SNCF Voyageurs est une société de transport ferroviaire de voyageurs opérant en France et en Europe. Elle rassemble plus de 70 000 collaborateurs dont 20 000 agents chargés de matériel.
Pour améliorer les processus de maintenance des wagons et renforcer la sécurité de ses équipes, SNCF Voyageurs a décidé de déployer une solution d'intelligence artificielle pour détecter la présence d'amiante.
Pour ce projet, la Direction industrielle de l'entreprise a fait appel à l'expertise de Datategy.
Retour sur cette collaboration avec Patrick Munsch, Responsable Maintenance & Ingénierie Wagons chez SNCF Voyageurs.
La maintenance des wagons : un processus minuté et complexe
La Direction industrielle de SNCF Voyageurs est chargée de la maintenance des 17 000 trains du groupe, pour les activités Voyageurs et Fret. C'est donc une mission stratégique. Pour gagner en efficacité, la Direction a décidé d'optimiser certains processus, dont la détection d'amiante dans les wagons de transport de marchandises.
"Lors de nos opérations de maintenance et d'ingénierie, nous faisons automatiquement un diagnostic d'amiante pour vérifier si les wagons sont sains ou non. Ce processus peut prendre jusqu'à trois jours, ce qui retarde les délais de maintenance. Pour réduire ces délais, nos équipes nous demandaient régulièrement un outil pour identifier la présence d'amiante dans les équipements. Cependant, une telle solution n'existait pas sur le marché. Nous nous sommes donc demandés si on ne pouvait pas la créer” explique Patrick Munsch, Responsable Maintenance & Ingénierie Wagons chez SNCF Voyageurs.
L'Intelligence artificielle (IA) sur mesure pour détecter la présence d'amiante
En juin 2019, Patrick Munsch et son équipe ont décidé de faire appel à un partenaire pour développer une solution de détection de la présence d'amiante. Ayant déjà collaboré avec Datategy, société experte en data science et intelligence artificielle, lors d'une précédente mission, M. Munsch savait que l'entreprise saurait répondre à leur demande facilement et rapidement.
“Nous nous sommes réunis avec les équipes de Datategy pour exprimer nos besoins. Quelques semaines plus tard, elles nous présentaient un prototype de solution IA très prometteur ! Son principe est simple : nos collaborateurs n'ont qu'à prendre une photo des wagons et l'algorithme étudie l'image pour faire son diagnostic.”
15 mois pour entraîner l'algorithme et arriver à moins de 1 % de taux d'erreur
L'outil proposé est basé sur papAI, la plateforme d'IA de Datategy. Pendant plusieurs mois, les équipes SNCF l'ont entraîné et nourri de photos, ainsi que de résultats de laboratoire concernant la présence d'amiante sur les différentes pièces de wagon, jusqu'à atteindre un niveau de performance très élevé.
“Aujourd'hui, lorsque la solution nous indique qu'il n'y a pas d'amiante sur un wagon, nous pouvons lui faire confiance à 100 % ! Elle ne s'est jamais trompée. Et lorsqu'elle signale une présence d'amiante, le taux d'erreur est de moins de 1 %. Les contrôles se font, comme prévu, par simple analyse de photos que les agents prennent. En quelques secondes, nous avons les résultats.
L'interface est très simple, nous formons les collaborateurs (soudeurs, chaudronniers, industriels...) en moins de deux heures. Nous comptons environ 100 utilisateurs au quotidien.”
Un outil au service de la sécurité des collaborateurs
Pour la SNCF, le déploiement de la solution papAI ne permet pas uniquement de gagner en temps, mais également de répondre aux attentes des collaborateurs en termes de sécurité.
“Bien évidemment, c'est important de diminuer le temps d'immobilisation des wagons en maintenance, mais ce n'est pas l'unique bénéfice de la solution. Elle répond aux demandes du personnel qui dispose d'un outil fiable, facile à utiliser et qui intègre leurs recommandations.
Nous sommes persuadés que cette application pourrait bénéficier également à d'autres services industriels (comme la maintenance des locomotives par exemple). De notre côté, nous sommes ravis d'avoir un outil qui correspond à nos demandes et nos besoins concrets du terrain."
Les chiffres clés
2 500 pièces diagnostiquées chaque année
Taux faux négatif : 0 % (toutes les pièces dangereuses sont identifiées)
Temps de travail économisé : 2 heures par agent et par opération
Pour améliorer les processus de maintenance des wagons et renforcer la sécurité de ses équipes, SNCF Voyageurs a décidé de déployer une solution d'intelligence artificielle pour détecter la présence d'amiante.
Pour ce projet, la Direction industrielle de l'entreprise a fait appel à l'expertise de Datategy.
Retour sur cette collaboration avec Patrick Munsch, Responsable Maintenance & Ingénierie Wagons chez SNCF Voyageurs.
La maintenance des wagons : un processus minuté et complexe
La Direction industrielle de SNCF Voyageurs est chargée de la maintenance des 17 000 trains du groupe, pour les activités Voyageurs et Fret. C'est donc une mission stratégique. Pour gagner en efficacité, la Direction a décidé d'optimiser certains processus, dont la détection d'amiante dans les wagons de transport de marchandises.
"Lors de nos opérations de maintenance et d'ingénierie, nous faisons automatiquement un diagnostic d'amiante pour vérifier si les wagons sont sains ou non. Ce processus peut prendre jusqu'à trois jours, ce qui retarde les délais de maintenance. Pour réduire ces délais, nos équipes nous demandaient régulièrement un outil pour identifier la présence d'amiante dans les équipements. Cependant, une telle solution n'existait pas sur le marché. Nous nous sommes donc demandés si on ne pouvait pas la créer” explique Patrick Munsch, Responsable Maintenance & Ingénierie Wagons chez SNCF Voyageurs.
L'Intelligence artificielle (IA) sur mesure pour détecter la présence d'amiante
En juin 2019, Patrick Munsch et son équipe ont décidé de faire appel à un partenaire pour développer une solution de détection de la présence d'amiante. Ayant déjà collaboré avec Datategy, société experte en data science et intelligence artificielle, lors d'une précédente mission, M. Munsch savait que l'entreprise saurait répondre à leur demande facilement et rapidement.
“Nous nous sommes réunis avec les équipes de Datategy pour exprimer nos besoins. Quelques semaines plus tard, elles nous présentaient un prototype de solution IA très prometteur ! Son principe est simple : nos collaborateurs n'ont qu'à prendre une photo des wagons et l'algorithme étudie l'image pour faire son diagnostic.”
15 mois pour entraîner l'algorithme et arriver à moins de 1 % de taux d'erreur
L'outil proposé est basé sur papAI, la plateforme d'IA de Datategy. Pendant plusieurs mois, les équipes SNCF l'ont entraîné et nourri de photos, ainsi que de résultats de laboratoire concernant la présence d'amiante sur les différentes pièces de wagon, jusqu'à atteindre un niveau de performance très élevé.
“Aujourd'hui, lorsque la solution nous indique qu'il n'y a pas d'amiante sur un wagon, nous pouvons lui faire confiance à 100 % ! Elle ne s'est jamais trompée. Et lorsqu'elle signale une présence d'amiante, le taux d'erreur est de moins de 1 %. Les contrôles se font, comme prévu, par simple analyse de photos que les agents prennent. En quelques secondes, nous avons les résultats.
L'interface est très simple, nous formons les collaborateurs (soudeurs, chaudronniers, industriels...) en moins de deux heures. Nous comptons environ 100 utilisateurs au quotidien.”
Un outil au service de la sécurité des collaborateurs
Pour la SNCF, le déploiement de la solution papAI ne permet pas uniquement de gagner en temps, mais également de répondre aux attentes des collaborateurs en termes de sécurité.
“Bien évidemment, c'est important de diminuer le temps d'immobilisation des wagons en maintenance, mais ce n'est pas l'unique bénéfice de la solution. Elle répond aux demandes du personnel qui dispose d'un outil fiable, facile à utiliser et qui intègre leurs recommandations.
Nous sommes persuadés que cette application pourrait bénéficier également à d'autres services industriels (comme la maintenance des locomotives par exemple). De notre côté, nous sommes ravis d'avoir un outil qui correspond à nos demandes et nos besoins concrets du terrain."
Les chiffres clés
2 500 pièces diagnostiquées chaque année
Taux faux négatif : 0 % (toutes les pièces dangereuses sont identifiées)
Temps de travail économisé : 2 heures par agent et par opération
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