Du LiDAR pour baisser l’empreinte carbone de la maintenance
Altametris et la Direction de l’Ingénierie de SNCF Réseau ont créé un logiciel qui permet de traiter en grande quantité les données LiDAR provenant de trains de mesure ou d’aéronefs d’inspection. Le but : valoriser la donnée, limiter les tournées d’inspection pédestres chronophages et faciliter la maintenance.
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Par La Redaction
Parmi les différents cas d’usage métier proposé par le logiciel d’Altametris et de la Direction de l’ingénierie de SNCF Réseau figure celui du ballast. Grâce à celui-ci, SNCF Réseau est capable de cibler précisément les voies en excédent ou déficit de ballast. Une fois cette première phase effectuée, il est possible de déplacer le ballast d’un endroit à l’autre (ce que l’on appelle le régalage de ballast) pour tout équilibrer ou de cibler précisément la quantité de ballast neuf à apporter.
Cette connaissance nouvelle doit permettre une économie annuelle de 29 à 69 000 tonnes de ballast par an sur le réseau. Des économies financières significatives, mais surtout, des économies carbones.
Grâce aux données traitées par Altametris et la Direction de l’ingénierie de SNCF Réseau, les agents de maintenance disposent de connaissances qui leur permettent de prioriser leurs travaux. Après s’être questionnée sur l’impact carbone des traitements liés à l’analyse du ballast, Altametris et la Direction de l’ingénierie de SNCF Réseau comptent bien étendre leur analyse à d’autres cas d’usages.
Zoom sur…
Eurailscout France collecte et améliore la qualité des données, tandis que l’ingénierie interne assure la correspondance avec les besoins métier.
Grâce à cette collaboration, le logiciel développé par Altametris et la Direction de l’ingénierie de SNCF Réseau a été efficacement déployé pour répondre aux besoins des établissements de maintenance dans certains cas d’usage.
Mesurer l’impact carbone du numérique
Ce questionnement est de plus en plus courant dans l’industrie. Il est important d’aller au-delà des perspectives économiques des apports technologiques, mais de soulever en parallèle le point suivant : le numérique est-il toujours un levier pertinent pour contribuer à la réduction de l’impact carbone ? D’un côté, réduire les déplacements à pied et l’utilisation de ballast, qui nécessite du minage et du transport, contribue à la diminution des émissions de gaz à effet de serre (GES). De l’autre, les activités telles que les inspections ferroviaires et l’analyse de grandes quantités de données par des serveurs génèrent du CO2. Il est donc essentiel d’évaluer de manière exhaustive l’impact environnemental de l’innovation numérique pour s’assurer qu’elle n’entraîne pas davantage d’émissions qu’elle n’en économise.
Le saviez-vous ?
47 000 : c’est le nombre de Km de voie du réseau ferroviaire Français.
Jusqu’à 2020, ces 47 000 km de voies étaient inspectés en moyenne tous les 2 mois à pied par des agents. Depuis, elles ont été remplacées par des trains de mesure qui collectent de la donnée 3D.
Le numérique, un levier d’économie carbone
Train équipé d’un outil LiDAR permettant la digitalisation du processus d’inspection des ballasts
Alexandre Omar, spécialiste en étude d’impact environnemental chez Altametris, a mené une analyse approfondie de l’impact écologique lié à la digitalisation des processus d’inspection du ballast. En mettant en balance deux méthodes : d’une part, les inspections traditionnelles à pied, qui impliquent de fréquents déplacements en voiture et des commandes de ballast en excès par manque de précision ; et d’autre part, les inspections réalisées par des trains de mesure diesel, complétées par le traitement numérique des données (consommation électrique et stockage des données), il a été démontré que l’empreinte carbone des méthodes numériques, bien qu’importante, est tout de même réduite par rapport aux inspections classiques. Cette étude souligne l’avantage environnemental de la digitalisation, malgré les ressources qu’elle mobilise.
Concrètement, en évitant les tournées pédestres et en utilisant uniquement les quantités de ballast nécessaires au bon fonctionnement du réseau : les analyses numériques permettent de contribuer à :
11 à 24%
de diminution de l’empreinte environnementale de la maintenance du ballast
350 à 800 tCo2e
pouvant être évités chaque année
Un bilan positif pour cette expérimentation, qui s’étend depuis 2023 à d’autres cas d’usages des traitements de données 3D, comme l’évaluation de l’état de la végétation autour des voies ou encore l’analyse du bon positionnement de la caténaire.
De même, grâce aux données récoltées aux abords des voies et des gabarits d’ouvrages d’art, il sera possible de faire circuler les trains « virtuels » pour anticiper le passage de convois exceptionnels en évitant toute collision avec de possibles obstacles.
