Selon Peter Boom de Haskoning, l’IA et l’analyse des données joueront un rôle crucial dans la protection des chemins de fer contre le changement climatique.

Les opérateurs ferroviaires ont besoin de plus que de la technologie pour adopter la maintenance prédictive, affirme l’expert numérique Peter Boom de Haskoning. S’exprimant avant sa participation à l’Intelligent Rail Summit 2025 en Slovénie, il prévient que la « maturité numérique » et les silos de données détermineront si le secteur peut exploiter l’IA et les jumeaux numériques. Et cela sera essentiel, car les analyses basées sur les données sont appelées à jouer un « rôle crucial » dans la protection du rail contre le changement climatique.

Peter Boom a passé plus de vingt ans à conseiller le secteur ferroviaire européen sur la manière de se moderniser, depuis les stratégies de gestion des actifs jusqu’aux projets pionniers de jumeaux numériques avec ProRail. Aujourd’hui, en tant que directeur de la gestion des actifs ferroviaires et de la numérisation au sein de la société de conseil en ingénierie Haskoning, il apportera ces leçons au lac de Bled en novembre, où il rejoindra le programme de l’Intelligent Rail Summit 2025 pour discuter du big data et de l’avenir de la résilience des chemins de fer.

Mais si la résilience ferroviaire basée sur les données, grâce à la maintenance prédictive avancée et à la numérisation, est peut-être à son apogée, son adoption reste lente dans de nombreux domaines. Cela devient un problème critique alors que le changement climatique exerce une pression de plus en plus forte sur les réseaux européens. S’adressant à RailTech avant l’événement, M. Boom a identifié les goulets d’étranglement qui continuent à freiner la maintenance prédictive et a expliqué pourquoi c’est la « maturité numérique », et non la technologie seule, qui déterminera la résilience du rail face au changement climatique.

Maintenance prédictive et « maturité numérique

À la question de savoir où les opérateurs éprouvent le plus de difficultés à passer de la maintenance programmée à la maintenance prédictive, M. Boom ne commence pas par les capteurs ou les logiciels. Il pointe plutôt du doigt le manque de capacités au sein des organisations. Selon lui, il s’agit souvent de savoir si les entreprises ferroviaires disposent réellement d’une « pile de capacités suffisante » pour gérer les flux de travail basés sur les données dans l’ensemble de l’organisation, et si elles ont la capacité « d’adopter une autre méthode de travail et de profiter pleinement des avantages potentiels ». Comme le résume Boom, la question se résume à « la maturité numérique de l’organisation ».

Sans cette maturité, les meilleurs outils d’analyse restent sous-utilisés. « D’autres goulets d’étranglement peuvent être le manque de ressources financières, l’absence de soutien de la direction (parrainage), la rareté des ressources informatiques », ajoute M. Boom. Selon lui, il ne s’agit pas de questions secondaires, mais d’obstacles centraux qui expliquent pourquoi la maintenance prédictive peut parfois progresser lentement en Europe.

Le problème du partage des données

Lorsqu’on l’interroge sur l’interopérabilité – comment combiner les données provenant des capteurs, de l’infrastructure et du matériel roulant pour obtenir une véritable amélioration opérationnelle – M. Boom estime que les obstacles sont autant culturels que techniques. Il se souvient du sommet « Intelligent Rail » qui s’est tenu l’année dernière à Tallinn, où le même problème a dominé les discussions : « l’ouverture (ou le manque d’ouverture) au partage des données et à l’application de normes au-delà des frontières, à l’intérieur et à l’extérieur des organisations, tout au long de la chaîne de valeur ».

Selon lui, ce manque d’ouverture empêche les entreprises ferroviaires d’avoir une vue d’ensemble. Les données restent souvent cloisonnées, ce qui rend difficile la fusion des vastes connaissances qui peuvent être tirées de l’infrastructure numérisée, du matériel roulant et des capteurs en une vue opérationnelle unique. Dans la pratique, les systèmes prédictifs sont aussi fragmentés que le réseau ferroviaire européen lui-même.

IA, jumeaux numériques et résilience climatique

Pour l’avenir, M. Boom estime que le secteur ferroviaire n’a pas d’autre choix que d’adopter une approche entièrement fondée sur les données s’il veut faire face au changement climatique. « Je vois un rôle crucial pour l’IA et une approche fondée sur les données, en utilisant des solutions telles que les jumeaux numériques, la surveillance en temps réel, l’analyse avancée », déclare-t-il. Ces outils ne deviennent puissants que lorsqu’ils s’appuient sur de vastes ensembles de données, ce qui permet aux chemins de fer de créer le type de boucles de rétroaction qui a fait défaut jusqu’à présent.

Comme l’explique M. Boom, il s’agit « d’utiliser les capacités de simulation des jumeaux numériques pour fermer soigneusement la boucle et redessiner les actifs dans leur propre paysage, sur la base d’informations prédictives et d’une gestion avancée des actifs ». En effet, les réseaux ferroviaires étant confrontés à des précipitations plus abondantes, à l’instabilité des sols et à des contraintes énergétiques, ces méthodes numériques seront essentielles à la planification de la résilience – le thème principal du sommet Intelligent Rail 2025.

L’IRS25 en point de mire

L’IRS de cette année, qui se tiendra les 4 et 5 novembre au bord du lac de Bled, en Slovénie, aura pour thème « Le rail à l’épreuve du climat, piloté par les données ». La conférence réunira des représentants de haut niveau du monde ferroviaire numérique, notamment des responsables de DB, d’Altametris, filiale de la SNCF, de CAF Digital, de voestalpine et de bien d’autres. Les dirigeants du secteur ferroviaire slovène se pencheront également sur les inondations de 2023 qui ont dévasté 75 % du réseau national et sur la manière dont la protection contre le changement climatique, axée sur les données, peut contribuer à protéger les chemins de fer européens à l’avenir.

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