Le réseau ferré géré par la SNCF représente 30 000km de ligne, dont les composants très divers, tant par leurs matériaux que par leur technologie et leur âge, nécessitent une maintenance qui occupe quasiment 1/3 des activités du gestionnaire d’infrastructure. La maintenance étant indissociable de la surveillance, de multiples moyens de monitorer les actifs ont été déployés. La vague de digitalisation ayant eu lieu il y a une quinzaine d’années, l’historique de données permet aujourd’hui d’envisager des applications pointues basées sur ce retour d’expérience. 

Bien que l’IA soit omniprésente dans l’entreprise (distribution des places, chatbot etc...), cette présentation se focalisera sur  des cas d’application de l’IA dans les domaines de la maintenance prédictive et de la détection automatique de défauts. Nous nous attacherons à évaluer l’apport de ces méthodes sur les métiers de la maintenance, ainsi que les limites actuellement rencontrées pour ces applications, en particulier dans une organisation gérant des actifs parfois centenaires, où les évolutions sont fortement contraintes par les aspects sécuritaires et où l’expertise des agents dépasse encore souvent nos meilleurs modèles.