Infrabel peut-elle tirer profit de l'IA pour optimiser ses innombrables chantiers ?
IA par-ci, IA par-là… L'intelligence artificielle est partout. Et il semble bien que l'industrie et le secteur des transports n'échappe pas à cette lame de fond. Parmi les entreprises qui pourraient en tirer profit, figurent les gestionnaires des réseaux de chemin de fer. Partout en Europe, ces acteurs sont en effet confrontés à l'entretien de milliers de kilomètres de voies ferrées, et à leur environnement immédiat : talus, arbres...
Avec les pluies intenses, et avec les tempêtes de plus en plus fortes, l'attention réservée à l'entretien des abords des voies de chemin de fer prend désormais de plus en plus d'importance. Un chantier titanesque dans lequel l'IA pourrait avoir un rôle à jouer.
Particulièrement difficiles à entretenir, le réseau ferroviaire belge compte de nombreux éléments sur lesquels il faut porter une attention maximale : réfection des passages à niveau "problématiques", entretien et réfection des ouvrages d'art, remplacement des voies de chemin de fer… Grâce au potentiel de l'IA, des sociétés publiques en charge des réseaux perçoivent depuis quelques temps déjà l'énorme potentiel de cet outil en matière de maintenance prédictive. Grâce à des capteurs placés sur l’infrastructure et les véhicules, les données peuvent être triées et analysées avant de laisser l'informatique estimer l’état des différents composants et ainsi, d'anticiper leur usure.
Le contrôle des talus et de la végétation située de part et d'autre des voies a également toute son importance. En y plaçant des capteurs, il est possible de mesurer et de surveiller l'évolution de ces éléments naturels, et d'anticiper leurs mouvements naturels. Cette attention portée aux éléments est particulièrement prégnante en Allemagne où près de 70% des voies de la Deutsche Bahn passent par des zones boisées. Entre 2015 et 2017, plus de 830 collisions se sont produites avec des trains en raison d'arbres ou de débris tombés sur les voies. Outre-Manche, le pendant anglais d'Infrabel Network Rail utilise l'intelligence artificielle, mais aussi des satellites InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) et des capteurs avancés afin de surveiller et de détecter les glissements de terrain potentiels, améliorant ainsi la sécurité ferroviaire.
Grâce aux renseignements collectés, l'IA traite ensuite ces données et peut communiquer aux responsables des informations précises à propos des risques de rupture de pente. A cet égard, le CEO d'Infrabel a pris toute la mesure de l'impact de ce nouveau venu dans le paysage. En marge du salon Innotrans à Berlin, Benoît Gilson n'avait pas manqué de le souligner :"L'impact de l'intelligence artificielle sur le secteur ferroviaire va être énorme". Ce n’est d’ailleurs pas la première fois que la SNCB et Infrabel s’appuient sur le potentiel de l’IA. Lors de la crise du COVID, alors que l’IA se faisait encore très discrète, son énorme potentiel a été utilisé pour limiter les risques de propagation du virus. Et Infrabel s’y était même mise encore plus tôt, en examinant la manière d’adapter l’intelligence artificielle aux besoins et aux risques spécifiques liés à l'exercice des métiers ferroviaires avec un projet consacré au port d'équipements de protection individuelle (EPI) tels que les lunettes ou les gants de sécurité, et un autre projet portant sur la détection des situations dangereuses comme la chute d'un technicien sur les voies.