L’IA au service de la maintenance ferroviaire prédictive
L’intelligence artificielle s’invite dans toutes les industries. A l’image de celle du rail et plus particulièrement au poste de la maintenance prédictive. C’est ce que propose la solution de RAILwAI, présentée lors du Sifer, le salon de l’industrie du rail qui se tient jusqu’au 30 mars à Lille Grand Palais.
Julie Dumez
Le gouvernement en a fait sa priorité : avec un plan à 100 milliards d’euros d’ici 2040, le ferroviaire devrait connaître un retour en grâce. Mais point de réseau performant sans infrastructures fiables. Charge aux gestionnaires de maintenir ces kilomètres de voies essentiels si l’on veut promouvoir une mobilité décarbonée. Un poste important où l’intelligence artificielle s’invite.
C’est en tout cas la proposition de la start-up RAILwAI, fondée à Montpellier par Jean-Michel Estibals et Thomas Muffat-Jeandet en octobre 2021. « Nous proposons une solution d’agrégation et de traitement de l’ensemble des données présentes sur les infrastructures », détaille Bruno Dabilly, directeur général de RAILwAI. Objectif : offrir un outil d’aide à la décision grâce aux traitements de données, souvent dispersées et peu valorisées, provenant de capteurs ou de wagons d’inspection. Ou comment conjuguer deux expertises que sont la science des données et la maintenance ferroviaire pour optimiser les opérations de surveillance et de maintenance, anticiper les défaillances et réduire les incidents.
Cette plate-forme disponible en mode Saas (« Software as a service », mise à disposition d’un logiciel accessible aux utilisateurs via Internet) s’adresse ainsi aux gestionnaires d’infrastructures (mainteneurs et exploitants), aux entreprises ferroviaires comme aux sociétés d’ingénierie et de construction.
Détections des signaux faibles et recommandations
Elle s’appuie en premier lieu sur une « data station », sorte de cabine de pilotage permettant de visualiser l’état du patrimoine comme la voie ferrée, la signalisation, les caténaires. En fonction des besoins, six modules métiers répondent à des problématiques opérationnelles (météorologie, géométrie, signalisation, inspection, trafic, maintenance). L’analyse des données via l’intelligence artificielle offre alors des prévisions et des recommandations de maintenance dès l’apparition de signaux faibles. Là, une carte informatique en souffrance dans un système de signalisation, là une fibre optique faiblarde ou un ballast à revoir. « La plupart des systèmes existants sont de l'ordre de l’alarme, lorsque c’est déjà trop tard. Nous proposons au contraire d’anticiper de potentiels problèmes », explique Bruno Dabilly.
De quoi réduire de 10 à 15 % le budget annuel du poste maintenance selon le dirigeant.
Lauréat Propulse 2023
D’ores et déjà déployée chez OC’Via, l’opérateur du contournement Nîmes-Montpellier, la solution RAILwAI est par ailleurs lauréate du programme « Propulse 2023 » organisé par l’Agence de l’innovation pour les transports (AIT).
Aujourd’hui portée par une équipe d’une quinzaine de personnes, la start-up s’appuie sur une R&D réalisée en interne en collaboration avec le Laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier (Lirmm) rattaché au CNRS. On pourrait rapidement la retrouver sur d’autres réseaux européens. C’est en tout cas l’ambition des dirigeants qui viennent d’ouvrir une filiale en Espagne. L’Allemagne, l’Italie, la Belgique et le Canada sont également dans le viseur. Impossible enfin de ne pas voir de parallèles avec la surveillance des infrastructures routières. « On ne ferme pas la porte, cela pourrait faire sens », conclut Bruno Dabilly.
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