Innovation, Data et technologies au service de la surveillance
Initié en 2017 par SNCF Réseau, ce programme vise à anticiper les problèmes de maintenance et de surveillance des infrastructures ferroviaires. Il utilise des technologies digitales avancées et de l’intelligence artificielle pour détecter des signes avant-coureurs et déclencher des interventions avant les pannes ou défaillances. Le programme a introduit l’utilisation de l’Intelligence Artificielle, notamment le Machine Learning et le Deep Learning, pour analyser et interpréter les données collectées. Il modernise également les moyens de surveillance en utilisant des trains équipés de capteurs avancés pour mesurer simultanément la géométrie de la voie, l’état de la caténaire, les profils de ballast et les défauts de rail.
Les retombées du programme sont notables : amélioration de la sécurité des employés par la réduction de leur présence sur les voies, augmentation de la régularité des trains grâce à la prévention d’incidents, et gains économiques substantiels par l’optimisation des opérations de maintenance.
En 2023, le programme a contribué à éviter une cinquantaine d’incidents majeurs sur le réseau, démontrant son efficacité dans la détection préventive proactive des problèmes.
