Altametris digitalise la gestion du ballast sur le réseau SNCF
Le réseau ferroviaire français est long de 47 000 kilomètres. Jusqu’en 2020, ces voies étaient inspectées à pied par des agents en moyenne tous les 2 mois. Depuis, ils sont remplacés par des trains de mesure qui collectent des données en 3D. Un nouveau logiciel facilite désormais la gestion du ballast pour la SNCF, et diminue l’empreinte environnementale de l’entretien du ballast.
Altametris, filiale de SNCF Réseau, a développé un logiciel visant à traiter efficacement de grandes quantités de données LiDAR provenant de trains de mesure ou d’avions d’inspection. L’objectif : exploiter ces données pour réduire les tournées d’inspection pédestre fastidieuses et rationaliser les processus de maintenance. L’un des nombreux cas d’utilisation du logiciel d’Altametris concerne la gestion du ballast.
Grâce à cette technologie, SNCF Réseau peut cibler précisément les zones où le ballast est excédentaire ou déficient. Une fois cette première étape franchie, il devient possible de redistribuer le ballast (régulation du ballast) afin d’équilibrer le réseau ou de déterminer avec précision la quantité de nouveau ballast nécessaire. Ces nouvelles connaissances devraient permettre d’économiser chaque année entre 29 et 69 000 tonnes de ballast sur l’ensemble du réseau. Ces économies ne sont pas seulement importantes d’un point de vue financier, elles contribuent également à la réduction des émissions de carbone.
En utilisant les données traitées par Altametris, le personnel de maintenance acquiert des connaissances qui lui permettent de hiérarchiser ses tâches. Compte tenu de l’empreinte carbone des traitements associés à l’analyse du ballast, Altametris a l’intention d’étendre son analyse à d’autres cas d’utilisation. Eurailscout France collecte et améliore la qualité des données, tandis que l’ingénierie interne assure l’alignement avec les besoins de l’entreprise. Grâce à cette collaboration, le logiciel développé par Altametris a été efficacement déployé pour répondre aux exigences de maintenance dans certains cas d’utilisation.
Impact carbone
La question de l’impact environnemental de la digitalisation se pose de plus en plus dans l’industrie. Il est important d’aller au-delà des perspectives économiques des avancées technologiques et de se demander si la digitalisation reste un levier pertinent pour réduire l’empreinte carbone. D’une part, la réduction des déplacements piétonniers et de l’utilisation du ballast, qui doit être extrait et transporté, contribue à la réduction des émissions de gaz à effet de serre. D’autre part, des activités telles que les inspections ferroviaires et l’analyse de grandes quantités de données par des serveurs génèrent du CO2. Il est donc essentiel d’évaluer de manière exhaustive l’impact environnemental de l’innovation numérique afin de s’assurer qu’elle ne génère pas plus d’émissions qu’elle n’en économise.
Alexandre Omar, spécialiste de l’évaluation de l’impact environnemental chez Altametris, a mené une analyse approfondie de l’impact écologique associé à la numérisation des processus d’inspection du ballast. Il a comparé deux méthodes : les inspections traditionnelles à pied, qui impliquent de fréquents déplacements en voiture et des commandes de ballast excessives en raison du manque de précision, et les inspections effectuées par des trains de mesure diesel, complétées par un traitement numérique des données (consommation d’électricité et stockage des données). Son étude a montré que l’empreinte carbone des méthodes numériques, bien que significative, reste réduite par rapport aux inspections traditionnelles. Cette étude souligne l’avantage environnemental de la numérisation, malgré les ressources qu’elle mobilise.
En évitant les tournées piétonnes et en n’utilisant que les quantités de ballast nécessaires au bon fonctionnement du réseau, les analyses numériques contribuent à une diminution de 11 à 24 % de l’empreinte environnementale de la maintenance du ballast, soit 350 à 800 tonnes de CO2e qui peuvent être évitées chaque année. Elle contribue également à un bilan positif de cette expérimentation qui s’étend depuis 2023 à d’autres cas d’usage du traitement des données 3D, comme l’évaluation de l’état de la végétation aux abords des voies ou l’analyse du bon positionnement des lignes aériennes. Enfin, grâce aux données collectées à proximité des voies et des dégagements d’ouvrages d’art, il sera possible de faire circuler des trains « virtuels » pour anticiper le passage de convois exceptionnels, évitant ainsi les collisions avec des obstacles potentiels.
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