Changement climatique : utiliser la data pour anticiper les impacts sur le réseau

Les Minilabs co-animés par la Direction Innovation & Recherche SNCF sont des espaces de conception innovante qui suivent une démarche collaborative développée avec l’Ecole des Mines ParisTech. Ils existent depuis 2010 et ciblent les grands enjeux et sujets pour le réseau ferroviaire. L’un de ces Labs, né dans le cadre du groupe d’experts SYNAPSES (_voir encadré_), est aujourd’hui consacré aux impacts du changement climatique sur l’infrastructure ferroviaire. Il réunit des experts internes, ainsi que des climatologues, chercheurs, associations, autres entreprises et gestionnaires d’infrastructure étrangers.

L’objectif est de créer un réseau d’acteurs sur ce sujet et d’identifier des projets, des pistes d’innovation, et de futurs programmes de recherche. “L’idée était de rassembler les différentes expertises internes et externes, de les faire converger sur ce sujet et de voir comment on peut s’adapter aux évolutions prévues en lien avec le changement climatique”, indique Anne Petit, chef de projet du MiniLab et experte du réseau Synapses.

Lors de “séances de conceptualisation”, de nombreuses idées sont ainsi partagées afin d’imaginer ce qui pourrait être mis en place : IA, surveillance du réseau via l’IoT, autre mode de gouvernance, plans B de circulation, bio matériaux, conceptions d’ouvrages en low tech, ou encore des partenariats avec d’autres gestionnaires d’infrastructures. “Les nouvelles technologies et l’IA peuvent nous aider à concevoir des solutions innovantes. Par exemple, le projet PLATIPLUS utilise l’IA pour détecter les risques d’affouillement* des piles des ouvrages d’art”, souligne Anne Petit.

Via ce travail, les experts ont notamment déterminé la nécessité de mieux connaître les contraintes de l’environnement du réseau et son évolution, à l’aide d’une cartographie de vulnérabilité du réseau. Partant de ce constat, l’importance de la data a été clairement identifiée.

“L’idée est d’utiliser aussi les informations qui seront collectées via les capteurs de bords de voie. Nous avons, par exemple, des coupons connectés qui donnent la température du rail pour anticiper les déformations de la voie et planifier les tournées de maintenance. Plusieurs choses existent en termes de maintenance prédictive. Mais la question d’une utilisation plus large et globale de la data n’a pas toujours été posée au départ”,précise Anne Petit. Il faut dès lors balayer toutes les options pour déterminer la gouvernance de ces différentes données : comment les exporter, les mutualiser. Cette vision plus large doit permettre d’anticiper et couvrir davantage de besoins, en lien avec la maintenance prédictive. “Il faudrait lancer une réflexion commune sur le traitement de ces données pour les rendre utilisables à plusieurs usages. Cela demande aussi de sensibiliser tous les acteurs à cette dimension, pour engager les actions le plus en amont possible”, poursuit-elle.

Concernant la data, il peut également s’agir de mutualiser les ressources avec d’autres entreprises, comme RTE, par exemple. Quant à l’utilisation de données “externes”, le projet Impressyf a pour objectif d’encadrer la gestion de la donnée climatique (mise en place d’une plateforme météo SNCF en temps réel pour mutualiser les achats de données et leur archivage, élaborer les seuils d’alerte climatiques, capitaliser toutes les informations climatiques, et les partager via un Sharepoint).

*_Phénomène d’érosion causé par le mouvement de l’eau_