont-bascule
Selon l’Université des sciences appliquées et des arts de Dortmund, le système atteint, lors de la détermination de la charge et des charges par essieu, un écart inférieur à un pour cent par rapport à des balances fixes — du moins à l’état étalonné. Pour les entreprises de transport, c’est plus qu’un détail technique. Cela signifie :
- pas de temps d’attente aux ponts-bascules,
- surveillance continue de la charge pendant la conduite,
- moins de risque de surcharge et d’amendes.
En outre, cette technologie de capteurs ouvre des perspectives en matière de maintenance prédictive. Des changements dans les données de mesure peuvent fournir des indications précoces d’une usure des pneus ou de problèmes de freinage avant que ne surviennent des pannes ou des immobilisations imprévues.
Le responsable du projet, le Prof. Dr. Yves Rosefort, tire une conclusion claire :
« Avec ce projet, nous avons montré que la combinaison de différents capteurs et d’une technologie sophistiquée sur la remorque du camion permet de créer un système très complexe, mais extrêmement performant. »
Le camion, « scanner routier » pour les autorités
Au-delà des bénéfices pour la logistique, le projet s’intéresse aussi aux infrastructures. Grâce à une analyse assistée par IA, le système peut détecter en roulant des dégradations de la chaussée, comme les nids-de-poule. L’Université des sciences appliquées et des arts de Dortmund fait état d’un taux de détection d’environ 80 %.
De telles données pourraient être pertinentes pour les autorités routières, car elles rendraient non seulement les dommages visibles, mais permettraient aussi de tirer des conclusions sur les charges réelles causées par le trafic de poids lourds. Selon l’université, l’Institut fédéral de recherche sur les routes (BASt) a déjà manifesté un intérêt pour les données de recherche.
Marius Jones, chercheur associé au sein de l’équipe projet, y voit une étape nécessaire :
« Tôt ou tard, une technologie de capteurs comme celle-ci devra devenir un équipement standard des camions. »
Avantages, mais un frein majeur : le coût
Pour le secteur du transport, la valeur ajoutée est évidente : moins d’immobilisations, un risque réduit, une meilleure fiabilité de planification et de nouvelles opportunités dans la gestion de flotte. Dans le même temps, des données robustes pourraient contribuer à rendre plus objectives les discussions sur les charges par essieu et les infrastructures.
Cependant, des obstacles subsistent avant que la technologie ne soit prête pour la production en série. Pour que les fabricants et les exploitants de flottes la déploient largement, elle doit devenir moins coûteuse. Dans un marché très concurrentiel, même quelques centaines d’euros de coûts supplémentaires par remorque peuvent être déterminants.
C’est pourquoi des modèles d’incitation sont à l’étude, comme des réductions de péage pour les entreprises de transport qui mettent à disposition du secteur public leurs données anonymisées sur l’état des routes. Après tout, le chargement inefficace, la surcharge et les immobilisations imprévues causent déjà aujourd’hui d’importants dommages économiques.
Partenaires du projet et financement
Le projet a été coordonné par l’Université des sciences appliquées et des arts de Dortmund. Parmi les participants figuraient notamment BPW Bergische Achsen, ContiTech (Continental), OKIT, F&T LaSiSe, le Stadthafen Lünen ainsi que d’autres partenaires technologiques et de conseil. Les essais ont été menés en collaboration avec des entreprises de transport en conditions réelles de conduite. « CargoTrailSense_AI » a représenté un volume de projet d’environ 2,8 millions d’euros et a été financé à hauteur de 2,19 millions d’euros dans le cadre de l’initiative d’innovation mFUND par le ministère fédéral du Numérique et des Transports.
Cadre européen : autorisé, mais non obligatoire
Au niveau de l’UE, la directive 96/53/CE (dans sa version complétée par la directive (UE) 2015/719) encadre les poids et charges par essieu autorisés et demande aux États membres de mieux contrôler la surcharge. Elle n’impose pas de technologie précise : l’Union autorise les systèmes fixes et les systèmes embarqués (sur le véhicule ou la remorque), à condition qu’ils soient fiables et interopérables.
En pratique, les États membres s’appuient surtout sur des contrôles ponctuels et des systèmes de « pesage en marche ». En 2026, il n’existe toujours aucune obligation d’équiper camions ou remorques de capteurs, mais le cadre juridique le permet explicitement — c’est dans cet espace que s’inscrit la technologie testée dans « CargoTrailSense_AI ».
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