Une fois de plus, l’intelligence artificielle vient épauler les agents sur le terrain, et les décharger de tâches répétitives et rébarbatives. AIDO, pour Analyse d’image et détection d’objets (ou Artificial Intelligence for Detecting Objects), est une IA développée par Eurailscout France, une filiale de SNCF Réseau. Son but : automatiser l’analyse des flux vidéo issus des sept caméras des wagons SIM (Switch Inspection Measurement), qui inspectent des milliers de kilomètres de voies dites classiques (hors TGV). L’enjeu est de faciliter le travail des agents en charge de la maintenance, et aussi de fiabiliser les bases de données de matériel de la voie, avec une IA de vision par ordinateur basée sur les réseaux de neurones convolutifs.

Plus précisément, AIDO se concentre aujourd’hui sur la détection des JIC, les joints isolants collés. Pourquoi cette pièce en particulier ? Car ce sont des éléments sensibles pour la régularité des trains dont on peut facilement constater des évolutions et dégradations d’une tournée d’inspection à l’autre, et parce que leur base de données a un potentiel d’amélioration. Analyser les flux vidéo des voies pour identifier les pièces permet de leur attribuer une localisation de manière plus précise qu’auparavant, et permettra de recenser leur état d’une tournée à l’autre qui permettra, à long terme, de préparer une maintenance prédictive.

Aujourd’hui, AIDO travaille avec l’Infrapôle Paris-Nord, en charge de la maintenance du réseau sur cette zone géographique, en lui fournissant un tableau qui présente les résultats d’analyse des voies. Pour chaque JIC de la base de données, trois cas possibles : soit il a bien été détecté au bon endroit, soit il n’a pas été détecté à l’endroit où il aurait dû se trouver, soit un JIC a été détecté là où il n’y a pas d’objet recensé dans la base de données. Au fur et à mesure, les informations sont incorporées à la base de données de l’Infrapôle, et lui font refléter au mieux la réalité du terrain, ce qui facilite la maintenance curative à court et moyen terme, et la maintenance prédictive dans le futur.