Durant l’été 2019, plusieurs salariés de la SNCF ont dénoncé un problème sanitaire majeur dans certains des wagons de fret de la société ferroviaire. En effet, ces employés ont découvert de l’amiante dans une dizaine d’ateliers de maintenance fret, matériau isolant et résistant, utilisé dans de nombreuses constructions, jusqu’à son interdiction en 1997, car toxique pour les êtres humains. En prenant connaissance de la situation, la SNCF a décidé de s’attaquer au problème en faisant appel à Datategy, une société d’expertise dans la data science, pour qu’il conçoive un outil sur mesure afin de détecter l’amiante.
Un problème sanitaire majeur lié à la présence d’amiante dans certaines installations de la SNCF
En juin 2019, suite à la contestation de plusieurs salariés de la SNCF au sujet de l’amiante dans une dizaine d’ateliers de maintenance pour les wagons de fret, la société a décidé de faire appel à Datategy pour concevoir une solution d’IA sur mesure capable de détecter la présence d’amiante. Patrick Munsch, Responsable Maintenance & Ingénierie Wagons chez SNCF Voyageurs, expliquait comment auparavant l’amiante était détecté et pour quelle raison il a fait appel à l’IA :
“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 demandé si on ne pouvait pas la créer.”
En septembre 2020, tandis que le modèle était en train d’être conçu et entrainé, 183 cheminots du technicentre SNCF d’Oullins dans le Rhône avaient porté plainte contre la SNCF pour exposition à l’amiante au cours de leur carrière.
Un outil de machine learning qui reconnait l’amiante immédiatement dans les wagons
Afin d’entrainer l’outil à destination de la SNCF, Datategy a eu besoin de 15 mois, de nombreuses photographies et de nombreux résultats statistiques autour de l’amiante pour parvenir à un taux d’erreur de moins de 1 %. Pour former l’algorithme, Datategy a séparé le projet en plusieurs phases. D’abord, la société a récolté des données terrain, grâce notamment à la photothèque réalisée par la SNCF. Une fois le modèle stabilisé, l’équipe a ensuite ajouté une fonction diagnostic à l’application. Patrick Munsch fournit plus d’explications quant au fonctionnement de la solution d’IA :
“En quelques secondes, nous avons les résultats. L’interface est très simple, nous formons les collaborateurs (soudeurs, chaudronniers, industriels, etc.) en moins de deux heures. Nous comptons environ 100 utilisateurs au quotidien. […] 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.”
À l’heure actuelle, grâce à cette plateforme, 2 500 pièces sont diagnostiquées par an, mais l’objectif reste de parvenir à scanner tout le parc de wagons afin d’être sûr qu’aucun d’entre eux ne possède de l’amiante…
