Le CIO des CFF mise davantage sur l’IA que sur le béton

Il y a quelques années, les CFF ont prescrit trois programmes d’optimisation qui coûteront environ 1 milliard d’euros d’ici 2027. En matière de gestion du trafic, l’objectif est de mieux utiliser les itinéraires, notamment en réduisant les distances entre les trains. La planification de la production vise à réduire davantage les kilomètres parcourus par les personnes et les matériaux, en garantissant que les trains restent le moins possible à l’arrêt et que les conducteurs de train consacrent le plus de temps possible à la conduite plutôt qu’à d’autres tâches. Le troisième volet du programme, la gestion du patrimoine, vise à réduire l’usure des matériaux et à mieux utiliser les ateliers.

Sur le milliard d’euros alloué aux trois programmes, seuls 20 millions d’euros sont alloués à l’IA. «Néanmoins, cela nous ouvre des opportunités que nous n’avions pas auparavant», déclare Decker, qui travaille dans ce domaine aux CFF depuis cinq ans.

L’IA permettant la maintenance prédictive

Ce qui fascine Decker dans l’IA, ce ne sont pas seulement ses possibilités, mais aussi ses faibles coûts, comme dans la gestion des essieux et des voies. Grâce à la surveillance constante de l’usure des roues par des caméras et des capteurs, et à l’évaluation des résultats obtenus au cours du processus, les données lui permettent de prédire très précisément quand une roue doit être remplacée. Si cette prévision est ensuite confrontée aux données d’utilisation de l’atelier de réparation, elle devient une véritable maintenance prédictive puisque la roue n’est remplacée ni trop tôt ni trop tard, et l’atelier de réparation a le temps et la capacité d’effectuer le changement immédiatement. « La condition préalable à cela est des données de haute qualité », a déclaré Decker, mais cela ne demande pas beaucoup d’argent, du moins pour l’IA. Dans cet exemple, son utilisation représente moins de 300 000 €.