Les avancées du big data et de l'IA ont révolutionné plusieurs industries, le secteur ferroviaire n'étant pas en reste.
Toutefois, l'exploitation de ces technologies reste fragmentée, et c'est là que se situe la marge de progression : une mutualisation des données au service du bien commun.
On a beaucoup disserté sur les contributions de l'IA, notamment en termes de maintenance prédictive et de gestion de ressources. Dans le secteur ferroviaire, les gestionnaires d’infrastructure ont adopté le machine learning et le deep learning pour développer leurs propres algorithmes. Toutefois, l'optimisation se limite aux données individuelles et à l'équipement spécifique de chaque réseau de transport, ce qui, dans un secteur aussi diversifié et complexe que le ferroviaire, trouve rapidement ses limites.
Aujourd'hui, chaque acteur du secteur – exploitants, constructeurs, mainteneurs d'infrastructures – travaille dans son coin, recueillant et analysant ses propres données. C'est une approche restrictive et onéreuse : jusqu'à 80% du budget d'un projet data est consacré à la collecte des données. Imaginez les économies réalisables en unifiant cette collecte et en mutualisant l'exploitation des données.
La data collaborative : une nouvelle frontière à franchir
Pour aller plus loin et optimiser le fonctionnement global du système ferroviaire, il est impératif de surmonter des obstacles considérables. La solution réside dans une uniformisation et une mutualisation des données, à l'image de la démocratisation du chemin de fer qui fut rendue possible par la standardisation des infrastructures.
Au-delà de la réduction des coûts, une telle collaboration dans la gestion des données pourrait engendrer des bénéfices bien plus significatifs. Si les constructeurs de matériel ferroviaire et les mainteneurs d'infrastructures joignent leurs forces, ils pourront croiser les données de différents systèmes pour créer des modèles prédictifs plus performants en termes de sécurité et de fiabilité des composants.
Cependant, la pratique actuelle en silo empêche le croisement efficace de ces données hétérogènes, freinant ainsi l'innovation. Selon le cabinet McKinsey, l'exploitation des volumes massifs de données et surtout leur croisement pourrait permettre des avancées substantielles dans la maintenance des infrastructures ferroviaires.
Vers un big data simplifié pour favoriser l'innovation
L'approche actuelle contraint le mainteneur à utiliser divers outils et interfaces pour analyser un incident, multipliant les manipulations. C'est à lui de réunir toutes les données nécessaires pour mener à bien son analyse, souvent à l'aide de logiciels inadaptés au big data. Cela peut être source de confusion et de perte de temps, alors même qu’il devrait se concentrer sur la maintenance des infrastructures ferroviaires et la recherche des causes des incidents plutôt que sur la structuration des architectures Big Data.
Dans cette optique, il est primordial de se positionner comme un acteur neutre du secteur ferroviaire, comme RAILwAI, avec une plateforme de données unifiée permettant aux mainteneurs et aux opérateurs ferroviaires d'améliorer la sécurité et la fiabilité des infrastructures sans se préoccuper des problématiques d'acquisition, de traitement et d'hébergement.
En intégrant à cette plateforme des modèles d'IA dont l'apprentissage se fait sur l'ensemble des données, cela donnera accès à des modèles bien plus performants que ceux créés isolément. Ainsi cela permettrait aux gestionnaires d'avoir une vue d'ensemble et de challenger leurs réseaux en comparaison avec d'autres. En effet, l'analyse de l'ensemble des données permettra de détecter des tendances et des corrélations qui auraient pu passer inaperçues avec une analyse limitée à des données isolées.
Après l'ère du big data, le secteur ferroviaire doit se préparer à la prochaine révolution, celle de la collaboration. En favorisant la convergence des données des différents acteurs du secteur, nous espérons contribuer à améliorer la sécurité et la fiabilité des infrastructures ferroviaires, tout en permettant aux mainteneurs de se concentrer sur leur cœur de métier.
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