Projet « MICADO » – module de maintenance conditionnelle de l’infrastructure ferroviaire (IA, ML)

Maintenance des Infrastructures par la CArtographie et les DOnnées

• Rencontre dans le cadre de Ferrocampus de plusieurs acteurs ayant tous des activités dans le ferroviaire : Groupe GTS (ex THALES transport), GEOSAT et PREDITIC ;
• Souhait de ces acteurs d’unir leur savoir faire pour proposer une solution d’avenir dans la gestion et la maintenance de lignes ferroviaires régionales ;
• Ambition de créer des emplois, de générer des gains économiques et de réduire l’impact environnemental liée à une maintenance préventive (déplacements, interventions d’urgence, retards, perturbation du trafic) ;
• Projet s’inscrivant dans la suite du projet Train Léger Innovant, projet au sein duquel GTS et GEOSAT sont partenaires.

• Besoin d’importants investissements pour la modernisation et pour la gestion de la maintenance des lignes ferroviaires régionales ;
• Coûts importants de modernisation et de maintenance qui limitent les opérateurs dans leur volonté d’assurer un service régulier ;
• Proposition dans le projet MICADO d’une solution qui permet de limiter ces coûts et d’apporter à terme la possibilité de réaliser une maintenance conditionnelle.

• Mise en place un module de maintenance conditionnelle sur l’infrastructure ferroviaire en se basant sur l’analyse (IA, ML) des données (rail et environnement
  direct) mises à disposition par GTS (capteurs, images/vidéos) et GEOSAT (nuages de points Lidar et modèle sémantique) ;
• Déploiement d’un démonstrateur en situation réelle (sur l’étoile de Limoges), i.e. de TRL 6, et formalisation d’une méthodologie à fin de généralisation du déploiement.