Accidents de train : l’IA pourrait-elle les empêcher ?

L’intelligence artificielle (IA) est souvent perçue sous un angle plutôt négatif : son consommation énergétique excessive, son manque de transparence ou encore ses implications en matière de confidentialité des données. Toutefois, son potentiel pour transformer divers secteurs reste indéniable. De la prédiction des catastrophes naturelles à l’optimisation des chaînes d’approvisionnement, l’IA joue un rôle de plus en plus crucial. Mais un domaine où elle pourrait véritablement changer la donne, souvent ignoré, est le secteur ferroviaire.

Une nouvelle méthode pour inspecter les rails

Des chercheurs de l’Université d’État de Stony Brook (New York) ont récemment mis au point une technologie combinant ondes ultrasonores et intelligence artificielle pour analyser les rails d’aiguillage. Ces rails, en particulier, sont des zones sensibles des réseaux ferroviaires. Situés là où les trains changent de voie, ils sont soumis à des contraintes mécaniques de plus en plus intenses. Une défaillance dans ces zones peut avoir des conséquences dramatiques.

L’expansion des réseaux à grande vitesse : un défi colossal

Le réseau ferroviaire à grande vitesse est en pleine expansion à travers le monde. Selon l’Union Internationale des Chemins de Fer, il dépasse désormais les 59 000 km de rails. Cette croissance est alimentée par une demande croissante de déplacements rapides, mais elle entraîne également une sollicitation accrue des infrastructures existantes, notamment des rails d’aiguillage, qui sont particulièrement vulnérables aux défaillances en raison de leur géométrie complexe et des charges dynamiques qu’ils supportent. Le maintien de ces infrastructures est donc devenu un enjeu majeur pour la sécurité des réseaux.

IA et ondes ultrasonores : une combinaison gagnante

Les chercheurs de Stony Brook ont trouvé une solution innovante en utilisant des ondes ultrasonores pour inspecter les rails. Ces ondes sont envoyées à travers le matériau des rails et sont ensuite réfléchies par les anomalies présentes. Grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle, ces signaux sont analysés pour détecter et localiser les défaillances structurelles avec une grande précision.

Pour le Pr. Zhaozheng Yin, chercheur principal dans ce projet, la clé du succès réside dans la non-invasivité de la méthode. « L’utilisation des ondes guidées permet d’inspecter de vastes zones en peu de temps tout en détectant des défauts qui pourraient passer inaperçus avec des méthodes plus traditionnelles », explique-t-il.

Un taux de détection impressionnant

Les résultats sont impressionnants : ce système atteint un taux de détection des défauts de plus de 91 %. Comparé aux méthodes traditionnelles, il offre une rapidité d’inspection accrue et une couverture plus étendue. Ce qui est révolutionnaire ici, ce n’est pas tant l’utilisation des ondes ultrasonores, mais bien l’intégration de l’intelligence artificielle, qui permet de filtrer les parasites environnementaux et de se concentrer uniquement sur les défauts structuraux pertinents.

Des bénéfices pour le réseau ferroviaire mondial

L’adoption de cette technologie à l’échelle mondiale pourrait réduire significativement les risques de déraillements et d’accidents, tout en optimisant les plannings de maintenance. Le résultat serait un réseau ferroviaire plus sûr et plus fiable. Bien sûr, le coût initial de cette technologie serait élevé, mais ses bénéfices à long terme, en termes de sécurité et de disponibilité des infrastructures, pourraient largement compenser cet investissement.

L’IA a donc un potentiel réel pour révolutionner le secteur ferroviaire et offrir des solutions concrètes pour éviter les accidents graves. Mais pour que cela devienne une réalité, il reste à convaincre les acteurs du secteur ferroviaire et les décideurs politiques de l’importance de ces investissements. Seule l’analyse précise des coûts et bénéfices permettra d’obtenir l’adhésion nécessaire à cette transition technologique.

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