Que peut faire l’intelligence artificielle au sein du secteur ferroviaire ?
Le numérique change fondamentalement la façon dont les entreprises conçoivent et fournissent leurs services et comment elles fonctionnent en interne. La nécessité de promouvoir une culture numérique est inévitable, en particulier dans les entreprises techniques
De plus en plus présente dans nos systèmes, l’intelligence artificielle (IA) est déjà utilisée dans le secteur ferroviaire mais reste centrée principalement sur la maintenance et l’inspection des actifs. D’autres sous-catégories peuvent cependant en bénéficier, notamment la sécurité, la conduite automatisée, la planification et la gestion du trafic et même la prévision des flux de passagers.
D’une manière générale, les trois domaines d’application dans le secteur ferroviaire sont :
- l’infrastructure,
- le véhicule et
- l’exploitation
Les algorithmes d’IA existants jusqu’ici peuvent être appliqués à ces trois domaines et donner un certain nombre de résultats probants.
Des données à la pelle
L’IA n’est efficace qu’avec des données. Beaucoup de données. Afin de disposer de jeux de données correspondants pour les composants et les prévisions d’usure qui y sont liées, ceux-ci doivent être collectés en continu au moyen de capteurs, tant du côté de l’infrastructure que du côté du véhicule.
Un défi particulier consiste à classer et identifier les bonnes données, celles qui sont strictement nécessaires pour un algorithme d’IA. Des techniques d’apprentissage automatique (ML) de plus en plus puissantes sont utilisées pour traiter, trier et analyser l’énorme masse de données collectées.
Infrastructure
L’utilisation de méthodologies d’IA peut ouvrir la voie à une maintenance conditionnelle ou prédictive de l’infrastructure et réduire ainsi les coûts de cette maintenance. La clé réside dans la saisie des états des éléments d’infrastructure à partir des données de terrain et dans l’estimation la plus précise possible de leur évolution, en particulier de leur usure.
Parmi quelques exemples, citons le nombre de mouvement quotidien d’une lame d’aiguillage, permettant ainsi de déterminer son degré d’usure supposé selon son usage. On peut ainsi déterminer à quelle date précise il devra être remplacé.
Un autre domaine d’application est la détection des mouvements de terrain, par exemple sur un talus ou une tranchée, afin de prévenir à temps l’éventualité d’un glissement des terres. Dans le même registre, un passage régulier de trains munis d’une caméra permet de surveiller la végétation, qui évolue de mois en mois.
Véhicules
Tout au long du cycle de vie d’un véhicule ferroviaire, l’utilisation de l’IA peut intervenir à différentes étapes, les activités actuelles se concentrant encore sur la maintenance et l’exploitation des véhicules aux paramètres très divers.
Le cœur de l’analyse des données est constitué par les systèmes de surveillance des composants rotatifs, tels que les composants des essieux et des boîtes d’essieu, sur la base des données d’accélération et de vibration.
Mais aussi sur les mouvements des portes d’accès, de l’utilisation des toilettes ou des appareillages de chauffage et climatisation.
La détermination de l’état de tous ces composants comporte cependant une part de défi pour les opérateurs historiques. En effet, la capacité de fournir des données est quasi nulle sur les véhicules anciens, ceux datant des années 80 à 2000, dont beaucoup sont encore en service. Il est donc difficile d’y introduire de la maintenance prédictive.
Exploitation du trafic
L’intelligence artificielle est également utilisée par les chemins de fer pour des questions d’exploitation.
Actuellement, la recherche et le développement se concentrent en particulier sur les domaines de la planification des horaires et certains degrés de conduite automatique (ATO). Mais on voudrait aller bien plus loin en permettant par exemple de reconstituer un graphique horaire et la rotation du personnel en live par rapport à la situation existante, en tenant compte des retards, des suppressions et des incidents quotidiens.
L’IA deviendra aussi l’avenir un instrument incontournable pour simuler toutes sortes d’horaires à venir et de détecter ainsi de potentiels conflits de trafic.
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