Un rapport récent de l’industrie met en avant la capacité du réseau ferroviaire britannique à accueillir un milliard de voyages supplémentaires d’ici le milieu des années 2030, s’appuyant sur les 1,6 milliard de voyages enregistrés fin mars 2024. Les dix prochaines années seront marquées par une complexité croissante et un contrôle accru, alors que des systèmes numériques, des données et des fournisseurs interconnectés créent le potentiel de points de défaillance supplémentaires.
Le thème central du rapport est que l’IA deviendra le système d’exploitation des chemins de fer modernes, non pas comme une collection centralisée de modèles et d’algorithmes, mais comme des couches de prédiction, d’optimisation et de surveillance automatisée présentes dans l’infrastructure, le matériel roulant, les dépôts de maintenance et les gares. Cette technologie guidera le focus humain au sein des plannings de travail quotidiens plutôt que de remplacer complètement l’activité humaine.
La maintenance deviendra prédictive et axée sur les données, contrairement à la pratique réactive et intensive en main-d’œuvre de la maintenance ferroviaire traditionnelle. L’IA permettra de passer d’une maintenance basée sur des plannings fixes et des inspections manuelles à une maintenance prédictive, en analysant les données des capteurs pour prévoir les pannes avant qu’elles ne causent des perturbations importantes.
Cela implique une combinaison de capteurs et d’imagerie, comprenant des caméras haute définition, des scanners LiDAR et des moniteurs de vibrations. Ces éléments fournissent aux systèmes d’apprentissage automatique des données pouvant signaler la dégradation des voies, de la signalisation et des actifs électriques avant une défaillance. Ces programmes de surveillance peuvent générer des alertes des mois à l’avance, réduisant ainsi les interventions d’urgence.
Au-delà de la maintenance prédictive, l’optimisation opérationnelle offre des rendements significatifs. Les systèmes d’IA utilisent des données opérationnelles en direct et historiques – positions des trains, vitesses, prévisions météorologiques – pour anticiper les perturbations et ajuster le flux de trafic. Les essais de gestion du trafic basés sur des jumeaux numériques et l’IA en Europe, ainsi que la recherche et les tests de conduite et de positionnement assistés par IA, pourraient augmenter la capacité globale du réseau sans poser de nouvelles voies.
Les applications d’IA visibles se concentrent sur la sécurité. La détection d’obstacles utilise des caméras thermiques et l’apprentissage automatique pour identifier les dangers invisibles à l’œil humain. L’IA surveille également les passages à niveau et analyse les images des caméras de vidéosurveillance pour repérer les objets abandonnés et l’activité suspecte. Par exemple, l’IA et le LiDAR sont utilisés pour la surveillance de foule à Londres Waterloo dans le cadre d’un ensemble d’outils de sécurité.
L’IA peut prévoir la demande en utilisant les ventes de billets, les événements et les signaux mobiles, permettant aux opérateurs d’ajuster le nombre de voitures et de réduire la surpopulation. Le comptage des passagers est une application à fort impact et faible dramaturgie : de meilleures données soutiennent de meilleurs horaires et des informations client plus claires.
Alors que la technologie opérationnelle converge avec l’informatique, la cybersécurité devient une question opérationnelle critique. Les systèmes hérités, sans plans de remplacement, posent un risque, tout comme l’intégration d’analyses modernes avec une infrastructure plus ancienne. Cela crée des conditions attrayantes pour les attaquants. L’avenir de l’IA dans le rail implique des capteurs performant dans des environnements extrêmes, des modèles testés et approuvés par les opérateurs, et une gouvernance qui considère la résilience cybernétique comme indissociable de la sécurité physique.
Le message du rapport est que l’IA arrivera quoi qu’il en soit. La question est de savoir si les chemins de fer l’adopteront de manière proactive et la contrôleront ou s’ils l’hériteront comme une complexité non gérée.