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La SNCF utilise l’IA pour détecter l’amiante dans les wagons de fret

Publié le: 04/09/2021  |  Par: Guide Informatique  
La SNCF utilise l’IA pour détecter l’amiante dans les wagons de fret

La SNCF s’appuie sur la data science et l’intelligence artificielle pour désamianter ses wagons de fret. Cette solution lui permet de renforcer la sécurité des équipes sur le terrain tout en améliorant le processus de maintenance des wagons.


En 2019, des salariés SNCF avaient dénoncé la présence d’amiante dans une dizaine d’ateliers maintenance de fret de l’entreprise. On retrouve de l’amiante notamment sur les pièces de frottement  au niveau des articulations entre les wagons. Soucieuse de résoudre le problème, la SNCF a fait appel à l’expertise de Datategy afin de s’appuyer sur l’intelligence artificielle et la data science pour poursuivre ses efforts de désamiantage dans les meilleures conditions.

Patrick Munich, responsable Maintenance et Ingénierie Wagons chez SNCF Voyageurs explique : “Lors de nos opérations de maintenance et d’ingénierie, nous faisons automatiquement un diagnostic d’amiante pour vérifier si les wagons sont sains ou non. Ce processus peut prendre jusqu’à trois jours, ce qui retarde les délais de maintenance. Pour réduire ces délais, nos équipes nous demandaient régulièrement un outil pour identifier la présence d’amiante dans les équipements. Cependant, une telle solution n’existait pas sur le marché. Nous nous sommes donc demandés si on ne pouvait pas la créer”.

La SNCF a donc fait appel à Datategy qui a conçu un algorithme capable de détecter la présence d’amiante à partir d’une simple photo. En effet, l’amiante peut facilement être détecté visuellement, ce qui rend cette solution idéale. Au total, la conception de cet algorithme a nécessité 15 mois durant lesquels il a été entrainé à partir de photos fournies par les équipes de la SNCF ainsi que de résultats de laboratoire concernant la présence d’amiante. Le modèle a été stabilisé à partir d’une base de 8 000 photos puis il a accordé un taux d’exactitude satisfaisant avec une base de 30 000 photos. Afin d’éviter de mettre en danger la santé des opérateurs en raison d’un faux négatif, le modèle est conçu pour au contraire favoriser les faux positifs. L’entreprise a par ailleurs formé les agents à prendre les photos en combinaison, avec des pièces parfois inaccessibles, afin de s’assurer de la fiabilité des résultats.

Au total, ce sont 2 500 pièces qui sont diagnostiquées de la sorte chaque année. Jusqu’à il y a peu, la solution de Datategy n’était exploitée que sur six sites pilotes. Toutefois, en raison de la qualité des résultats et de la maturité du projet, la SNCF va l’étendre vers tous les sites afin de parvenir à scanner l’ensemble du parc de wagons. Pour la SNCF, la valeur ajoutée repose dans le gain de temps réalisé par un diagnostic en temps réel ainsi que la sécurité sanitaire des opérateurs. Datategy envisage toutefois d’aller encore plus loin avec une analyse prédictive.

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