La SNCF développe une « flotte autonome » pour inspecter les lignes à grande vitesse, ce qui pourrait réduire les coûts de 60%.

SNCF Réseau développe une flotte de véhicules autonomes équipés de capteurs qui inspecteront et surveilleront les voies à grande vitesse avant le début des opérations quotidiennes. Le LGV MARS, dont le déploiement est prévu à l’horizon 2030, remplacera les parcours de reconnaissance traditionnels des TGV et fournira des analyses en temps réel, réduira l’impact sur l’environnement et diminuera apparemment les coûts d’exploitation de deux tiers.

Chaque matin en France, avant que les trains à grande vitesse n’entament leurs trajets à pleine vitesse, la SNCF effectue des parcours de reconnaissance pour assurer la sécurité et la sûreté du réseau LGV (Lignes à Grande Vitesse). Ces contrôles sont traditionnellement effectués par des unités de TGV circulant à des vitesses inférieures, un processus qui, selon le gestionnaire d’infrastructure français, entraîne d’importants coûts financiers, opérationnels et environnementaux.

Aujourd’hui, SNCF Réseau se prépare à revoir cette approche avec le lancement de MARS LGV, un système autonome de haute technologie conçu pour optimiser et, à terme, remplacer la méthode de reconnaissance actuelle. Opérationnel à l’horizon 2030, MARS LGV (Mobiles Autonomes de Reconnaissance en Sécurité) s’appuiera sur une flotte d’unités mobiles autonomes capables de scanner et d’analyser l’état des voies avant la mise en service des trains.

Autonomes, mais supervisés à distance

Ces véhicules autonomes seront supervisés à distance à partir d’un centre d’opérations centralisé, recevant et traitant les données en temps réel depuis le terrain. Contrairement aux parcours de reconnaissance traditionnels des TGV, qui nécessitent des rames entières et des équipages humains, les LGV MARS fonctionneront en continu et de manière efficace, avec des besoins en ressources bien moindres.

Chaque unité mobile sera équipée d’un ensemble sophistiqué de capteurs, notamment des caméras haute résolution, des systèmes radar et la technologie LIDAR, ce qui lui permettra de détecter les anomalies, d’identifier les obstacles et d’alerter les équipes de surveillance de toute condition susceptible de constituer une menace pour les opérations. Les données recueillies seront transmises instantanément, ce qui permettra de prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes concernant les interventions de maintenance ou d’urgence potentielles.

Le système marquera également un pas en avant dans le domaine des opérations ferroviaires durables. Alimentés par des batteries de nouvelle génération, les véhicules MARS LGV sont conçus pour avoir une faible empreinte carbone. On estime que la consommation d’énergie du système sera inférieure de 20 % à celle des trains de reconnaissance traditionnels.

La SNCF ouvre la porte à plus d’automatisation

Selon SNCF Réseau, les technologies numériques et de détection utilisées dans la flotte de LGV MARS ouvrent également la voie à d’autres applications de l’automatisation dans les opérations ferroviaires françaises, en particulier dans des domaines tels que la maintenance prédictive et la surveillance de l’infrastructure. L’automatisation réduisant le besoin de matériel roulant de grande taille et d’opérations manuelles, SNCF Réseau s’attend à ce que le coût des activités de reconnaissance soit réduit de plus de deux tiers une fois que le système sera entièrement déployé.

Le projet MARS LGV est développé en collaboration avec six partenaires industriels et technologiques clés : Forsee Power, Compagnie des Signaux, IRT Railenium, Socofer France, Spirops, et SA SNCF DTIPG (Direction Technologie Innovation Projets Groupe). Il a également obtenu le soutien du gouvernement français dans le cadre du plan d’investissement France 2030.

Le développement du premier prototype est prévu entre 2025 et 2026, la fabrication et la livraison étant attendues pour 2027. Une phase complète d’essais et de validation devrait suivre entre 2028 et 2029. En cas de succès, la SNCF affirme que le système sera prêt à être déployé à grande échelle d’ici 2030.

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