RailTech Belgium : « Vous devez faire des choix plus intelligents » – Le PDG de Kapernikov parle de la révolution ferroviaire de l’IA, de la surcharge de données et de la manière de s’adapter.

À un peu moins de six semaines de RailTech Belgium, nous avons rencontré Rein Lemmens, PDG et cofondateur de Kapernikov, pour discuter de la révolution ferroviaire induite par l’IA. Avec son entreprise spécialisée dans la gestion d’actifs et la maintenance prédictive basées sur l’IA, Rein Lemmens nous éclaire sur les défis pratiques et les changements d’état d’esprit nécessaires pour adopter cette technologie, préparant ainsi le terrain pour une discussion passionnante en mars.

Kapernikov, fondée en 2010, est à l’avant-garde de l’exploitation des données pour la gestion des actifs en Belgique. Spécialisée dans les industries à forte infrastructure, en particulier le secteur ferroviaire, l’entreprise aide les organisations à comprendre l’état de leurs actifs, à optimiser les calendriers de maintenance et à prendre des décisions éclairées en matière de remplacement grâce à l’utilisation de technologies intelligentes. Infrabel est un partenaire clé dans cette aventure.

Depuis 2014, Kapernikov collabore avec le gestionnaire de l’infrastructure ferroviaire belge, soutenant son évolution vers la gestion numérique des actifs et, plus récemment, l’adoption de la maintenance conditionnelle alimentée par l’intelligence artificielle (IA). Mais comme l’explique Rein Lemmens, cofondateur et PDG de Kapernikov, si le potentiel de l’IA pour révolutionner la maintenance ferroviaire est indéniable, le chemin vers une intégration complète est loin d’être facile. Soulignant les principaux défis – de l’adaptation à de grandes quantités de nouvelles informations à la maîtrise de la psychologie humaine profondément ancrée – il donne un avant-goût de ce qui sera débattu à RailTech Belgium (nous proposerons très prochainement une vidéo complète de la discussion…).

Le déluge de données

L’un des changements les plus importants induits par la maintenance pilotée par l’IA est le volume de données auquel les gestionnaires d’infrastructure doivent désormais faire face. M. Lemmens insiste sur les changements organisationnels nécessaires pour traiter efficacement ces informations. Essentiellement, l’évolution vers l’inspection visuelle automatisée et la mesure continue signifie une augmentation drastique de la fréquence des données.

« Au lieu d’inspecter 7 000 kilomètres de voies ferrées une fois par an, nous recevrons chaque jour 50 000 kilomètres de données sur les distances parcourues. Et vous pouvez imaginer que le volume de données est en fait un grand défi à traiter parce que toutes ces courses vont générer des alertes », souligne M. Lemmens. Ce déluge de données représente un défi pour les organisations habituées aux calendriers d’inspection traditionnels.

Comment s’adapter ?

L’augmentation de la fréquence des données impose un changement fondamental dans la manière dont les décisions de maintenance sont prises. Les organisations ne peuvent plus se contenter de réagir à chaque alerte. Comme l’explique M. Lemmens, « si vous mesurez une fois par an aujourd’hui, et que nous allons mesurer toutes les semaines à l’avenir, votre organisation doit évoluer pour gérer le changement de production. Vous devrez fixer vos priorités différemment.

Il y aura des situations où l’on dira : « Nous avons vu quelque chose, mais nous n’irons pas jusqu’au bout parce que nous n’avons pas le temps ». La pratique établie consistant à traiter chaque défaut constaté lors des inspections devient insoutenable. Cela signifie que les organisations doivent apprendre à établir des priorités, en comprenant qu’il n’est plus possible – ni nécessaire – de « sauter sur tout ce qu’elles trouvent » lorsque les données arrivent en permanence.

« Et donc quelqu’un, ou plutôt, d’abord un algorithme, doit traiter tout cela. Cela représente un surcroît de travail à une époque où les entreprises ferroviaires cherchent à desservir plus de kilomètres de rail avec moins de personnel. Ce changement d’état d’esprit nécessite un ajustement culturel et opérationnel important. Les équipes doivent passer de stratégies réactives à des stratégies proactives, en utilisant l’IA pour identifier les problèmes critiques tout en gérant efficacement les tâches de maintenance de routine.

Un écart par rapport à la norme

Cela ne signifie pas seulement que l’IA crée plus de travail, mais aussi qu’elle change la façon dont le travail est effectué. L’adaptation peut être difficile pour les professionnels du secteur ferroviaire. Prenons l’exemple d’une entreprise ferroviaire qui remplace traditionnellement ses caténaires (les câbles aériens qui alimentent les trains électriques) toutes les quelques décennies. L’IA peut indiquer, sur la base de données en temps réel, qu’elle peut en fait rester en place plus longtemps.

M. Lemmens fait remarquer que la prise de décision concernant le remplacement d’une infrastructure peut constituer « un écart par rapport à ce que l’on a fait par le passé », ce qui implique une certaine forme de risque. Et cela implique une certaine forme de risque ». Mais il affirme qu’à long terme, « la productivité augmente grâce à ces infrastructures » : « la productivité augmente grâce à ce type d’outils ». Le problème, c’est qu’on ne peut pas se contenter d’ajouter l’IA à l’ancien système. « Si l’on se contente d’appliquer l’IA par-dessus, il y a toujours quelque chose en plus. Il faut donc travailler plus intelligemment et faire des choix plus judicieux.

Un élément humain

Au-delà des défis logistiques et pratiques liés au traitement d’un plus grand nombre de données, un élément profondément humain entre en jeu. M. Lemmens souligne les obstacles psychologiques à l’adoption de l’IA, en s’appuyant sur les idées du psychologue israélo-américain Daniel Kahneman sur les biais cognitifs. « Les gens acceptent beaucoup plus de jugements erronés de la part d’autres personnes que de la part de systèmes », observe-t-il. Cela signifie que même lorsque les systèmes d’IA sont plus performants que les humains, leurs erreurs sont souvent accueillies avec plus de scepticisme et de méfiance. Ce préjugé inhérent peut rendre difficile la mise en œuvre de solutions basées sur l’IA, même lorsqu’elles offrent des avantages démontrables – en particulier dans un secteur où la sécurité est si importante, comme le secteur ferroviaire.

Comme l’explique M. Lemmens : « Les gens veulent toujours pouvoir voir par eux-mêmes ce que le système a trouvé et avoir une bonne visualisation des données et des informations avant d’accepter les conclusions de l’IA. » La technologie ne doit pas seulement être efficace, elle doit aussi être transparente. En fait, les professionnels du secteur ferroviaire veulent comprendre le « pourquoi » des décisions de l’IA, et pas seulement le « quoi ».

La visualisation des données et la fourniture d’explications claires sur la logique de l’IA peuvent contribuer à instaurer la confiance et l’acceptation. Ces facteurs ajoutent une complexité supplémentaire à la mise en œuvre de l’IA. Il ne s’agit pas seulement de construire un bon modèle d’IA, mais aussi de le rendre compréhensible et acceptable pour les personnes qui l’utiliseront. C’est un défi, mais un défi que Kapernikov et d’autres entreprises s’efforcent de relever.

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