Maintenance prédictive: comment la SNCF utilise l'IA pour mieux anticiper les pannes de train

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Grâce à des milliers de capteurs placés sur 500 trains, une masse colossale de données est transmise tous les jours à une petite équipe d'ingénieurs afin de générer des modèles.

Accolé au centre de maintenance de la SNCF à Saint-Pierre-des-Corps, en périphérie de Tours, un petit bâtiment anonyme abrite une vingtaine de statisticiens dont la mission est à la fois simple et ambitieuse: anticiper les pannes de train grâce à l'intelligence artificielle. La SNCF appelle cela la "maintenance prédictive".

Objectif zéro panne Grâce à ce travail de prédiction et d'anticipation, "on évite les pannes et on réduit les coûts de maintenance", avance Guillaume Branger, responsable ingénierie télédiagnostic à Saint-Pierre-des-Corps. "Par exemple on peut dire à un conducteur 'ta porte a un défaut, mais tu peux continuer à rouler trois jours, car ce n'est pas trop grave'.

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