La semaine de Rail Europe News – Newsletter 018

Du 20 au 26 janvier 2021

L’actualité ferroviaire de ces 7 derniers jours.

>>> Voir nos anciennes livraisons

Politique des transports

Port-railEurope – Ports maritimes : un potentiel que le rail doit mieux exploiter – Les grands ports d’Europe du Nord, d’Italie ou d’Espagne gagneraient à être mieux connectés avec leur hinterland par rail. Pas seulement pour son aspect écologique, mais surtout pour la massification de grands volumes de fret que peut traiter d’un seul coup un train. Mais pour cela, il faut investir non seulement dans de nouvelles manières de faire du train mais aussi mettre les infrastructures à niveau et créer des terminaux efficaces à l’intérieur des terres. Et aussi parfois, dans certaines circonstances, gérer soi-même son trafic en créant un opérateur dédié. Il y a beaucoup à faire et c’est ce qu’analyse ce long article.
>>> Rail Europe News – Ports maritimes : un potentiel que le rail doit mieux exploiter

Trafic fret

ERA_Europe_RailwaysBelgique – EuroCarex enfin sur les rails ? – EuroCarex (acronyme de CArgo Rail EXpress) est un projet européen de réseau de fret express léger par rail, lancé en 2009, axé sur les petits colis. L’idée est d’utiliser des TGV cargo entre les grandes capitales et villes européennes sur des distances de 200 à 500 kilomètres. Le volet belge de ce dossier mise sur l’aéroport de Liège, une plateforme « tout fret » idéalement située en bordure des deux lignes à grande vitesse L2 et L3. Il reste cependant beaucoup de chemin à parcourir, notamment dans l’utilisation de matériel roulant. L’autre volet, c’est le railport dédié qui doit permettre à Liège d’accueillir un TGV Fret. Ce railport pourrait obtenir de l’Europe une subvention de 60 millions d’euros.
>>> Rail Europe News – EuroCarex enfin sur les rails en Belgique ?

China-OBORChine/Europe – Maersk et China Railway Jinan Group unissent leurs forces sur la nouvelle route de la soie – Maersk et China Railway Jinan Bureau Group ont signé un accord-cadre de coopération stratégique pour développer et exploiter ensemble des pôles et des terminaux logistiques ferroviaires du groupe basé à Jinan. Maersk considère la Chine comme l’un des marchés les plus importants au monde et s’efforce continuellement d’y développer ses activités. Au cours des deux dernières années seulement, la société a ouvert trente-cinq terminaux ferroviaires en Chine intérieure, dont vingt-cinq peuvent fournir des services de connaissement. Avec le nouveau protocole d’accord, Maersk se concentre sur l’expansion de ses services en utilisant les centres logistiques et le réseau du China Railway Jinan Group dans la province de Shangdong. Railway Jinan Group a toujours été un partenaire incontournable de Maersk en Chine. Le nouvel accord et le développement collaboratif du marché de la logistique intérieure peuvent encore élargir l’étendue de leur coopération.
>>> Railfreight.com – Maersk and China Railway Jinan Group join forces on New Silk Road

Infrastructures

Statkraft-Energy-greenDeutsche Bahn – Contrat de vente d’électricité – La société énergétique norvégienne Statkraft vendra davantage d’électricité au secteur allemand des transports. Plus précisément, ce sont les chemins de fer allemands Deutsche Bahn qui achèteront leur électricité à Statkraft l’année prochaine. Le contrat avec la Deutsche Bahn, qui porte sur une production prévue de près de 4000 gigawattheures d’électricité, proviendra d’un portefeuille d’éoliennes avec lequel Statkraft a conclu un accord d’achat d’électricité pour la période qui suit l’expiration des subventions EEG. Le PPA entre Statkraft et Deutsche Bahn garantit non seulement le fonctionnement économique continu d’environ 70 éoliennes sans subventions, mais soutient également les ambitions de développement durable de la Deutsche Bahn en utilisant de l’électricité verte.
>>> Statkraft.com – Deutsche Bahn gets subsidy-free wind power from Statkraft

Entreprises

GTS-Rail-Energy-greenBombardier – Des TRAXX supplémentaires pour l’italien GTS – Bombardier Transport et l’opérateur privé italien intermodal GTS Rail continuent de renforcer leur partenariat avec une nouvelle commande pour trois locomotives TRAXX DC3 E.494 supplémentaires qui viendront garnir la flotte de GTS Rail. Ces nouvelles locomotives seront construites sur le site de Bombardier de Vado Ligure en Italie et seront livrées à partir de septembre 2021. Cette commande portera le parc de locomotives TRAXX de GTS Rail à 21 unités, en complément des Vectrons Siemens. GTS Rail est la société ferroviaire du groupe GTS, dirigée par la famille Muciaccia. Cette société privée de Bari opère sur le marché libéralisé depuis 2008. Elle assure les relations ferroviaires internationales pour le compte des autres sociétés du groupe.
>>> Bombardier – Bombardier and GTS Rail strengthen their long-term partnership by increasing GTS’s TRAXX locomotive fleet

GTS-Rail-Energy-greenBombardier/Belgique – Embauches et investissements dans l’usine de Bruges – Bombardier lance un important plan d’investissement pour moderniser et augmenter la capacité de production de son usine de Bruges. L’investissement de plus de 6 millions d’euros est associé à une embauche d’au moins 180 salariés supplémentaires pour soutenir l’augmentation de la production du site. « Notre carnet de commandes est plein » a précisé Michel Huyghe, qui a été nommé Directeur de Site et Responsable des Opérations du site de Bruges, le 1er janvier dernier. « Nous venons de recevoir fin décembre une nouvelle commande de 204 voitures M7 pour la SNCB (ce qui représente à peu près 18 mois de travail pour notre usine de Bruges). C’est pourquoi il est important pour nous d’investir massivement dans nos capacités de production et de développer nos activités, au profit de toute la filière ferroviaire et de toute la région » a-t-il conclu.
>>> Bombardier – Bombardier lance un important plan d’investissement pour moderniser et augmenter la capacité de production de son usine de Bruges

Technologie

Alstom-hydrogenAllemagne – Un financement pour les technologies de numérisation et d’automatisation – Grâce à un financement total de 17,75 millions d’euros du ministère BMVI, l’université technologique de Chemnitz et la Deutsche Bahn AG vont pouvoir tester les technologies de numérisation et d’automatisation du transport ferroviaire dans des conditions réelles. Le choix s’est porté sur l’Erzgebirgsbahn, un réseau de petites lignes autour des villes de Chemnitz et Zwickau. Une des lignes comportera des mâts radio 5G pour le « Digital Railway Test Field », tandis que les bâtiments existants seront modernisés grâce à une technologie de pointe et les unités de traction seront converties en trains d’essai. En 2019 déjà, DB Netz AG avait reçu 1,5 million d’euros pour mettre en place un véritable laboratoire sur ce réseau. Le financement actuel est principalement destiné à soutenir la transition du mode GSM-R, désormais obsolète, vers la nouvelle norme FRMCS (Future Railway Mobile Communication System) basée sur la 5G. Elle se caractérise par une transmission de données en temps réel et une grande fiabilité. Le laboratoire de DB Netz AG permettra dès lors de tester rapidement cette technologie FRMCS.
>>> Bahn Manager – Bund fördert Erforschung digitaler Schienentechnologie

Alstom-hydrogenAlstom – Le premier train voyageurs à hydrogène au monde, le Coradia iLint, est récompensé – Le projet innovant de train à hydrogène iLINT, qui associe le Land de Basse-Saxe (LNVG) avec Alstom et son Coradia iLint, a été récompensé par l’European Railway Award. Carmen Schwabl, directrice générale de la LNVG, a reçu le prix lors d’une cérémonie online. Avec ses partenaires de projet, la LNVG a lancé l’initiative de tester l’hydrogène comme carburant dans le transport ferroviaire régulier de passagers. La rame Coradia iLint d’Alstom a été nominé pour le prix par le jury composé de PDG de l’industrie ferroviaire, de décideurs de l’UE, de précédents lauréats et de journalistes sélectionnés. Dans sa déclaration, le jury a salué l’excellente coopération entre les partenaires du projet, à savoir LNVG, Alstom, le Land de Basse-Saxe, Eisenbahnen und Verkehrsbetriebe Elbe-Weser GmbH (evb), la société de gaz et d’ingénierie Linde. Alstom, avec ses partenaires, a prouvé avec ce projet que la propulsion à l’hydrogène est une alternative fiable et sans émissions aux trains régionaux à moteur diesel sur les lignes non électrifiées. En décembre 2020, le Coradia iLint d’Alstom avait aussi reçu l’approbation officielle du ministère fédéral autrichien de la protection du climat, de l’environnement, de l’énergie, de la mobilité, de l’innovation et de la technologie (BMK). Ces étapes importantes font de l’Autriche le deuxième pays d’Europe, après l’Allemagne, à approuver pleinement le Coradia iLint en tant qu’alternative sans émissions aux automotrices diesel.
>>> Alstom – Le premier train passager à hydrogène au monde, le Coradia iLint, est récompensé

Alstom-hydrogenGrande-Bretagne – Utilisation de la technologie pour développer des milliers de kilomètres de biodiversité – Dans le cadre du nouveau plan d’action de Network Rail pour la gestion durable de la végétation, le UK Centre for Ecology & Hydrology (UKCEH) a utilisé des images haute résolution provenant de satellites et d’avions pour créer une carte nationale détaillée de tous les habitats naturels trouvés le long du réseau ferroviaire, et qui remontent à près de 200 ans. En joignant ces informations à des millions d’enregistrements d’espèces, l’UKCEH peut prédire quels animaux et plantes sont susceptibles d’être présents dans ces habitats riverains naturels, notamment les prairies, les landes et les bois. Ces informations clés garantiront que les travailleurs et les entrepreneurs de Network Rail soient conscients de la présence possible d’espèces rares lors de la gestion de la végétation, et notifieront les mesures de conservation de Network Rail pour augmenter la biodiversité. Cet outil fournit également une base de référence pour le suivi des tendances futures de la biodiversité.
>>> Rail technology magazine.com – Revolutionary technology used to develop thousands of miles of lineside biodiversity

Partager cet article :

Facebook Twitter Linkedin

Prochaine livraison : le 03 février 2021

>>> Retrouvez toutes nos infos et analyses
Souscrivez par mail pour être tenu informé des derniers développements ferroviaires
cc-byncnd

L’attelage automatique sur wagon de fret va-t-il devenir une réalité ?

(see English version)

On fait grand cas ces derniers temps de l’attelage automatique des wagons de marchandises, tels qu’ils existent depuis longtemps sur les automotrices en trafic voyageur. Mais pourquoi l’Europe a-t-elle pris tant de retard ?

Le constat est simple : tous les continents du monde disposent d’un attelage automatique, d’une sorte ou d’une autre, depuis bien longtemps. Si l’Europe est à la traîne, c’est pour des raisons historiques et commerciales.

L’attelage apparaît dès que l’existence du « train », même à l’époque où c’était encore par traction chevaline. Il est d’abord fait de chaînes. Mais ce système est problématique, notamment dans les ralentissements. Des tampons sont rajoutés pour amortir des chocs entre wagons. Mais ces attelages manuels montre aussi un autre visage : la quantité d’accidents recensés lors des opérations de formation des trains. Cet aspect était déjà fort présent dès les années 1900 et dans les séminaires internationaux. Il était donc impératif de diminuer les accidents.

Au XIXème siècle, les ingénieurs européens s’intéressaient déjà à l’application de l’attelage automatique aux États-Unis et au Canada. Aux États-Unis, les attelages Janney étaient de conception semi-automatique et ont été brevetés pour la première fois en 1873 par Eli H. Janney. Avant la création de l’Association of American Railroads (AAR), ils étaient connus sous le nom d’attelages Master Car Builder (MCB). En 1934, le MCB a été rebaptisé AAR. Au Royaume-Uni, plusieurs versions de ces attelages Janney furent installées sur un nombre limité de voitures, d’unités multiples, de wagons et de locomotives.

En Europe, chemin de fer rime avec « nation », et en ces temps troublés de fin du XIXème siècle, l’attelage automatique devient un enjeu de géopolitique, tout particulièrement entre la France et l’Allemagne. Ainsi, en dépit de la création de l’UIC en 1922, la mesure du risque encouru lors de la manœuvre d’accrochage des wagons devenait l’objet de conflits entre différents acteurs, incapables de s’entendre sur une matière qui relevait pourtant de la science. Mais l’attelage automatique, tout comme le freinage des trains, ont aussi fait l’objet de résistances syndicales. Ces améliorations diminuait le temps de travail et supprimait des emplois. L’UIC n’a jamais pu accorder tout le monde sur ce thème. Un débat qui rappelle celui d’aujourd’hui, avec la digitalisation !

L’attelage Scharfenberg (également appelé « Schaku« ) fait partie des attelages à tampon central. Cet attelage a été développé par Karl Scharfenberg à Königsberg (aujourd’hui Kaliningrad), et a fait l’objet de brevets en 1904 et 1907. L’attelage Scharfenberg est un attelage multifonctionnel qui fonctionne sans intervention humaine, car le mécanisme de couplage et les tuyaux d’air comprimé se connectent automatiquement. C’est la seule réussite européenne en matière d’attelage de trains.

Le « Shaku » n’est utilisé dans le monde entier que dans les trains de voyageurs de toutes sortes, des tramways aux trains à grande vitesse, et on le trouve aujourd’hui dans presque toutes les compagnies ferroviaires nationales. Il n’a malheureusement jamais été accepté pour les wagons de marchandises. En 2002, le type 10 de l’attelage Scharfenberg a été déclaré norme pour les trains à grande vitesse et fait maintenant partie de la spécification d’interopérabilité (STI).

L’Europe avait néanmoins opté pour l’attelage à vis, qui exige des opérations manuelles : serrage de l’attelage et, séparément, accouplage des conduites de freins (et des câbles électriques pour les voitures voyageurs).

Cet échec de l’UIC dans les années trente, qui entrave encore aujourd’hui l’exploitation du fret en Europe, a conduit à la décision de l’Union soviétique d’aller de l’avant sans qu’une norme ne soit atteinte dans les négociations. Un coupleur fut développé en 1932 et porta le nom de SA-3. En 1935, la conversion des véhicules commença progressivement, mais la Seconde Guerre mondiale a retardé le programme, de sorte que la conversion complète du matériel roulant russe ne fut achevée qu’en 1957.

Dans les années 60, l’UIC tenta de relancer l’attelage automatique. Mais le manque de consensus et surtout, la quantité de wagons de marchandises déjà muni de l’attelage à vis standard UIC ne milita pas pour poursuivre les études. Les propriétaires de wagons estimaient que les coûts de conversion étaient trop élevés par rapport aux gains escomptés.

L’industriel allemand Knorr Bremse tenta néanmoins un attelage automatique pour wagons afin de réduire les temps et les coûts des opérations d’attelage/dételage dans les triages, en proposant un attelage automatique moins onéreux et avec lequel les réseaux – et les particuliers – pourraient équiper leur parc de wagons à la demande et/ou au strict besoin, tout en conservant la compatibilité du reste du parc. Ce projet, nommé Z-AK en Allemagne, et désigné AAST en France (Attelage Automatique de Simple Traction), resta sans lendemains.

Le paysage mondial des attelages est actuellement celui-ci :

Et aujourd’hui ?
On peut se demander pourquoi, en 2020, l’attelage automatique sur wagon de marchandises est présenté en Europe comme « un grand progrès technologique »… Selon le magazine américain Railway Today, les américains pressentent que « nos homologues européens pourraient nous devancer, avec une technologie appelée DAC, pour « Digital Automatic Coupling. »  De quoi s’agit-il exactement ?

Très en retard au niveau mécanique, l’Europe pourrait en effet revenir au devant de la scène en ajoutant une couche digitale à l’attelage automatique. Ce qui change beaucoup de choses. D’autant que cette innovation n’est qu’une partie d’un concept plus général, lié au wagon de fret digital. Les Européens reconnaissent que s’ils veulent développer le transport ferroviaire de marchandises au-delà de la maigre part de marché qu’il occupe actuellement, ils doivent faire preuve d’innovation et d’agressivité avec la technologie moderne. Avec un brin d’humour, Sigrid Nikutta, responsable de l’activité de fret DB Cargo chez Deutsche Bahn, se dit heureuse qu’on n’ait pas réussi jusqu’ici à trouver un attelage automatique : « aujourd’hui les entreprises ferroviaires et l’industrie veulent franchir deux étapes d’une traite et combiner l’attelage automatique des wagons avec la numérisation du transport de marchandises. »

Un consortium du nom de DAC4EU a été créé et comprend six sociétés de transport de marchandises publiques et privées qui vont tester différentes options de couplage au cours des prochaines années : RCG (Autriche), DB Cargo (Allemagne), CFF Cargo (Suisse), et les loueurs de wagons de marchandises Ermewa, GATX Rail Europe et VTG. Le consortium est emmené par la Deutsche Bahn AG. Le projet pilote a été attribué par le ministère fédéral des transports et de l’infrastructure numérique (BMVI) pour environ 13 millions d’euros sur les deux ans et demi à venir. Il a débuté en juillet 2020 et se poursuivra jusqu’en décembre 2022. Il est cependant curieux que la France (excepté via Ermewa), l’Italie et la Suède soient absent de cet enjeu technologique.

L’objectif consiste à lancer un programme pilote d’attelage automatique numérique pour les wagons de marchandises. DB Systems Engineering a installé ce nouveau système sur plusieurs wagons de marchandises dans ses installations de Minden, en Westphalie. Une douzaine de wagons de marchandises vont recevoir 4 types différents d’attelage automatiques digitaux et vont être testés pendant deux ans. Un train de 24 wagons devra ensuite être formé avec la technologie qui sera adoptée pour vérifier la mise en oeuvre en exploitation réelle. Quatre fabricants développent actuellement des attelages DAC avec trois têtes d’accouplement différentes :

  • L’attelage de type Scharfenberg produit par Voith

  • L’attelage de type Schawb produit par Wabtec

  •  L’attelage SA-3 produit par CAF

  • Enfin l’attelage Dellner

Le futur couplage automatique choisi sera bien entendu construit par les quatre fournisseurs qui participent aux essais. Le projet est ambitieux. L’industrie espère convertir tout le trafic ferroviaire de fret en Europe en attelage automatique d’ici 2030, y compris avec des fonctionnalités numériques pour exploiter des trains de fret intelligents. L’attelage automatique est en effet une pièce essentielle à la digitalisation du fret ferroviaire. Il permet de former des lignes de données qui traversent tout le train pour fournir des informations sur les freins, la composition du train et les problèmes techniques. Et à l’avenir, le répartiteur saura non seulement où se trouve un wagon chimique, mais aussi quelle est la température des citernes. Le choix sera alors contraignant pour des centaines de propriétaires de wagons en Europe. On estime qu’environ 500.000 wagons sont concernés en Europe continentale.

Il faudra cependant être très attentif aux coûts : on a déjà vu les fortes réticences des opérateurs avec l’ETCS, qu’ils jugent trop coûteux pour très peu de bénéfices opérationnels. Dans ce cas-ci, le prix du futur attelage et de l’installation de la ligne de données numériques sera essentiel, quand on connait la valeur d’un wagon de marchandise âgé de 20 ans, c’est à dire peu de choses.

(photo DB)

cc-byncnd

Comment les satellites et l’intelligence artificielle surveillent la végétation

La technologie permettant de comprendre la végétation peut sembler incongrue. Pourtant, les applications dans le domaine de l’intelligence artificielle et des données peuvent aider à mieux évaluer la végétation sur une zone donnée, à comprendre les systèmes dynamiques complexes de cette végétation et à prendre des mesures correctives si nécessaire.

Notre environnement est une structure complexe. Souvent, les processus qui agissent en son sein sont compris individuellement, mais leurs interactions et leurs rétroactions entre eux sont plus difficiles à appréhender avec des approches classiques. L’influence humaine sur l’environnement augmente également la complexité. Un exemple de la complexité de notre environnement est l’exploitation d’une centrale électrique refroidie à l’eau. Cette centrale prélève l’eau d’une rivière pour son refroidissement et renvoie l’eau chauffée à la rivière. Si l’eau devient rare en cas de sécheresse ou si l’eau disponible est trop chaude, la centrale va s’arrêter. Par conséquent, le système de contrôle de la centrale doit être capable de prévoir l’évolution de l’état thermique de l’eau et en même temps être capable de reconnaître sa propre influence sur l’état de l’environnement. Cette tâche ne peut être résolue que par l’utilisation d’une Intelligence Artificielle (IA) spécialisée. Elle doit être capable de reconnaître les conditions climatiques limites à un stade précoce et de développer indépendamment des scénarios d’action pour empêcher l’arrêt des installations. Les chemins de fer doivent avoir le même raisonnement pour offrir un réseau parfaitement en ordre de marche.

Selon le gestionnaire d’infrastructure britannique Network Rail, la résilience d’un réseau est la capacité des actifs, des réseaux et des systèmes à anticiper, absorber, s’adapter et/ou se remettre rapidement d’un événement perturbateur. Suite aux multiples défaillances de l’hiver 2013/14, le ministère britannique des transports avertissait que la résilience physique du réseau devait progressivement être renforcée dans les années à venir. Ces défaillances avaient été causées par des problèmes majeurs de stabilité du terrain, causés par des infiltrations d’eau ou de végétation non optimale.

(photo Network Rail)

En octobre 2016, Network Rail lançait un marathon de deux jours de défis à l’industrie. Elle devait démontrer des solutions, en utilisant des données satellitaires, qui auraient pu alerter Network Rail sur une détérioration quasi certaine des actifs et d’une perte de capacité de service à venir. Pour Network Rail, ce marathon a clairement démontré que les besoins ne pouvaient pas être satisfaits et qu’une infrastructure linéaire mince comme une ligne de chemin de fer, constituée de pentes principalement recouvertes de végétation, ne pouvait pas encore être surveillée de manière adéquate depuis l’espace. Les experts déclaraient à l’époque que « bien que l’on considère que les techniques ont déjà atteint le niveau opérationnel, il est évident que tant dans la recherche que dans la pratique, nous commençons seulement à bénéficier de l’imagerie haute résolution qui est actuellement acquise par les satellites de nouvelle génération. Il est très difficile de mesurer des déplacements dépassant quelques dizaines de cm par an et de fortes déformations non linéaires. » Mais la technologie s’est considérablement améliorée depuis.

Construit au XIXème siècle, le réseau ferroviaire est totalement inséré dans une végétation qui a repris ses droits au fil des décennies. En Allemagne, environ 70% des voies de la DB passent par des zones boisées. Ces dernières années, la DB, comme d’autres réseaux ferroviaires, a considérablement étendu l’entretien de la végétation le long de ses lignes pour les rendre plus résistantes aux tempêtes. Avec environ 33.400 kilomètres de voies ferrées, cela signifie que des millions d’arbres et de plantes doivent être examinés pour déterminer leur résistance aux tempêtes en raison de leur emplacement, de leur état ou de leur forme. En Allemagne, certaines tempêtes ont déjà provoqué l’arrêt d’un tiers du réseau ferré, particulièrement dans le nord et l’Est du pays. Rien qu’entre 2015 et 2017, il y a eu plus de 830 collisions de trains avec la végétation causées par des tempêtes, ce qui a coûté des millions à la compagnie publique allemande. Le phénomène est donc pris très au sérieux.

Après la tempête « Xavier » de 2017… (photo V.Boldychev via wikipedia)

Les opérateurs de réseau d’infrastructure utilisent principalement des solutions manuelles, rigides et étroitement ciblées, par exemple l’utilisation de voitures ou d’hélicoptères pour surveiller les réseaux d’infrastructure, malgré la disponibilité de données satellitaires. Ces processus de surveillance manuels sont souvent inefficaces et entraînent des coûts d’exploitation réseau élevés. La surveillance ou l’inventaire à grande échelle des réseaux couvrant tout un pays peut prendre des années avec les méthodes utilisées jusqu’à présent.

C’est pourquoi la Deutsche Bahn s’est appuyée sur une gestion professionnelle de la végétation. Environ 1.000 employés de DB Netz sont impliqués dans tous les aspects de la gestion des forêts et de la végétation qui bordent les voies. Dorénavant, la technologie digitale les aide dans leur tâche. La Deutsche Bahn enregistre maintenant les arbres depuis l’espace pour s’assurer de leur résistance aux tempêtes. Les satellites enregistrent le nombre d’arbres, la distance entre la végétation et les traces et la hauteur à laquelle les arbres poussent tout au long du réseau ferroviaire. Pour ce programme, la Deutsche Bahn a considérablement augmenté les ressources financières, et 125 millions d’euros sont disponibles chaque année pour l’entretien de la végétation. DB Netz ne fait évidemment pas cela seul.

L’opérateur de réseau allemand s’appuie sur LiveEO, une start-up berlinoise qui a participé en 2018 à la mindbox, un incubateur de start-up de la Deutsche Bahn AG, qui donne aux innovateurs la possibilité de tester et d’accélérer leurs idées et leurs produits au sein de la compagnie ferroviaire. Avec ce programme, la Deutsche Bahn soutient les jeunes entrepreneurs et les innovateurs. Ce soutien dure 100 jours pour de jeunes entreprises qui ont des idées d’amélioration pour les chemins de fer – entre autres grâce à un coaching approfondi ainsi qu’à un capital de départ de 25.000 euros. Cette aide est complétée par des essais de prototypes en conditions réelles et par un travail en commun au sein de la mindbox de la DB.

C’est dans ce cadre que LiveEO développe une méthode d’observation de la terre sur de grandes surfaces, dans laquelle les images satellites sont évaluées à l’aide de l’apprentissage automatique (Machine Learning en anglais), un procédé typique de l’IA. Au sein de la mindbox, LiveEO a pu améliorer l’application et la mettre en œuvre pour la première fois avec succès.

Comme l’explique Sabina Jeschke, directrice de la numérisation et de la technologie à la Deutsche Bahn, l’idée est d’anticiper au maximum un possible incident. Où les experts en végétation du chemin de fer doivent-ils se rendre de toute urgence ? Quels sont les arbres et les plantes qui ne sont pas capables de supporter des conditions météorologiques de plus en plus extrêmes ? Quelle végétation est plus résistante que l’autre ? Que faut-il maintenir ou planter comme végétation pour consolider un talus ou une tranchée ? Jusqu’à quel niveau la végétation peut-elle pousser avant de provoquer des problèmes d’adhérence (patinage) ?

(photo DBAG)

La DB envoie régulièrement des drones sur son réseau depuis 2015. Une flotte de 20 engins volants est désormais en service dans toute l’Allemagne. Ils sont équipés de caméras – la plupart du temps pour des vidéos, des images numériques haute résolution ou des enregistrements infrarouges. Pour le contrôle de la végétation le long des voies ferrées, les drones survolent les zones avec des caméras infrarouges. Les images sont vérifiées pour détecter les arbres malades qui pourraient tomber sur la voie en cas de vent violent. L’analyse photographique génère entre 3 et 5 gigaoctets de données par kilomètre de voie. Les données sont évaluées à l’aide de Big Data Analytics. La procédure est très fiable : les arbres qui ne résistent pas aux tempêtes sont détectés avec une probabilité de 95 %.

LiveEO ne dispose pas de ses propres satellites et doit alors utiliser des images optiques de la planète prises par le satellite Pléiades d’Airbus. La constellation de satellites Pléiades est composée de deux satellites optiques d’imagerie terrestre à très haute résolution qui couvrent la planète avec un cycle de répétition de 26 jours. Ces données satellitaires à haute résolution se présentent sous la forme d’images stéréoscopiques, ce qui permet à LiveEO d’en comparer et d’en déduire des profils de hauteur des arbres. LiveEO utilise l’imagerie multibande à différentes résolutions pour distinguer la végétation et les actifs du réseau, l’imagerie stéréo pour estimer la hauteur des arbres, la détection des différences pour identifier les changements, et l’interférométrie pour détecter les affaissements et autres distorsions du sol au niveau du cm près. LiveEO développe ses propres données de formation interne pour les algorithmes d’apprentissage machine.

Le fait de pouvoir détecter avec précision la hauteur des arbres à proximité des lignes de chemin de fer améliore la sécurité, permet d’identifier les arbres à risque élevé et à faible risque et réduit le coût du déboisement. Deutsche Bahn peut désormais économiser environ 25% de ses dépenses opérationnelles.

LiveEO produit actuellement une carte numérique des forêts le long des lignes de chemin de fer pour la Deutsche Bahn. Les images satellites sont utilisées pour enregistrer avec précision les populations d’arbres, la distance entre la végétation et les voies ferrées, et la hauteur à laquelle les arbres poussent. Cela permet à DB d’identifier encore mieux les arbres particulièrement sensibles aux tempêtes et de les traiter à temps. La particularité de LiveEO est qu’il ne reste que des données sur la végétation, alors que les drones capturent « tout ce qui se trouve à proximité de la piste », sans distinction, ce qui demandait beaucoup de travail et de temps pour nettoyer les cartes. Cela démontre toute l’importance des incubateurs, qui permettent de capter des idées qui ne peuvent pas toujours naître au sein de grande entreprise très hiérarchique comme une compagnie ferroviaire. Et surtout dans les matières digitales, qui demandent des connaissances sans grand rapport avec le métier ferroviaire.

Anticipation
La technologie de LiveEO permet de prioriser et d’optimiser non seulement la gestion de la végétation, mais aussi de revoir les processus en cas d’interruption de service. La quantité de données est telle que seule une IA peut les synthétiser en un temps record et réduire la durée des interruptions. La combinaison de la planification des ressources de l’entreprise, de l’imagerie satellite, de l’apprentissage machine (ML) et de l’intelligence artificielle (IA) permet de mieux répondre aux défis de la gestion de la végétation.

  • L’imagerie satellitaire haute définition combinée à de multiples capteurs peut éliminer le processus laborieux d’envoi de personnel sur le terrain qui effectue manuellement un repérage sur le terrain et collecte des données.
  • Les algorithmes ML/AI peuvent traiter les données pour identifier les endroits spécifiques où la végétation pourrait empiéter ou interrompre les opérations et aider les équipes des chemins de fer à repérer des endroits précis pour couper ou enlever la végétation.
  • Des tableaux de bord peuvent repérer les alertes déclenchées par les algorithmes.
  • L’utilisation simultanée de l’inventaire des espèces d’arbres et des données météorologiques permet d’optimiser encore davantage les systèmes.
  • Les solutions ERP intégrées peuvent permettre d’automatiser davantage l’engagement des équipes en planifiant et en programmant les ordres de travail et en suivant les mises à jour de l’exécution dans le cadre des paramètres fixés par le budget.
  • Les solutions ERP peuvent être combinées avec des solutions mobiles sur le terrain pour permettre aux équipes de terrain de saisir les détails pendant la coupe de la végétation.

LiveEO vend en fait deux produits. Le premier est le « frontend » qui est conçu pour les décideurs et les gestionnaires et qui fournit une vue d’ensemble du réseau. Le second est une application mobile qui permet au personnel sur le terrain de prendre en charge des tâches spécifiques de gestion et de documenter l’avancement du traitement. « Cela permet une communication transparente entre tous les niveaux d’utilisateurs, » explique Sven Przywarra, co-fondateur de LiveEO GmbH.

Mais la DB se concentre également sur la gestion des perturbations majeures, et en particulier sur l’information aux passagers. Si une perturbation empêche les trains de poursuivre leur route ou les détourne, le besoin d’information des voyageurs augmente drastiquement. Pour la Deutsche Bahn, la principale préoccupation est donc de ne pas créer un vide d’information et de tenir les clients informés aussi rapidement et continuellement que possible. Il est alors nécessaire de disposer des bonnes informations le plus rapidement possible. Où se trouve exactement « l’arbre sur la voie » ? Quelles lignes sont bloquées ? Quels sont les trains arrêtés ? Où les trains sont-ils garés ? Qu’est-ce que cela signifie pour l’ensemble de l’exploitation ferroviaire ? C’est là que LiveEO entre à nouveau en jeu. « Les données satellitaires pourraient nous être d’une aide énorme, même en cas de panne. Cette année (2020), nous prévoyons de tester si la technologie peut nous donner un aperçu plus rapide de la situation sur les lignes en cas de perturbation que ce qui est possible actuellement. L’objectif est de maintenir la phase d’incertitude pour les clients aussi courte que possible et de publier une prévision le plus tôt possible, » explique Sabina Jeschke. Qui montre aussi les possibilités de l’IA au sein des chemins de fer : « les assistants linguistiques ou les « chat bots » pourraient également être utiles, car les systèmes intelligents aident les employés à faire face rapidement à l’augmentation soudaine du besoin d’informations. »

(photo pqsel)

LiveEO est un bon exemple d’entreprise qui applique des analyses d’énorme quantité de données d’observation de la Terre pour fournir un service précieux, plus sûr et moins coûteux que l’approche traditionnelle de surveillance de la végétation des lignes ferroviaires. De nos jours, il existe une pléthore d’images satellites avec une résolution allant jusqu’à un cm et une fréquence de plusieurs fois par jour. L’imagerie satellitaire est de plus en plus compétitive, ce qui en fait baisser le coût. Il existe d’autres applications innovantes qui utilisent l’interférométrie radar par satellite pour détecter les affaissements, qui sont un grand danger pour le réseau ferroviaire.

Avec près de 2000 satellites en direct autour du globe, obtenir une image détaillée de n’importe quelle partie de la surface de la Terre n’est plus un problème. Le défi consiste à déterminer ce qu’il faut faire de toutes ces images. L’analyse des données géospatiales est le prochain grand marché de l’espace. Il est certain que les prochaines années vont voir une forte hausse de l’utilisation combinée des images satellites et de l’IA pour augmenter la sécurité de la gestion des actifs d’un réseau ferroviaire et prévenir les dangers futurs, y compris par intégration en temps réel de données météo…

Sources :

2018 – Network Rail – Earthworks Technical Strategy

2019 – Sifted – Maija Palmer – Airbus launches satellite data platform

2019 – Innoloft – Lucia Walter – LiveEO is the startup of the week 36: Innovative Infrastructure Monitoring from Space

2019 – Okeanos Consulting & Ruhr-Universität Bochum – Dr.-Ing. Benjamin Mewes und Dr.-Ing. Henning Oppel – Künstliche Intelligenz in den Dienst von Mensch und Umwelt stellen

2020 – Geof Zeiss – Using satellite imagery to prioritize vegetation management for utilities

2020 – Deutsche Bahn – Prof. Dr. Sabina Jeschke – Ruhe in den Sturm bringen

2020 – Eisenbahn Journal – Stefan Hennigfeld – Vegetationspflege mit künstlicher Intelligenz

(photo Reinhard Dietrich via wikipedia)

Digital : un potentiel énorme pour le rail

Les technologies numériques sont en train de changer la vie des citoyens. Les stratégies de l’UE en matière de digital et de données visent à encourager les entreprises à travailler avec ces nouvelles technologies et à les développer, tout en veillant à ce qu’elles gagnent la confiance des citoyens. Que peut faire le chemin de fer avec ce thème très important ?

Paul Cuatrecasas, un banquier d’investissement qui conseille les entreprises technologiques, a écrit un livre dans lequel il dit « pour les opérateurs traditionnels, la technologie est soit un virus, soit une vitamine. Le digital est une épée à double tranchant – vous pouvez l’utiliser pour tuer vos concurrents, ou il peut être utilisé pour vous tuer. » C’est ce qui pourrait arriver aux chemins de fer.

Les activités internationales des différents opérateurs posent encore des problèmes au niveau des échanges de données, que les associations professionnelles tentent de résoudre de leur propre initiative.

Par exemple l’UIP, l’union internationale des détenteurs de wagons, participe activement au développement et à la mise en œuvre des applications télématiques pour le fret (TAF) et à la promotion des besoins d’un meilleur échange d’informations par le biais d’outils intelligents. L’un de ces outils intelligents est la base de données de référence du matériel roulant (RSRD2) – une base de données centrale régulièrement mise à jour par les détenteurs de wagons et qui stocke les données des wagons accessibles aux entreprises ferroviaires selon les spécifications des STI TAF. Depuis l’introduction de l’outil RSRD, plus de 70 détenteurs de wagons de fret ont rejoint l’initiative pour fournir des données sur 186 000 wagons en Europe.

En ce qui concerne les opérations logistiques, de nombreux opérateurs ferroviaires impliqués dans la planification, l’exécution et le suivi des flux de marchandises considèrent que la voie vers une efficacité opérationnelle accrue et la satisfaction des clients passe par la numérisation des flux logistiques.

Le suivi des commandes est depuis longtemps une réalité chez les grands distributeurs (photo DHL)

Pendant des années, les expéditeurs ont dû recourir à des méthodes de suivi manuelles et à une correspondance ardue avec les opérateurs ferroviaires pour localiser leurs conteneurs ou leurs wagons. Or le suivi des commandes est crucial pour la viabilité des entreprises ferroviaires. Amazon et les grands distributeurs de colis ont démontré à quel point la technologie numérique permettait de conquérir des millions de clients. Le fret ferroviaire a raté cette marche.

L’Internet des objets pourrait avoir un impact économique direct sur la logistique et la chaîne d’approvisionnement dans les cinq prochaines années. Fonctionnant sur trois niveaux – c’est-à-dire le matériel connecté, l’infrastructure qui facilite l’échange et le traitement des données et le niveau logiciel – l’IoT brouille la ligne entre le numérique et le physique, car pratiquement tout objet tel qu’un véhicule de livraison, un chariot de ramassage ou des articles en stock peut potentiellement devenir traçable.

Grâce aux solutions IoT, les entreprises de transport peuvent suivre en temps réel l’emplacement des marchandises et s’assurer qu’elles arrivent au bon moment, au bon endroit et dans un état approprié. Il faut cependant voir si les opérateurs ferroviaires veulent devenir de véritables logisticiens ou ne rester que de simples transporteurs en sous-traitance.

Le QR Code plutôt que l’annotation manuelle des wagons. Une évidence (photo VTG)

VTG, un des leaders du marché européen de la location de wagons, cherche à renforcer sa position sur le marché en intensifiant la numérisation de l’ensemble de sa flotte. Son service « VTG Connect » relie le client, le wagon et le chargement pour fournir une série de fonctions qui optimisent les processus logistiques. Une boîte télématique – le VTG Connector – permet aux utilisateurs d’accéder en temps réel aux informations transmises par les wagons. En suivant la position actuelle de leurs wagons à tout moment, ils peuvent surveiller et prévoir les heures d’arrivée et les retards éventuels avec une grande précision. Les données peuvent être fournies à des intervalles de temps spécifiés tout au long du trajet.

Depuis juillet 2018, la nouvelle gare de triage entièrement automatisée de Halle (Saale) en Allemagne est en service. L’ensemble des opérations de manœuvre et de triage sur les 36 voies est contrôlé et surveillé entièrement électroniquement et permet de réorganiser 120 wagons en une heure et de les envoyer vers Berlin, Munich ou l’Europe du Sud-Est. Ce qui est intéressant dans le cas de Halle est que c’est la digitalisation qui a permis de remettre en selle un segment qui était à l’abandon par de nombreux opérateurs ferroviaires, celui des wagons isolés.

Le triage de Halle (Saale, Allemagne) : le digital a sauvé le segment des wagons isolés.

Un autre exemple concerne le GSM-R, alors que la technologie 5G arrive sur le marché. La 5G permettra de connecter tout ce qui ne l’est pas actuellement, en premier lieu les objets… et donc les trains.

La première mise en œuvre opérationnelle du GSM-R a été lancée en 1999. Cette technologie s’est révélée être une solution efficace pour la communication vocale et de données aux trains.  En 2016, 60 pays sur les cinq continents utilisaient le GSM-R, avec plus de 100 000 km de lignes couvertes en Europe, et les réseaux nouveaux et anciens devraient continuer à le déployer au cours des prochaines années.

Toutefois, des technologies plus récentes, comme la LTE et la 5G NR, peuvent également fournir les mêmes services et même davantage, et des économies d’échelle évidentes peuvent être réalisées grâce à l’utilisation de ces nouvelles normes de communication. Le GSM-R est aujourd’hui obsolète car il s’agit d’un système de télécommunications de deuxième génération, ce qui signifie qu’il est loin derrière la technologie 4G actuelle, sans parler de la 5G. L’obsolescence est donc un problème majeur. Si les fournisseurs se sont engagés à maintenir le GSM-R jusqu’en 2030, au-delà, il sera de plus en plus difficile, et coûteux, pour les gestionnaires d’infrastructure de conserver la même qualité de service.

Une bulle entre chaque train ? Pour cela, il faut de la 5G

Guidés par le mandat de la Commission européenne, l’ECC (Comité des communications électroniques) et la CEPT (Conférence européenne des administrations des postes et des télécommunications) travaillent à fournir deux fois 5,6 MHz dans la bande de 900 MHz et 10 MHz dans la bande de 1900 MHz. La disponibilité de ces bandes permettra la migration du GSM-R vers la nouvelle technologie FRMCS (Futur Railway Mobile Communication System). Le FRMCS est conçu pour la 5G et est considéré comme un changement de cap dans la numérisation des chemins de fer. L’UIC a pour mandat de fournir des normes pour le système FRMCS qui permettent une certaine flexibilité tout en garantissant un système à l’épreuve du temps, rentable, adapté aux besoins et interopérable entre les réseaux.

>>> À lire : Qu’apporte la 5G aux chemin de fer ?

Il faut espérer que ce sera le cas quand on voit les grandes difficultés d’implantation de l’ETCS sur les réseaux européens. La technologie FRMCS permettra l’exploitation de l’ETCS niveau 3 et de l’ATO (Automatic Train Operation), qui est nécessaire pour créer une « bulle de sécurité » entre les trains, de même que de fournir de la maintenance intelligente, de la surveillance des composants en bord de voie, et ses connexions entre trains et systèmes de gestion du trafic.

Ce ne sont ici que quelques exemples. Nous les détaillerons plus en profondeur dans de prochains articles. Mais il apparait indispensable que le secteur ferroviaire suive les évolutions technologiques sous peine de perdre complètement la partie. Que ferait le personnel ferroviaire si les clients et les voyageurs sont mieux équipés et plus vite informés que lui ?

>>> À lire : Comment l’intelligence artificielle va révolutionner la mobilité

cc-byncnd

Triage autonome des wagons dans le port de Bremerhaven

Des manœuvres autonomes sont en cours de tests sur des voies ferrées du port de Bremerhaven, en Allemagne. Les résultats du projet de recherche « Rang-E – Manœuvres autonomes sur les rails portuaires » ont été présentés par l’Institut d’économie et de logistique du transport maritime (ISL).

(d’après l’article de l’Internationales Verkehrswesen – source ISL)

Un constat

Le rail est considérablement désavantagé en termes de réception et d’expédition dans les ports par les réglementations d’exploitation ferroviaire en comparaison par rapport au temps requis avec d’autres modes de transport. Après la séparation de la locomotive dans la zone portuaire, les trains ou wagons sont convoyés par une locomotive de manœuvre vers les terminaux, où des contrôles du train et du chargement sont encore nécessaires. En conséquence, les premiers mouvements de chargement des wagons de marchandises ne sont effectués que plusieurs heures après leur arrivée dans la zone portuaire. Pour les trains assemblés au port, les essais de freinage obligatoires et les les manœuvres entraînent des retards de deux ou plusieurs heures environ, avant que les trains ne puissent réellement quitter la zone portuaire pour se rendre dans l’hinterland. Il faut donc accélérer ces processus et c’est l’objet d’un programme numérique.

Le projet Rang-E (littéralement ‘triage numérique’) est financé par le ministère fédéral des Transports et de l’Infrastructure numérique dans le cadre de l’Initiative des technologies portuaires innovantes (IHATEC). Le consortium du projet Rang-E est composé d’experts de l’ISL, du BIBA et de l’IVE à Braunschweig, bien connu pour ses recherches en technologies. Rang-E fait référence aux entreprises portuaires allemandes en ce qui concerne les stratégies actuelles de numérisation de l’économie allemande, telles que l’Internet des objets (IoT) et Logistique 4.0. L’Institut d’économie et de logistique du transport maritime, fondé en 1954 à Brême, est l’un des principaux instituts européens de recherche, de conseil et de transfert de savoir-faire en logistique maritime.

Une manœuvre autonome permet d’optimiser la disposition et le contrôle de l’exploitation des locomotives dans le port, ainsi que dans la manutention de conteneurs et dans la manutention de wagons. Les terminaux de Bremerhaven offrent une excellente plate-forme, Bremerhaven représentant une part importante du trafic ferroviaire dans l’arrière-pays.

Depuis août 2017, les chercheurs analysent les processus de manœuvres autonomes de wagons au port de Bremerhaven. Cet emplacement est particulièrement bien adapté pour identifier les obstacles à l’automatisation car il s’agit d’un port historiquement bien conçu pour la desserte ferroviaire.

(Photo © Elbe-Weser GmbH)

Différents niveaux d’automatisation, notamment l’autonomie complète et la maîtrise des locomotives de manœuvre, sont mis à l’étude. En outre, il est aussi prévu de voir dans quelle mesure une opération de manœuvre peut être mise en œuvre au moyen d’une locomotives munies de batteries électriques. L’équipe d’experts a suivi deux approches différentes :

  • Automatisation du processus des manœuvres classiques

L’équipe du projet a identifié les différentes tâches manuelles répétitives requises par les manœuvres de trains de marchandises et les processus qui sont susceptibles d’être automatisés pour d’éventuelles opérations autonomes sur l’infrastructure portuaire.

Entre autres choses, des attelages automatiques modernes seraient nécessaires pour une opération de conduite autonome pour atteler et séparer des wagons de marchandises, qui seraient capables de se coupler ou de se séparer de manière sélective. En outre, toute une série de sous-processus devraient être automatisés pour une opération sans surveillance, par un ensemble de technologies dotées des capteurs permettant des tests de freinage, de tangage et même de contrôle du chargement.

Dans certains domaines, les premières approches d’automatisation existent déjà. Cependant, des concepts technologiques innovants nécessitent encore des recherches plus approfondies afin de rendre techniquement possible le fonctionnement autonome à l’avenir.

  • Création d’un « port idéal »

Au-delà des technologies d’automatisation, des processus et du cadre juridique obligatoire, l’équipe de recherche a identifié un autre moyen de gagner du temps et de l’argent dans les opérations ferroviaires du port : la conception d’une infrastructure portuaire devant permettre un minimum de manœuvre. Ce concept de « port idéal » nécessite des trains de blocs sur terminaux.

À cette fin, il est nécessaire que chaque terminal du port dispose d’un nombre suffisant de voies de chargement rectilignes d’une longueur de 700m et que les trains soient préalablement assemblés et triés. « La mise en œuvre du concept de port de type idéal semble difficilement réalisable à Bremerhaven en raison de la croissance des infrastructures. Le résultat de projet central issu de Rang-E – le concept de port idéal-type – convient comme impulsion de recherche pour le développement futur de nouvelles installations portuaires ailleurs dans le monde », explique le professeur Dr. med.

cc-byncnd

Quand le rail s’associe au développement de l’intelligence artificielle aux Pays-Bas

NS et KLM vont s’associer à trois autres groupes néerlandais, à savoir ING, Ahold Delhaize et Philips, pour soutenir l’écosystème d’intelligence artificielle aux Pays-Bas en promouvant le développement de l’IA à travers le pays.

Un plan d’action gouvernemental, des entreprises qui investissent des millions dans des postes de professeurs : cette semaine, les Pays-Bas semblent tout mettre en oeuvre pour se joindre à la course à l’intelligence artificielle. Une lubie ? Tant les Chinois que les américains voient un potentiel technologique énorme. Aux États-Unis, l’intelligence artificielle est considérée comme cruciale pour l’économie. Le président russe Vladimir Poutine a même prédit que le pays doté de la meilleure intelligence artificielle dominera le monde. C’est déjà le cas avec les GAFA.

Baptisé ‘Kickstart AI‘, ce programme a pour objectif de combler l’écart entre les Pays-Bas et d’autres pays, tels que le Royaume Uni, les Etats-Unis et la Chine, qui ont réalisé des progrès notables dans ce domaine. Ce programme est destiné à promouvoir, stimuler et accélérer le développement de la technologie de l’IA dans le pays. Les Pays-Bas veulent non seulement accroître leur capacité éducative, mais aussi promouvoir la communauté de l’IA et mettre l’accent sur la position des Pays-Bas comme pilier mondial compétitif et pertinent dans ce domaine d’avenir.

Rendez-vous académiques
Les cinq entreprises prônent donc l’expansion des connaissances et des talents locaux afin de mettre en œuvre une intelligence artificielle non seulement axée sur ce qui est techniquement possible, mais qui réponde aussi aux questions éthiques et sociales que la société néerlandaise peut se poser. Grâce à leur collaboration, le gouvernement, l’industrie et les fournisseurs de technologie pourront mieux appréhender les défis sociétaux  et l’introduction de l’intelligence artificielle aux Pays-Bas sera accélérée. Ce programme soutenu au plus haut niveau gouvernemental s’adresse aussi aux consommateurs, lesquels pourront bénéficier d’un service plus personnalisé, de plus de confort et d’un plus grand choix dans divers domaines comme l’alimentation, les voyages, la santé et les finances.

Lors du congrès SpoorData, l’entreprise ferroviaire publique Nederlandse Spoorwegen (NS) déclarait que « nous appelons les entreprises à coopérer pour résoudre un problème social, celui de la mobilité. » Le quotidien de millions de personnes qui fréquentent Ahold Delhaize, ING, KLM, Philips et NS a en commun l’alimentation, les voyages, la santé et les finances. En tant qu’organisations de la société néerlandaise, ces sociétés, incluant les chemin de fer néerlandais, ont bien compris le potentiel que l’intelligence artificielle pouvait offrir afin d’améliorer la vie quotidienne aux Pays-Bas. C’est pourquoi ils ont uni leurs forces pour appeler les autres acteurs de l’industrie et du secteur à prendre des mesures afin de stimuler la coopération et de créer un écosystème florissant pour l’IA aux Pays-Bas, au bénéfice des citoyens. Reste à voir évidemment le concret de des belles idées.

Une mine d’or
Les entreprises et les organisations publiques ou autres ont accès à une montagne de données sans cesse croissante : c’est le big data. Des données que l’on peut utiliser, par exemple, pour rationaliser des processus d’entreprise, introduire de nouveaux services ou augmenter le chiffre d’affaires.

Mais les hollandais font ce constat : il n’y avait pas assez de formateurs pour enseigner les métiers de l’IA aux étudiants. Du coup, un certain nombre d’entreprises s’investissent au sein des universités par le biais de divers partenariats. Les chemins de fer néerlandais sont de la partie, où l’intelligence artificielle n’est plus une lubie mais une perspective d’avenir. « L’intelligence artificielle est vraiment essentielle à la survie du chemin de fer », explique le porte-parole des NS, Hessel Koster. Et ce n’est pas une blague de geek. Qu’on s’en rappelle : en 2018, l’opérateur ferroviaire ProRail s’alarmait du nombre de voyageurs à venir, prévoyant une augmentation de 45% d’ici 2030 sur le réseau ferré. L’entreprise avertissait les autorités et les opérateurs ferroviaires que cette augmentation rendait de plus en plus difficile l’attribution de capacités d’infrastructure supplémentaire. Il n’y aurait par ailleurs plus de terrains disponibles pour quadrupler, voire sextupler les voies. Message entendu ?

>>> À lire : Pays-Bas – le réseau atteint ses limites. Vers un horaire à la six secondes ?

Le gestionnaire d’infra et l’entreprise publique NS font donc pression sur le gouvernement pour qu’il investisse des fonds supplémentaires dans ce qui reste possible en matière d’infrastructures, mais aussi en s’orientant vers d’autres solutions à l’étude, dont notamment le train autonome. La boucle est bouclée.

Déjà de l’IA aux chemins de fer ?
Les chemins de fer néerlandais NS se targuent d’utiliser déjà de l’IA. « Nous appliquons déjà pas mal d’IA et ne nous y trompons pas, de nombreux informaticiens travaillent maintenant aux NS. Nous sommes davantage que des conducteurs et des chefs de gare. Avec vos conseils de voyage, vous pouvez maintenant voir l’occupation du train. Tout cela est déterminé par l’IA. Nous avons utilisé cette technologie pour laisser un ordinateur déterminer à quel moment un train transporte de nombreuses personnes et où se trouvent ces personnes dans le train », explique Koster. Ainsi, en tant que voyageur, vous pouvez voir où vous pouvez vous installer pour avoir la plus grande chance de vous asseoir.

Un exemple d’occupation des trains…

Mais les NS regardent encore plus loin. « Pour utiliser des trains autonomes, par exemple, vous avez également besoin de l’intelligence artificielle. De la même manière que cela est nécessaire pour les voitures autonomes. »  Un essai de train autonome aura lieu sur la ligne Lelystad – Zwolle, au nord-est d’Amsterdam. Les voyageurs ne pourront pas encore utiliser ce train et, dans un premier temps, un conducteur sera présent dans la cabine pour parer à toute éventualité.

Le premier train à conduite autonome NS sera une automotrice de type Sprinter New Generation (SNG). Une unité informatique a été installée dans la cabine de conduite, laquelle fera rouler et fonctionner le train. L’ordinateur contient toutes les données du train et de l’infrastructure, et est capable de contrôler le convois. Ce n’est pas la première fois que des trains autonomes sont testés aux Pays-Bas.

Dans le nord du pays, L’opérateur privé Arriva et le gestionnaire d’infrastructure ProRail y travaillent également depuis le début de cette année. Le transporteur privé Arriva a mis à disposition une ses rames voyageurs pour un test conduit entre Groningue et Buitenpost avec la technologie ATO (Automatic Train Operation), qui permet aux trains de circuler de manière indépendante sur la voie. La technologie ATO comprend quatre niveaux différents d’exploitation automatique des trains. Les tests actuels avec des trains à conduite autonome concernent les tests avec le système ATO niveau 2. Cela signifie que le conducteur reste responsable mais que seules certaines tâches sont reprises. Ce test entre Groningue et Buitenpost mesurait l’effet de la conduite sous ATO sur le respect de l’horaire, la précision des arrêts en gare et la consommation d’énergie. Cette coopération  de recherche rassemble Arriva, la province de Groningue, ProRail et Stadler. Une région qui participe au futur technologique du rail, cela mérite d’être souligné.

Le rail néerlandais est donc résolument tourné vers son futur… et quelque part son avenir, et c’est une différence majeure par rapport à ce qui se passe au sud d’Anvers…

La culture nordique d’accompagnement
L’annonce par NS, KLM, Philips, ING et Ahold de collaborer à l’intelligence artificielle Kickstart coïncide avec le lancement du plan d’action stratégique AI (SAPAI) et de la coalition néerlandaise AI. Et c’est ici que l’on peut mesurer la différence : dans l’Europe du nord, l’Intelligence artificielle est une opportunité économique majeure et ne souffre pas de débats émotionnels ni d’une culture du refus que l’on voit ailleurs. Résultats : c’est tous ensemble que élus, secteur public et entreprises privées se mettent à la tâche. Une forme d’intelligence collective qui rend ces pays si attractif. D’ailleurs, on parle bien aux Pays-Bas de maintenir conjointement la croissance et la compétitivité de l’économie néerlandaise.

Un exemple concret de cette mentalité nordique si pragmatique : un cours national d’intelligence artificielle sera organisé dans le but de promouvoir l’acceptation de l’IA aux Pays-Bas et d’accroître les connaissances à son sujet. Le pays prépare un concours visant « à rehausser le profil mondial des Pays-Bas (sic),» en mobilisant les talents de l’intelligence artificielle dans le monde entier pour relever les défis sociétaux, comme dans le domaine de la santé et de la mobilité.

Un deuxième exemple concerne des investissements réalisés à travers un partenariat public-privé en nominant des membres du personnel académique universitaire afin de permettre à la prochaine génération de talents en IA d’accéder à l’éducation, à la formation et à des universités de renom. Le premier engagement est de créer cinq partenariats au sein d’institutions néerlandaises, créant ainsi 25 postes. « Les efforts communs des universités et des entreprises sous le drapeau de Kickstart AI, soulignent l’urgence d’accélérer l’éducation et la conservation des talents en intelligence artificielle, et montrent à quel point nous sommes engagés dans la collaboration et les investissements afin d’accélérer l’innovation aux Pays-Bas », explique Maarten de Rijke, professeur à l’Université d’Amsterdam et directeur du Centre d’innovation pour l’intelligence artificielle. L’objectif est que d’ici la fin 2020, près de 170.000 personnes soient inscrites au cours, qui sera également disponible en anglais.

Une petit pays d’à peine 18 millions d’habitants qui s’engage sur une telle voie, ça force le respect…

Les finlandais filialisent la maintenance ferroviaire

(photo VR Fleetcare)

Ça bouge en Scandinavie. Le groupe ferroviaire public finlandais a filialisé ses ateliers d’entretien pour en faire une entité autonome.

Comme ailleurs, la législation de l’UE a un impact significatif sur l’environnement opérationnel du groupe ferroviaire publique finlandais. L’exploitant VR Group a renommé VR Maintenance Oy, sa filiale responsable de la maintenance du matériel roulant, pour le nom de VR FleetCare. Cette étape permettra au groupe VR de convertir ses ateliers d’entretien en une entité indépendante, ouverte à d’autres opérateurs.

VR Maintenance Oy avait été constituée en tant que filiale du groupe VR début 2019 après la vente de VR Track, la filiale infrastructure du groupe VR, au groupe norvégien NRC. Le personnel de maintenance requis ainsi que les pièces de rechange, la machinerie et les équipements nécessaires à la maintenance du matériel roulant avaient été transférés dans la nouvelle entité, qui reste propriété du groupe. Ce rebranding fait partie de la stratégie de la société visant à se développer en tant qu’entité indépendante et à attirer davantage de clients en dehors de VR Group, afin d’augmenter les activités. L’objectif de la société pour les prochaines années est de rechercher une croissance dans le trafic ferroviaire et les zones voisines. Le marché de la maintenance des équipements de voie semble prometteur. À mesure que la part du trafic ferroviaire dans l’ensemble du trafic augmente, le marché de la maintenance augmente également. « Nous pensons que nous sommes compétitifs sur ce marché et que nous pourrons tirer parti de la solide expérience opérationnelle acquise au cours de ces cent dernières années », a déclaré Peter Guldbrand, vice-président des ventes chez VR Fleetcare.

(photo VR Fleetcare)

VR FleetCare

« VR FleetCare est un nom frappant et international qui nous distingue des autres sociétés de maintenance. », a expliqué le PDG Kimmo Soini dans un bulletin d’information. VR FleetCare emploie actuellement plus de 1 000 personnes hautement qualifiées et exploite huit ateliers à Helsinki, Oulu, Kouvola, Tampere, Joensuu, Kokkola, Hyvinkää et Pieksämäki. Le chiffre d’affaires annuel de la société est d’environ 200 millions d’euros. « En ce qui concerne le développement de notre activité, nos principales priorités sont de développer une maintenance préventive intelligente et de fournir à nos clients de nouveaux services de cycle de vie des équipements basés sur des données et des analyses », rapporte Peter Guldbrand.

L’entreprise publique ferroviaire finlandaise est plutôt méconnue en Europe. Son réseau fonctionne avec l’écartement russe de 1524mm et se trouve complètement à l’écart des réseaux du Continent. Le Groupe VR exploite environ 250 services grande ligne et 800 trains de banlieue chaque jour, avec un personnel de 7.500 employés et un chiffre d’affaires net de 1.251 millions d’euros (2017). La tutelle du rail finlandais a aussi subit un changement au 1er janvier 2019, date à laquelle l’Agence finlandaise des transports est devenue l’Agence finlandaise des infrastructures de transport.

La filialisation du réseau d’ateliers permet de mieux concentrer les coûts, de rencontrer des synergies et d’élargir le business au-delà du groupe ferroviaire en monopole. Il n’y a pas d’autres opérateurs pour le moment en Finlande mais le quatrième paquet ferroviaire de l’Europe a clairement donné l’impulsion décisive. Le groupe VR était de toute manière déjà découpé en filiales depuis plusieurs années.

Le groupe s’attend à un ralentissement du développement économique général cette année, mais observe également certaines tendances qui stimulent l’augmentation du trafic ferroviaire, telles que l’urbanisation et la prise de conscience du climat.

Des Vectron Siemens, également présentes jusque là-bas… (photo VR Group)

 

Comment l’intelligence artificielle va révolutionner la mobilité

L’intelligence artificielle (IA) peut apporter une contribution importante à la révolution de la mobilité. Dans le cadre d’une mobilité en réseau intelligent, les personnes se déplaceront d’un lieu à l’autre et les marchandises seront transportées de manière économe en ressources. Des experts en plateformes de systèmes d’apprentissage (learning systems) décrivent dans un rapport récent ce qui serait le moyen le plus sûr, le plus souple et le plus économique de se déplacer sur la route, sur les rails, sur l’eau ou dans les airs.

Les learning systems offriraient un grand potentiel pour relever les défis de la mobilité actuels, selon ces experts. « Moins de congestion, d’accidents et d’émissions polluantes – l’IA peut nous aider à atteindre ces objectifs pour la mobilité du futur. Pour se rapprocher de cette étape, les moyens de transport et les infrastructures de transport doivent être intelligemment mis en réseau », explique Christoph Peylo , responsable du centre Bosch pour l’intelligence artificielle et co-responsable du groupe de travail ‘Mobilité et systèmes de transport intelligents’ de la ‘Plattform Lernende Systeme’. L’idée : des capteurs, des caméras et des infrastructures ainsi que des plates-formes intelligentes qui collectent les données, les gèrent et les partagent en données de trafic. Des techniques d’apprentissage automatique (ML) de plus en plus puissantes sont utilisées pour traiter l’énorme masse de données collectées.

Au sein du groupe de travail « Mobilité et systèmes de transport intelligents » de la ‘Plattform Lernende Systeme’, des représentants de la science et de l’industrie ont examiné les possibilités et les défis que posent les learning system pour chaque mode de transport. Pour son premier rapport, le groupe de travail a identifié cinq domaines d’action qui devraient être abordés par la science, l’industrie, la politique et la société afin de promouvoir la mobilité basée sur l’intelligence artificielle et des systèmes de transport intelligents, durables et axés sur la demande : mise en réseau et interaction des systèmes, disponibilité des flottes de matériel roulant, état des infrastructures, interaction homme-machine (MMI) dans l’espace de mobilité, sécurité dans les systèmes de transport intelligents et aspects sociaux.

Pour les membres du groupe de travail, les learning systems doivent être développés pour tous les modes de transport, y compris les chemins de fer. Leurs applications vont des drones de livraison sans pilote aux systèmes ferroviaires en réseau avec locomotives autonomes, ou encore des formes intelligentes de mobilité dans les transports publics et le covoiturage, ainsi que les véhicules autonomes. Ces développements parfois concurrents sont utilisés en parallèle dans un même environnement – par exemple dans le réseau routier et ferroviaire existant – et peuvent avoir des effets considérables sur notre société. Que dit ce rapport en ce qui concerne le domaine ferroviaire ? C’est ce que nous allons voir mais il faut au préalable quelques bases en intelligence artificielle.

C’est quoi le ‘learning system’ ?
Malgré la confusion qui entoure sa définition et sa valeur commerciale, l’intelligence artificielle continue de progresser. L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques. Ces modèles basés sur des algorithmes sont principalement construits à partir de techniques statistiques et d’informatique théorique et exploitent de vastes ensembles de données pour apprendre et s’améliorer en permanence.

Dans un sens, les systèmes d’apprentissage et l’intelligence artificielle (IA) sont arrivés depuis longtemps dans la vie privée et professionnelle : nous restons en contact les uns avec les autres à tout moment via un smartphone, nous avons accès à un large éventail d’informations en temps réel via des systèmes d’assistance intelligents, qui nous aident notament au travail, à la maison ou à nous guider (Google Maps). Mais la question essentielle est de savoir comment traiter ce que nous laissons derrière nous, c’est à dire les données.

De nos jours, la plupart des chercheurs en intelligence artificielle s’intéressent aux quantités énormes de données avec des algorithmes très avancés qui utilisent des learning system pour créer des modèles. « On arrive à faire des prévisions de très bonne qualité en utilisant d’énormes bases de données, » note Emma Frejinger, professeure agrégée au Département d’informatique et de recherche opérationnelle à l’Université de Montréal. « C’est quelque chose qui n’était pas possible avant

On trouve généralement trois types de learning system :

  • En 2019, la majorité des programmes d’apprentissage étaient encore de type supervisés, c’est-à-dire qu’ils ont besoin d’être nourri par des données annotées par des développeurs. L’apprentissage supervisé apporte une base de données pré-construite au système. Les développeurs spécifient la valeur des informations, par exemple, si elles appartiennent à la catégorie A ou B. C’est un travail fastidieux et exigeant, qui comporte un risque important d’erreurs.
  • L’apprentissage par renforcement est un processus automatique par lequel l’IA s’améliore sans intervention humaine. L’IA a accès aux données et améliore constamment ses réponses par l’apprentissage.
  • L’apprentissage non supervisé aide à trouver des modèles dans un ensemble de données sans étiquettes préexistantes. Deux des principales méthodes utilisées dans l’apprentissage non supervisé sont l’analyse en composantes principales et en clusters (grappes).

L’apprentissage profond (ou deep learning) est l’évolution la plus poussée de l’IA à ce jour. Il fait partie d’une famille plus large de méthodes d’apprentissage automatique basées sur des réseaux de neurones artificiels. Le deep learning peut être supervisé, semi-supervisé ou non supervisé. Il exige une importante capacité de traitement informatique ainsi qu’une grande quantité de données étiquetées pour appréhender la tâche dont il est question. Il peut ainsi atteindre le plus haut degré de précision possible en matière de données.

Au niveau technique, ces apprentissages peuvent être grandement accélérés par le déploiement de la 5G, qui fait débat dans plusieurs pays, ainsi que des serveurs à grande capacité.

Quel potentiel pour la mobilité ?
L’intelligence artificielle existe déjà sous différentes formes dans le domaine de la mobilité : d’une part avec les systèmes d’assistance et d’automatisation qui sont déjà implémenté dans chaque système de transport. Et d’autre part par l’utilisation de l’IA pour les opérations, la planification et la gestion des actifs. Mais il faut aller beaucoup plus loin.

L’objectif est de rendre la mobilité multimodale efficace et conviviale, en exploitant l’énorme potentiel d’optimisation entre chaque opérateur. Cela nécessite un couplage beaucoup plus fort des systèmes de chacun, avec tout ce que cela implique au niveau technique et réglementaire, par exemple au niveau de la protection des données.

De grandes quantités de données
La mobilité est certainement un secteur qui produit le plus de données. Les volumes sont croissants d’année en année. Quand vous mettez en marche la touche « position » sur votre smartphone, celui-ci enregistre la totalité de vos déplacements, et même de vos mouvements avec une application sportive, par exemple. Toutes ces données partent vers des serveurs et sont analysées. Dans de nombreuses villes, nous trouvons par exemple le métro, l’autobus, les différents services de taxi, le vélo et l’automobile en partage. Mais ils sont tous liés les uns aux autres puisqu’ils utilisent tous les mêmes routes. Votre smartphone enregistre tous les transports que vous empruntez, le temps que vous y passez et la fréquence chaque semaine ou chaque mois. D’où la nécessité de regarder la situation de manière globale. Ce sont ces services dans leur ensemble que l’on veut mieux comprendre et mieux planifier. Tous les modes de transport sont liés. Le système est cependant très complexe. En conséquence, les méthodes d’intelligence artificielle peuvent être présentées comme une solution intéressante pour des systèmes aussi complexes qui ne peuvent pas être gérés à l’aide de méthodes traditionnelles. De nombreux chercheurs ont démontré les avantages de l’IA dans les transports.

L’un des grands défis est d’éviter de devoir utiliser trop de données annotées (l’apprentissage supervisé). Les systèmes pourront améliorer leur performance par un apprentissage en continu non-supervisé, à partir de données capturées automatiquement sans besoin d’annotation. Ce mode d’apprentissage plus autonome nécessitera un contrôle quasi-permanent des connaissances de la machine. Et cela coûte très cher. À l’avenir, avec la complexité des données dans les STI (systèmes de transport intelligents), des techniques de deep learning seront essentielles pour trouver des modèles permettant de créer des systèmes de transport encore plus connectés.

Potentiel ferroviaire
Le learning systems permet d’implémenter techniquement une automatisation élevée de nouvelles fonctions ferroviaires et de rendre les fonctions existantes plus sûres et plus efficaces. Les fonctions existantes peuvent ainsi être améliorées, comme la perception anticipée de l’environnement, la coordination du trafic ou encore la surveillance automatique des composants des véhicules, qui a trait à la maintenance prédictive. Les learning systems peuvent prédire plus finement la maintenance des actifs ferroviaires au fur et à mesure que la masse des données s’accumule. On mesure ici le défis d’avoir des données utilisables ainsi que leur quantité qu’il est nécessaire de traiter.

Sécurité du réseau
Des systèmes basés sur l’apprentissage non supervisé sont mis en œuvre dans la sécurité du réseau : un système d’apprentissage automatique détecte les comportements anormaux. Par exemple, une section occupée par un autre train. Des algorithmes intelligents, sous la forme de réseaux neuronaux artificiels, peuvent analyser le trafic et développer des systèmes de gestion du trafic plus efficaces, tout en garantissant la sécurité des trains. Cela intéresse fortement le secteur ferroviaire, qui doit justement fournir un très haut degré de sécurité tout en améliorant ses performances.

Connaissances des flux
Le développement rapide des systèmes de transport intelligents a accru la nécessité de proposer des méthodes avancées pour prédire les informations de trafic. Ces méthodes jouent un rôle important dans le succès des sous-systèmes STI tels que les systèmes d’information des voyageurs, les systèmes de gestion du trafic et les systèmes de transport en commun. Les systèmes prédictifs intelligents sont développés à l’aide de données historiques extraites de l’occupation des sections de voies et des trains. Ensuite, ces données deviennent une entrée pour les algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle permettant une prédiction en temps réel.

Les études de simulation de trafic, qui sont importantes quand il faut décider si on doit ajouter une voie ou modifier une entrée de gare, peuvent être enrichies par les techniques de learning systems. Il s’agit là d’un potentiel considérable pour contrôler le flux de trafic avec davantage de précisions et de pouvoir gérer le trafic plus efficacement. Cependant, la mise en relation de données individuelles et collectives pose de grands défis, à la fois sur le plan technique et réglementaire. Un compromis intelligent entre données individuelles et collectives est indispensable pour que les systèmes ne soit pas livré à lui-même. Le learning systems peut jouer un rôle clé à cet égard. La condition préalable est le choix des algorithmes d’édition de données prenant en charge leur gestion et la prise de décision. Ils permettent ainsi de maîtriser la complexité des indicateurs de performance clés (KPI).

Conduite automatisée
Une autre application importante des learning systems dans le domaine des transports ferroviaires est la conduite automatisée sans conducteur. Les trams, métros et trains automatisés sans conducteur offriraient non seulement une plus grande capacité sur le réseau ferroviaire, mais ils permettraient d’adapter le système de transport aux besoins des usagers en optimisant les horaires de transport public ainsi que la capacité de transport. La conduite hautement automatisée ou sans conducteur dans des conditions de circulation ferroviaires mixtes ou sur des itinéraires dotés d’infrastructures de sécurité moins strictes nécessite avant toute chose des informations sur les véhicules. Le train automatisé doit pouvoir détecter son environnement comme le fait un conducteur humain aujourd’hui. Cela revient à instaurer des capacités d’analyses proche de la voiture autonome, bien que le train soit guidé sur des rails. Actuellement, les trains ne communiquent pas entre eux et sont dépendants d’un centre de contrôle du trafic. Ce n’est pas de l’autonomie à 100%.

Un cas particulier d’automatisation ferroviaire est le ‘Driver Advisory Systems’. Ces systèmes d’assistance intelligents, basés sur de nouveaux algorithmes, permettent de conduire plus efficacement, d’obtenir davantage d’efficacité énergétique, ce qui améliore la capacité en ligne, la stabilité opérationnelle et la fiabilité du système. L’automatisation intelligente rendrait les opérations plus flexibles – à l’instar du trafic routier -, et le transport ferroviaire pourrait être desservi de manière orientée vers la demande en réactivant des itinéraires fermés avec des véhicules ferroviaires plus petits et automatisés. De plus, les méthodes d’IA modernes pourraient fournir des informations plus fiables sur la disponibilité de la flotte de transport ou l’état de l’infrastructure.

>>> À lire : Le train autonome, en est-on réellement ?

L’automatisation du transport ferroviaire doit prendre en compte l’interaction des véhicules avec l’infrastructure et les systèmes de contrôle du trafic et de la sécurité. Les réglementations en vigueur, qui régissent la sécurité dans le trafic ferroviaire, par exemple, exigent toujours l’utilisation de technologies éprouvées. Les changements technologiques devraient dès lors nécessiter des ajustements de la réglementation pour les opérations ferroviaires. C’est un véritable défi quand on connait avec quel degré la sécurité des transports est aujourd’hui soumise par les organismes gouvernementaux. En particulier, la mise en réseau avec une gestion globalisée du trafic peut présenter un risque potentiel pour la sécurité : ainsi, si plusieurs trains attendent mutuellement parce qu’ils sont tributaires de l’un ou l’autre, l’attente peut déclencher des nœuds engorgés ou des surcharges temporaires.

Les méthodes d’IA modernes peuvent jouer un rôle clé en tant que composants élémentaires de l’ensemble de la chaîne de traitement d’une conduite automatisée. Elles peuvent être utilisées, par exemple, dans l’interprétation des perceptions de l’environnement, dans la localisation, dans les prévisions, dans la planification et dans la mise en œuvre de stratégie de conduite optimale, ainsi que dans d’autres domaines liés aux infrastructures tels que : la construction et la gestion d’une grande base de données ou la cartographie exacte de l’environnement du réseau ferré.

La maintenance prédictive
Les composants mécaniques, tant de l’infrastructure que du matériel roulant, souffrent d’usure et les techniques actuelles les mettent temporairement hors service à la moindre panne. La surveillance intelligente de l’exploitation, la maintenance prédictive et le dépannage intelligent et adaptatif sont capables d’augmenter la disponibilité des actifs, de mettre moins de trains dans les ateliers, ce qui est crucial pour l’orientation client.

Pour ce faire, les learning systems ont continuellement besoin de données provenant de différentes sources, à tout instant, et à partir desquelles ils peuvent prévoir des scénarios de défaillance typiques mais aussi intervenir de manière proactive dans la maintenance. Dans le secteur ferroviaire, les possibilités de surveillance intelligente sont innombrables. En particulier, une surveillance et une évaluation continues des données par capteurs et télémétrie enregistrées doivent être effectuées, par exemple en ce qui concerne les températures des rails ou d’autres composants électriques, des mesures de temps, des enregistrements d’images, etc. L’infrastructure peut être constamment surveillée par des drones, moyennant une meilleure souplesse de la réglementation très stricte de ces engins. L’objectif est d’assurer une disponibilité de près de 98% des trains et 100% de l’infrastructure.

>>> À lire : La digitalisation du rail, c’est déjà du concret chez Infrabel

L’interface homme / Machine
« Un point crucial de la mobilité intelligente en réseau est constitué par des interfaces bien conçues pour l’interaction entre l’homme et la machine (IHM). Où que ce soit dans un espace de mobilité, les personnes et les systèmes intelligents vont se rencontrer : que ce soit lors de la réservation de tickets, de covoiturage ou de vélos, en tant que conducteur de véhicules automatisés ou simplement lors de la traversée de la rue », explique Tobias Hesse, Chef du Département Développement Véhicule et Système au Centre aérospatial allemand et co-responsable du groupe de travail. L’interaction doit être conviviale, intuitive et sécurisée. « Par exemple, un véhicule hautement automatisé doit pouvoir communiquer de manière intelligible avec ses occupants ainsi qu’avec les autres conducteurs, les cyclistes ou les piétons, et cela à tout moment. Les learning systems apportent à la fois de nouveaux défis et des solutions innovantes », explique-t-il.

Les auteurs du rapport proposent une plate-forme de mobilité globale qui regroupe, orchestre et met à la disposition de groupes d’utilisateurs hétérogènes les offres de divers fournisseurs de services de mobilité, ainsi que des informations sur le trafic et l’infrastructure. « Dans la prochaine étape, le groupe de travail Plattform Lernende Systeme souhaite concevoir une plate-forme de mobilité complète. Ce devrait être le lieu de convergence des informations provenant des fournisseurs de mobilité, des participants et des infrastructures. Les différentes parties prenantes pourront utiliser les données en réseau pour élaborer des offres et des produits de mobilité durables », a annoncé Christoph Peylo. Nous attendrons cela avec impatience…

Le rapport « Vers un espace de mobilité intelligent » est disponible à ce lien, uniquement en allemand

Digitalisation

Articles / Actualité

FRMCS-GSM-RFRMCS, une clé pour l’ERTMS et la numérisation du rail
29/03/2021 – Devenu obsolète, le GSM-R n’est plus l’avenir de la transmission des données ferroviaires. Le FRMCS devra le remplacer en tenant compte des dernières normes mondiales des transmissions de données.


TEE2.0L’Europe veut un transport zéro carbone d’ici 2050. Une opportunité pour le rail
14/12/2020 – L’Europe présente sa stratégie de mobilité par le biais de dix mesures dont cinq concernent le secteur ferroviaire.


KRRI Autonomous railLa Corée réussit une test de train autonome avec la 5G
08/10/2020 – L’institut de recherche coréen KRRI vient d’annoncer un premier succès de train qui contrôle lui-même sa propre sécurité d’intervalle grâce à la 5G. Il est prévu qu’il choisisse son propre itinéraire !


La 5G, une technologie clé pour l’avenir de nos chemins de fer
21/09/2020 – La 5G est une technologie sans fil qui pourrait grandement aider nos chemins de fer à se moderniser. Maintenance prédictive, surveillance de la voie, occupation des trains en temps réel et même concept de signalisation, de nombreux domaines pourraient être impactés.


Cloud_computingNumérisation : ÖBB veut entrer dans le cloud
10/09/2020 – La numérisation du rail n’est plus de la science-fiction. Ce qui est plus novateur, en revanche, c’est d’utiliser des solutions cloud. Les ÖBB ont fait un test de décentralisation d’une cabine de signalisation


Attelage_automatiqueL’attelage automatique sur wagon de fret va-t-il devenir une réalité ?
07/09/2020 – L’Europe teste enfin un attelage automatique pour ses trains de fret. Mais en y ajoutant dorénavant des attributs digitaux. Cet attelage permettra d’exploiter des « trains intelligents ».


SWEG_ATO_zugAllemagne : rail numérique, ERTMS et ATO pour les trains régionaux
02/09/2020 – En Allemagne, des Lander et Hambourg investissent eux-mêmes dans la technologie ATO pour leurs trains régionaux. La rail numérique prend corps pour le trafic local.


SNCB_siege_2Comment les satellites et l’intelligence artificielle surveillent la végétation
24/08/2020 – La technologie permettant de comprendre la végétation peut sembler incongrue, mais elle peut contribuer à réduire les coûts sur un réseau ferroviaire. Connaître la végétation, c’est anticiper des problèmes à venir


TER_SNCFTaxirail, le train autonome à la demande
28/07/2020 – On parlait l’autre jour des 9.000 kilomètres de petites lignes UIC 7 à 9 dont on n’a pas encore trouvé la recette miracle pour leur maintien. Le concept novateur de Taxirail pourrait leur donner vie.


Digirail_4Alstom va tester des locomotives de manœuvre automatiques aux Pays-Bas
15/07/2020 – Alstom a signé un accord avec le néerlandais ProRail pour procéder à des essais de conduite automatique ATO sur des locomotives Lineas, opérateur privé belge.


Digirail_4Digital : un potentiel énorme pour le rail
21/04/2020 – Comment le digital peut aider le rail à reconquérir une meilleure place dans le monde des transports ? Quelques exemples parmi d’autres.


HST_driverless_4Le premier train à grande vitesse sans conducteurs est lancé en Chine
19/01/2020 – La Chine vient de lancer le premier service de trains à grande vitesse autonome au monde, sur une ligne spécialement conçue pour les Jeux olympiques de 2022.


Range-E_2Triage autonome des wagons dans le port de Bremerhaven  – 07/11/2019 – Des manœuvres autonomes sont en cours de tests sur des voies ferrées du port de Bremerhaven, en Allemagne. Les résultats du projet de recherche “Rang-E – Manœuvres autonomes sur les rails portuaires” ont été présentés par l’Institut d’économie et de logistique du transport maritime


NS_2Quand le rail s’associe au développement de l’intelligence artificielle aux Pays-Bas  – 15/10/2019 – NS et KLM vont s’associer à trois autres groupes néerlandais, à savoir ING, Ahold Delhaize et Philips, pour soutenir l’écosystème d’intelligence artificielle aux Pays-Bas en promouvant le développement de l’IA à travers le pays.


Tram_2L’Allemagne teste un dépôt de tram automatisé  – 10/10/2019 – Un dépôt de tram appartenant au Verkehrsbetrieb Potsdam, près de Berlin, sera entièrement automatisé pour étudier, par exemple, l’automatisation de certaines opérations d’entretien. Mais pas seulement…


Chiltern_4Chiltern Railways : des pièces en 3D pour moins d’immobilisation du matériel – 04/10/2019 – Chiltern Railways deviant le premier opérateur ferroviaire britannique à tester des pièces imprimées en 3D sur des trains de voyageurs en service.


IA_mobil_4Comment l’intelligence artificielle va révolutionner la mobilité – 18/08/2019 – L’intelligence artificielle comporte notamment l’apprentissage continu qui accumule des données pour constamment rechercher de nouveaux modèles. Et cela convient pour la mobilité intégrée, très gourmande en données.


Maintenance_DigitalLa digitalisation du rail : c’est déjà du concret chez Infrabel
23/06/2019 – Aujourd’hui, le monde digital n’est plus une lubie, mais une réalité. Il est intéressant d’observer ce qui se fait dans le secteur ferroviaire.


5G_DeutschlandLa 5G pour le rail allemand, par Prof. Dr. Sabina Jeschke
10/02/2019 – La cinquième génération de téléphones mobiles, la 5G, est dans les starting-blocks. Au printemps 2019, les licences de radio mobile pour le futur réseau 5G seront vendues aux enchères en Allemagne. Implantée le long des voies, elle permettra à la DB de charier de très grandes quantités de données pour la digitalisation du rail.


3d_1L’imprimante 3D fait son entrée dans les dépôts
30/01/2019 – La numérisation du monde ferroviaire en est encore à ses balbutiements. Mais les choses sont en train de changer dans les dépots. Démonstration.


Autonomous_railwayLe train autonome : où en est-on réellement ?
23/09/2018 – Innotrans est terminé. La prochaine édition aura lieu en 2020, à Berlin. A cette date, parlera-t-on davantage du train autonome qu’on annonce un peu partout ? Petit tour d’horizon des derniers développements.


Maintenance_predictiveL’ère digitale : quel impact sur le transport ?
Maintenance prédictive, sécurité du rail, big data et nouveaux matériaux sont appelés à investir de plus en plus le secteur ferroviaire.


La digitalisation du rail : c’est déjà du concret chez Infrabel

Pour avoir une idée de l’atmosphère actuelle autour de la transformation numérique, on pouvait par exemple visiter les Digital Days du gestionnaire d’Infrastructure belge Infrabel.

Une certitude : le numérique change fondamentalement la façon dont les entreprises conçoivent et fournissent leurs services et comment elles fonctionnent en interne. La nécessité de promouvoir une culture numérique est inévitable, en particulier dans les entreprises techniques, comme les gestionnaires d’infrastructure ferroviaire : elle permet aux entreprises de produire des résultats plus rapidement, mais attire également les jeunes talents et encourage l’innovation. Il existe une très forte demande dans le secteur ferroviaire pour changer de paradigme. Cependant, la transformation numérique n’a pas d’état final. C’est au contraire un cheminement sans fin pour faire du changement lui-même une compétence essentielle dans l’ensemble de l’organisation, dans le seul but d’améliorer la qualité de service, d’éviter le gaspillage et de mieux comprendre son entreprise.

Infrabel avait exposé début juin dans ses ateliers du nord de Bruxelles une série d’exemple de gestion du réseau par le biais de l’outil digital. L’environnement ferroviaire est en plein bouleversement : pour exploiter son réseau, on tente non seulement de limiter les déplacements inutiles sur le terrain, qui coûte beaucoup d’heures de travail, mais le digital permet surtout de capter des informations que l’être humain ne serait pas capable d’effectuer en temps réel et rapidement. Par exemple la température des rails sur tout le réseau, en une minute. Par exemple l’état de la végétation en un seul coup d’œil. Infrabel présentait donc, sous châpiteau, 18 stands présentant chacun une innovation numérique, comme la modélisation du « paysage ferroviaire », le Building Information Modelling (BIM) pour le développement de projets, la cartographie des images de drones pour la surveillance des infrastructures ou encore la détection Lidar pour la gestion de la végétation au ras du sol. Mais on pouvait aussi découvrir beaucoup d’autres applications.

Un exemple est le système d’avertissement automatique des trains destiné au personnel d’entretien des voies : développé par Zöllner (Allemagne), la société a mis au point le produit Autorpowa, qui est utilisé dans une zone localisée et informe les travailleurs des voies d’un train qui approche afin de quitter leur chantier en toute sécurité. Le système dispose d’un appareil qui enregistre sur site le lieu de l’intervention. Les coordonnées sont alors envoyées au dispatcher régional en cabine de signalisation qui dispose ainsi d’une information complète de la présence d’un chantier.

« Les procédures de maintenance que nous effectuons, réparation d’infrastructures et remplacement des rails, resteront en grande partie les mêmes », déclare Carel Jockheere, directeur du ‘smart railway programme’ chez Infrabel, à l’International Railway Journal. « Ce que nous pouvons faire différemment, c’est d’utiliser plus efficacement le temps disponible et de prendre des décisions plus adéquates concernant ce qui doit être remplacé à un moment précis. », explique-t-il. Les données précises de trafic s’avèrent ainsi pertinentes. En tenant compte du poids de chaque train et du nombre de passage par jour, on peut estimer avec exactitude le taux d’usure d’un aiguillage, élément essentiel pour la sécurité.

digital-7-750x450

 

Les drones sont une autre application du digital dans l’exploitation du réseau ferré. C’est un outil très critique : d’une part il permet de visualiser de manière précise, à moins de 30m, tous les éléments de la voie ou l’état des pièces sous un pont, souvent inaccessible avec une équipe. Mais d’autre part, les drones sont sujet à de très grandes restrictions légales quant à leur utilisation, certains riverains ne voulant pas avoir leur jardin scanné… Le réseau ferré scanné par les drones permet de capter des données très précises sur l’implantation de tous les éléments de l’infrastructure : rails, aiguillages, caténaires, poteau de signalisation, caniveaux à câbles, armoires diverses. Cela permet un inventaire très complet et précis, en coordonnées géographiques Lambert, ce qui permet sur plan de mesurer des longueurs, des emplacements et de créer de nouvelles installations.

Maintenance_Digital

 

La réalité augmentée est un autre outil prometteur. Les opérations d’entrepôt comprennent principalement le tri des produits et la récupération du bon produit. Cela peut être un travail très délicat. Un immense entrepôt peut être un endroit difficile pour localiser un article particulier. L’utilisation traditionnelle du papier et du stylo est lente et sujette aux erreurs. La réalité augmentée est pratique car elle fournit une image 3D de l’entrepôt et peut montrer le produit que la personne recherche. En fin de compte, cela peut réduire la consommation de temps et éliminer toute possibilité d’erreur. Des pièces électriques, des câbles, des appareils électroniques, l’atelier central de Schaerbeek d’Infrabel gère notamment près de 16.000 références.

La collecte d’une masse de données est aussi un vrai défi. Dans le monde numérique et informatique, les informations sont générées et collectées à une vitesse qui dépasse rapidement la limite. Il faut faire le tri entre ce qui est pertinent, et parfois innover en se posant la question de savoir si des données inutilisées pourraient avoir au contraire une utilisation dans la gestion du réseau ferré. Infrabel a d’ailleurs dû acheter des serveurs supplémentaires pour emmagasiner cette masse de données qui grossit de manière exponentielle. Le tri des données a permis à l’entreprise d’ouvrir un portail open data avec des données de trafic et de géolocalisation. Ce portail est ouvert au public, pas seulement aux développeurs.

Les exemples que l’on pouvait découvrir à lors de ses Digital Days proviennent tous d’une élaboration interne, se plaisait à dire le staff présent. Il est encourageant, dans une Belgique que l’on croit souvent en retrait, de voir que la digitalisation progresse dans un secteur ferroviaire qui est souvent plus lent à la transformation numérique. Il y a encore des progrès à faire, tout particulièrement dans la gestion du trafic. Ce sera probablement pour la prochaine fois.

2019 – Vidéo Brutélé – https://bx1.be/news/digital-days-drones-et-realite-augmentee-pour-un-millier-de-travailleurs-dinfrabel/

2019 – La page Digital Days d’Infrabel (en anglais uniquement)

Allemagne : quand la Deutsche Bahn aide le secteur routier

Le monde change, et la numérisation du transport se poursuit à grand pas. Parfois avec des acteurs inattendus, comme la Deutsche Bahn qui se met à essayer des camions… L’utilisation de camions roulant en ‘peloton’ sur les autoroutes allemandes serait sûre, techniquement fiable et facilement applicable dans la routine d’une entreprise de logistique, indique un communiqué de presse. Ce sont les résultats tirés du premier test mondial sur le terrain avec des ‘pelotons de camions’ dans le cadre d’opérations logistiques réelles, que les partenaires du projet ont présenté à Berlin la semaine dernière.

Mais pourquoi une entreprise ferroviaire s’intéresse-t-elle au groupage par camion ? Comme on le sait, le groupe Deutsche Bahn exploitait son trafic marchandise au travers de la filiale Schenker, une société achetée en 2002. DB Schenker regroupait toutes les activités de transport et de logistique de la Deutsche Bahn (sauf le fret ferroviaire), employant plus de 72 000 personnes réparties sur environ 2.000 sites dans environ 140 pays. Depuis 2016, les activités de fret ferroviaire ne sont plus exploitées sous la marque DB Schenker Rail, mais en tant qu’unité commerciale autonome sous la marque DB Cargo, au sein du groupe Deutsche Bahn. C’est donc plutôt sur le segment logistique que s’effectue ce test de camions en peloton.

L’autre raison est plutôt de nature technologique. Comme l’explique la professeure Sabina Jeschke, membre du conseil de la DB pour la Numérisation et la Technologie, en utilisant cette technologie, DB Schenker souhaite élargir son modèle d’affaires numérique. « Chez Deutsche Bahn, nous apportons une nouvelle technologie au secteur routier. Avec le projet de ‘peloton’, nous élargissons encore notre rôle de pionnier dans le domaine de la conduite autonome et en réseau ».

Côté technique, on définit ‘par peloton’ un système utilisé par des véhicules routiers dans lequel au moins deux camions conduisent en convoi serré sur une autoroute, avec l’aide de systèmes d’assistance à la conduite et de contrôle. Tous les véhicules du peloton sont reliés les uns aux autres par une sorte de ‘timon électronique‘ qui utilise une communication de véhicule à véhicule. Le camion de tête détermine la vitesse et la direction tandis que les autres suivent. L’avantage de cette technologie réside dans l’effet de glissement qui permet au véhicule suivant de conduire plus efficacement.

DB Schenker n’a pas entreprit ces tests seule, mais avec des partenaires. Le ministère fédéral des Transports et de l’Infrastructure numérique (BMVI) a versé un financement de 1,86 million d’euros aux partenaires du projet MAN Truck & Bus et à l’université des sciences appliquées de Fresenius. Selon les partenaires du projet, l’utilisation de pelotons de camions pourrait permettre une utilisation plus efficace de l’espace sur les autoroutes, une réduction des encombrements et une sécurité routière accrue.

>>> Voir : La Suisse prépare un réseau de fret souterrain automatisé

Dans le cadre de ce projet, des chauffeurs professionnels ont conduit deux véhicules reliés électroniquement sur l’autoroute A9 entre les succursales de DB Schenker à Nuremberg et à Munich, pendant près de sept mois. Après avoir parcouru quelque 35.000 kilomètres de test, les chauffeurs routiers, dont les véhicules étaient distants de seulement 15 à 21 mètres, ont fait l’éloge du confort de conduite et du sentiment général de sécurité. L’essai sur le terrain a également démontré des économies de consommation de carburant.

Andreas Scheuer, le ministre Fédéral des Transports et de l’Infrastructure numérique, justifiait ces tests : « La mobilité du futur sera automatisée et mise en réseau. Cela vaut également pour la logistique. Je soutiens donc totalement le secteur dans la mise sur le marché de technologies qui puissent rendre les processus encore plus sûrs, plus efficaces et plus respectueux de l’environnement, tout au long de la chaîne de valeur. Les chauffeurs ont un rôle clé à jouer ici : ils seront des spécialistes de la logistique moderne dans un camion numérique. »

En peloton sur 40% des kilomètres parcourus par transport terrestre

Selon les recherches de DB Schenker, le groupage peut être largement utilisé dans le réseau logistique. Alexander Doll, membre du Directoire pour les finances, le transport de marchandises et la logistique chez Deutsche Bahn AG, : « Nous avons analysé notre réseau de transport européen et nous pouvons affirmer qu’environ 40% des kilomètres parcourus pourraient être effectués avec la technique du ‘peloton’. » Cependant, pour cela, des tests supplémentaires et la mise en place d’un cadre réglementaire sont encore nécessaires. Les clients en bénéficieraient également. « Avec la technique du ‘peloton’, nous pouvons offrir des transports encore plus fiables. »

Le système du peloton installé dans les camions MAN a fonctionné sans à-coups 98% du temps. Les interventions actives du chauffeur en seconde position n’étaient nécessaires qu’une fois tous les 2.000 kilomètres, ce qui est bien moins que prévu. En outre, le projet pilote a démontré une réduction de 3 à 4% de la consommation de carburant. « Nous avons pu montrer que la technique du peloton pouvait potentiellement contribuer à la réduction de la consommation de carburant et des émissions de CO2. Avant tout, nous sommes ravis que le système fonctionne de manière fiable et puisse renforcer la sécurité sur autoroute. En conséquence, la technique du peloton est une étape importante pour nous sur le chemin de l’automatisation », explique Joachim Drees, président du conseil d’administration de MAN Truck & Bus SE.

>>> Voir : Le train autonome, où en est-on réellement ?

Les scientifiques confirment que les chauffeurs se sentent en sécurité

Des scientifiques de l’Université des sciences appliquées de Fresenius ont étudié les effets psychosociaux et neurophysiologiques sur les chauffeurs. L’expérimentation sur le terrain a considérablement modifié l’attitude sceptique des conducteurs. « Un sentiment général de sécurité et de confiance dans la technologie se reflète dans l’évaluation de certaines situations de conduite par les chauffeurs. Aucune d’entre elles n’a été décrite comme étant incontrôlable » explique la professeure Sabine Hammer de l’Institut des Systèmes Complexes (Institut für komplexe Systemforschung , IKS) à l’Université des sciences appliquées de Fresenius. Les chauffeurs ont constaté que les véhicules d’autres usagers de la route empruntant des voies adjacentes ou traversant plusieurs voies étaient « désagréables », mais sans importance. « En raison des temps de réponse rapides du système, les chauffeurs préféreraient désormais une distance de 10 à 15 mètres entre deux véhicules », a déclaré M. Hammer.

« Les mesures EEG ne montrent aucune différence systématique entre les parcours en peloton et les parcours classiques en ce qui concerne le stress neurophysiologique imposé aux conducteurs, c’est-à-dire en termes de concentration ou de fatigue » a déclaré le professeur Christian Haas, directeur de l’ITS. Pour une utilisation internationale, les scientifiques recommandent des recherches plus approfondies avec des périodes plus longues en mode peloton. Les partenaires du projet sont convaincus que les développements futurs peuvent accroître le potentiel de cette technique. De plus, de nouveaux modèles économiques numériques en logistique pourraient être envisageables.

Potentiellement, les camions groupés par peloton pourraient être une réponse aux trajets qui ne demandent pas un train complet dans un circuit logistique. La participation de la Deutsche Bahn ne concerne donc que le secteur logistique qui semble invariablement conçu pour fonctionner avec le mode routier. Que veut-on prouver en isolant le fret ferroviaire dans un entité distincte, en dehors de la logistique ? C’est toute la question. « Nous produisons trop cher et trop sophistiqué » déclarait en 2016 un manager de la DB à Die Welt. Ce n’est pas la soudaine conscience actuelle sur le climat qui va changer quoique ce soit. Une certitude : la route avance, fait des progrès et n’attendra pas que le rail se réveille. Autant se le mettre durablement dans la tête…

Références :

2016 – Die Welt / Nikolaus Doll – Warum die Lok gegen den Lkw keine Chance hat

2018 – Trucking Info / Jack Roberts – Truck Platoons on the Horizon?

2018 – DB Schenker Infof – Platooning: world’s first practical use of networked truck convoys on the A9

2019 – www.deutschebahn.com/db-mediaportal

2019 – EDDI – Electronic Drawbar – Digital Innovation

Ce que la 5G peut offrir aux chemins de fer

Comme le transport ferroviaire augmente très rapidement un peu partout, il devient essentiel d’avoir des communications de haute qualité pour le contrôle et l’exploitation des trains, ainsi que des communications de grande capacité pour les voyageurs et pour l’exploitation des trains, comme la maintenance prédictive. Actuellement, les systèmes de communication ne sont pas capables de fournir ces services, ce qui impliquerait l’utilisation de la 5G pour remplacer les anciens systèmes GSM-R et les systèmes dédiés à la signalisation ferroviaire.

5G_03_Siemens

Pour faire en sorte que le chemin de fer puisse améliorer considérablement ses services, de nouvelles solutions informatiques et de communication reposant sur les flux de datas sont nécessaires. Ces solutions permettront de surveiller, d’analyser et d’exploiter les informations relatives à l’énergie et aux actifs pour l’ensemble du système ferroviaire, par exemple le réseau électrique, les gares, le matériel roulant et les infrastructures. Or, pour surveiller et gérer des quantités énormes de données, les technologies actuelles ne suffisent plus et la 5G semble offrir d’énormes possibilités.

Spécifications techniques

Les discussions autour de la 5G relèvent en gros de deux courants de pensée : une vision axée sur les services qui considère la 5G comme une consolidation des innovations 2G, 3G, 4G, Wi-Fi et autres, offrant une couverture bien plus étendue et une fiabilité permanente ; et une seconde vision qui prévoit un changement progressif de la vitesse des données et une réduction de l’ordre de grandeur de la latence de bout en bout.

Certaines des exigences identifiées pour la 5G peuvent encore être rencontrées par la 4G ou d’autres réseaux. Mais les exigences techniques qui nécessitent un véritable changement de génération sont une latence inférieure à 1 ms et une vitesse de liaison descendante supérieure à 1 Gbps. « Avec la 5G, nous augmentons le débit de données, nous réduisons le temps de latence de bout en bout et nous améliorons la couverture. Ces propriétés sont particulièrement importantes pour de nombreuses applications liées à l’internet des objets. Un exemple est celui des voitures autonomes et des transports intelligents, pour lesquels une faible latence est essentielle », explique Zhiguo Ding de l’université de Lancaster. En quoi est-ce une révolution pour le chemin de fer ?

On pense trop souvent que la 5G est un gadget destiné à satisfaire les téléchargements et le streaming des voyageurs dans le train. Cette vision est très réductrice. La technologie 5G peut fournir des possibilités techniques industrielles qu’il n’est pas possible d’obtenir actuellement. L’internet des objets, par exemple, n’est pas un gadget destiné à surveiller seulement votre frigo ou votre chauffage à la maison, mais bien à obtenir un état des lieux permanent de l’usure des éléments.

Dans l’ensemble, la 5G permet une exploitation en temps réels pour ces quelques exemples suivants :

  • suivi en temps réel des queues aux guichets;
  • personnalisation marketing des millions de clients;
  • taux de charge des trains en temps réel et diffusion d’information pour mieux répartir les voyageurs;
  • usure des essieux et des éléments techniques des trains;
  • usure de l’infrastructure, surveillance des pics de consommation d’électricité;
  • possibilité de faire entrer les trains en atelier que quand cela est strictement nécessaire;
  • fabrication de certaines pièces de rechange avec une imprimante 3D;
  • Prévisions de trafic avec l’intelligence artificielle.

Toutes ces possibilités requièrent des flux très important de données que la 4G actuelle n’est pas en mesure d’offrir.

5G_02_ticket

Du côté des voyageurs

Les voyageurs ont trois demandes essentielles :

  • rapidité d’achat des tickets et lisibilité simple des tarifs;
  • tickets sans papier;
  • un wifi gratuit fiable à bord sans coupures.

La tarification est une jungle nationale, parce que certains éléments ne concernent que les résidents locaux qui bénéficient d’une politique sociale locale, comme les étudiants ou les seniors. Il est essentiel malgré tout de présenter, pour un trajet X, une tarification la plus simple possible en un seul coup d’oeil, puis de pouvoir choisir la meilleure formule et d’obtenir un QR code en guise de billet, plutôt que d’avoir l’obligation de l’imprimer.

Du côté des opérateurs téléphoniques, la priorité a été donnée de placer les antennes dans tous les villages du pays afin d’avoir la couverture résidentielle maximale. Cependant, il existe encore beaucoup de « trous » le long des voies et la 4G est interrompue, tout comme parfois même la simple communication téléphonique. Il n’y a rien de plus frustrant pour les voyageurs, alors que le train est précisément vanté pour « faire autre chose que de conduire ».

Du côté des opérateurs ferroviaires

Les applications 5G peuvent être regroupées en trois zones , mais les deux premières sont les plus importantes pour les communications ferroviaires:

  • communications d’environnements critiques .
  • communications à bande passante augmentée et haute vitesse .
  • communications de masse et IoT.

Le premier point est très avantageux et utile pour les applications de contrôle et de maintenance des opérations critiques et d’un intérêt très spécifique pour les communications ferroviaires. Celles-ci peuvent être entreprises en établissant des communications sécurisées, ultra fiables (perte de paquets inférieure à 1 par 100 000 000 millisecondes) et à faible temps de latence (1 milliseconde).

Comme le souligne le Prof. Dr. Sabina Jeschke de la Deutsche Bahn, les données 5G des capteurs de trains et d’infrastructures ferroviaires peuvent être transmises de manière bien plus rapide : reconnaissance d’objets et géolocalisation, communication entre trains (Car2X) ou encore transmission de données techniques des trains vers les dépôts pour la maintenance conditionnelle.

La maintenance conditionnelle est d’une importance cruciale. Les autorités responsables des transports ne veulent plus que des dizaines de trains restent dans les ateliers pendant plusieurs jours. Comme le train est un actif qu’il faut faire rouler, le taux de disponibilité doit être nettement amélioré.

Le point le plus critique concerne la signalisation. Le poids d’un train et sa vitesse déterminent l’espace nécessaire entre deux convois afin d’éviter qu’ils n’entrent en collision. Avec la signalisation conventionnelle, cette distance est actuellement très élevée et impacte sur le flux disponible sur une ligne ferroviaire. Pour éviter de construire d’autres voies coûteuses, l’idée est de réduire l’espace entre deux trains et d’améliorer le débit. Or, le fait que les trains ne sont pas tous homogènes posent des problèmes que seule une forte quantité de données traitée très rapidement pourrait résoudre. Cela démontre l’importance de la 5G qui devrait être couplée avec la technologie ETCS niveau 3, qui n’est pas encore d’application à ce jour.

5G_04_SBB

Bataille des géants

La Commission et les pays de l’UE s’efforcent de créer un environnement favorable à la construction des écosystèmes et au développement du savoir-faire en Europe. À cet égard, l’Observatoire européen 5G rend compte des progrès réalisés dans le domaine du spectre et des feuilles de route nationales. Un nouveau rapport de l’Observatoire 5G de la Commission européenne montre que l’Europe montre la voie en matière de tests 5G avec 139 essais dans 23 États membres, créant de nouvelles opportunités commerciales pour la 5G. Comme le montre le rapport, les préparatifs s’intensifient en Europe alors que les premiers réseaux 5G sont prêts à être ouverts aux entreprises.

La 5G peut aussi être perçue comme un nouveau business pour les entreprises, alors que les ventes de 4G s’essouflent par le fait que le marché est devenu mature et saturé. Tous les « grands » du secteur data, Cisco, Siemens, IBM, Samsung, ainsi que le controversé Huawei se sont mis en ordre de bataille pour gagner des marchés dans le monde entier.

C’est une bataille qui n’est pas au goût de tout le monde. Les enjeux géopolitiques autour de la cinquième génération de téléphonie mobile se mêlent désormais aux défis financiers et concurrentiels. Mais il y a aussi d’autres enjeux qui inquiète le monde scientifique.

La 5G mauvaise pour la santé ?

Depuis sa création, l’un des principaux problèmes liés à la technologie 5G concerne ses effets potentiels sur le corps. Des études scientifiques révisées par des pairs indiquent déjà que les technologies sans fil actuelles 2G, 3G et 4G – utilisées de nos jours avec nos téléphones portables, ordinateurs et technologies portables – créent des expositions aux radiofréquences qui posent un risque grave pour la santé des êtres humains, des animaux et de l’environnement.

La 5G augmente l’exposition aux champs électromagnétiques de radiofréquence ont prévenu, en septembre 2017, plus de 170 scientifiques dans un moratoire commun. De leur côté, les grandes agences de santé tiennent des propos bien plus nuancés. Le lecteur intéressé pourra tenter de trouver une réponse à ce lien (en anglais), qui recense de nombreuses études sur cette question.

Au-delà de ces polémiques qui sortent du périmètre ferroviaire, il faut garder à l’esprit que la technologie et la réorganisation du chemin de fer est important pour le climat. Il s’agit de transférer vers le rail le plus de gens possible vers un transport décarboné. Or, pendant que le chemin de fer se modernise, d’autres secteurs accaparent la technologie de manière beaucoup plus rapide et pourraient démontrer aux décideurs politique que, décidément, le train est toujours en retard. Entre les ondes et les déplacements sans carbone d’un maximum de citoyens, il va falloir choisir…

Sources :

2014 – GSMA Intelligence – Understanding 5G: Perspectives on future technological advancements in mobile

2015 – IEEE Spectrum / Alexander Hellemans – Will 5G become the backbone of the Internet of Things?

2016 – Mitsubishi Electric / David Mottier – How 5G technologies could benefit to the railway sector: challenges and opportunities

2017 – Cisco / Stephen Speirs – Why Wait for 5G? The Challenges of Railway Connectivity

2018 – Computer Weekly.com / Alex Scroxton – Trackside network to bring 5G to UK rail travellers by 2025

2018 – Railtech.com – Network Rail va commencer les essais avec la 5G

2018 – Teldat / Fransisco Guerrero – Will 5G solve the railway dilemmas?

2018 – Eurescom – The 5G-PICTURE approach for future railway systems

2019 – Intelligent Transport – Automotive and transport among most-tested use cases for 5G technologies

Trenitalia se lance dans les gares digitales et écolos

Digital_Trenitalia

27/03/2019 – Construire les gares ferroviaires comme de futurs hubs intermodaux sans impact sur l’environnement, c’est l’objectif du projet de co-conception GreenHub, qui associe durabilité environnementale, efficacité énergétique et technologies innovantes pour faire des gares un espace unique caractérisé par l’utilisation de matériaux recyclés et recyclables.

GreenHub – créé par FS, Rete Ferroviaria Italiana (RFI, le gestionnaire d’infra) et Italferr en collaboration avec Sirti et 8 start-ups italiennes – vient d’être présenté à Gênes. Il s’agit d’un projet pilote visant à faire des gares du futur un espace vert unique dans lequel des technologies innovantes étudiées par des startups italiennes et internationales coexisteront à la fois à l’intérieur et à l’extérieur dans le design des bâtiments. Intégré au sein du Consorzio Elis Open Italie 2018 , le projet vise à combiner les besoins d’innovation des grandes entreprises avec le besoin de croissance des startups.

Preuve de l’engagement du groupe FS en matière de responsabilité sociale et environnementale, L’installation Dynamo sera le pivot d’un véritable espace vert, car l’espace dans lequel il sera construit sera caractérisé par l’utilisation de matériaux recyclés et recyclables. Les voyageurs en transit apprécieront la polyvalence des installations de gares en forme de pyramide, en parfaite harmonie entre durabilité, technologie et esthétique. Les matériaux utilisés inclueront le bois, l’aluminium et l’acier.

L’installation multi-sources Dynamo, développée par la startup Verde 21 en collaboration avec trois autres start-ups, offrira de nouveaux services aux passagers utilisant de l’énergie produite à partir de sources renouvelables. Les voyageurs disposeront de bancs avec des prises intégrées pour charger les tablettes et smartphones, ainsi que d’un point d’accès pour la connectivité Wi-Fi . Les informations géolocalisées pourront être consultées via des affichages spéciaux. De plus, à l’avenir, il sera possible de recharger, même à l’extérieur de la gare, des vélos ou des scooters électriques.

Verde 21 accumulera et fournira l’énergie renouvelable collectée par les panneaux photovoltaïques traditionnels et par les panneaux photovoltaïques transparents spéciaux produits par la nouvelle société Glass To Power. Pour l’accumulation d’électricité supplémentaire, en adoptant la même technologie sous différentes variantes, la zone sera pavée de panneaux photovoltaïques à accès direct fabriqués par la startup Platio. Avec la technologie de démarrage U-Earth, l’air sera mis sous surveillance et purifié en temps réel. L’approche intégrée permettra ainsi de développer un nouveau concept technologique générant des synergies entre grandes et petites entreprises.

Avec Open Italy 2018, l’alliance de grandes entreprises italiennes promue par le consortium Elis sous le patronage du ministère du Développement économique (34 entreprises présentes, 186 startups) , a été créée pour recueillir et soutenir le potentiel d’innovation des startups italiennes. Côté ferroviaire, GreenHub confirme l’importance des gares ferroviaires en tant qu’atouts importants pour le développement de plus en plus durable des nœuds urbains et en tant que lieux d’agrégation et de partage, capables de répondre aux besoins sans cesse croissants de la population.

La durabilité, pilier stratégique de toutes les activités du groupe FS, est une condition préalable à la réalisation de la mobilité du futur, sujet sur lequel le secteur de l’innovation technologique prête de plus en plus une grande attention.

Mobility as a Service : la guerre des datas

Le concept de MaaS (Mobility As A Service) suppose une mise en commun des données de trafic de toutes les entreprises participant à une plateforme numérique. Or, toutes les entreprises ne comptent pas fournir ce qui est l’or noir d’aujourd’hui : les datas.

Les volumes de données disponibles sont en train de remodeler le modèle de la manière dont les entreprises commercialisent leurs produits. Avec le grand nombre de données disponibles, les entreprises peuvent désormais exploiter beaucoup d’informations et créer de nouvelles idées pour attirer les clients et leur proposer de nouveaux services. C’est exactement ce que font Amazon ou Google, qui ont tellement de données sur leurs serveurs qu’ils peuvent se rendre incontournables. La data, c’est désormais le nouvel or noir du XXIème siècle. Qui détient les datas détient le pouvoir. Et cela, certaines entreprises l’ont bien compris.

Le concept récent de MaaS – Mobility as a Service -, est un peu le contraire d’Amazon ou Google. Une plateforme numérique, créée par une entreprise extérieure, agrège, sous contrat, toutes les données trafics de plusieurs entreprises et fournit au voyageur un service unique avec un mode de paiement unique. Cela peut paraitre séduisant, mais tout n’est pas aussi clair qu’il n’y parait. Les datas, ce sont des pépites commerciales. En plus de la perte potentielle d’usager, certaines entreprises de transport public craignent qu’une application MaaS ne porte atteinte à la relation directe qu’elles entretiennent avec les navetteurs.

C’est ce qu’explique David Zipper dans un article du Citylab qui relate l’expérience d’Helsinki (1) : « l’efficacité de MaaS n’est pas claire si les entreprises de transport en commun – qui sont les piliers des réseaux de mobilité, en particulier dans les villes européennes – ne veulent pas voir ces plates-formes tierces réussir. » À Helsinki, l’opérateur de transport public HSL n’aurait pas encore ouvert sa billetterie pour permettre aux abonnés de Whim – l’application locale -, de profiter de la commodité de l’abonnement mensuel de HSL, signifiant que les utilisateurs de Whim doivent obtenir un nouveau ticket chaque fois qu’ils changent de transport.

De nombreux opérateurs de transport public exploitent un réseau en monopole depuis très longtemps, parfois plus de 50 ans, dans toutes les villes européennes. Ils entretiennent des relations étroites – et souvent ambigües – , avec le pouvoir politique local. Ces opérateurs ont souvent mis des années à promouvoir leur marque au sein des utilisateurs, qui sont tous des électeurs de pouvoir local. Ces opérateurs historiques doivent aussi justifier les subventions accordées par la ville. Le MaaS, avec l’irruption de nouveaux opérateurs alternatifs, est vécu comme un affaiblissement du pouvoir, à la fois pour l’opérateur historique, mais aussi par certains politiciens, qui perdent une partie du contrôle des déplacements de leurs électeurs. Avec les datas, il y a un grand risque de constater que certaines lignes de transport public ne se justifient pas, et qu’elles ont été exploitées que sur base de considérations politiques. Il y a un grand risque de constater que les flux de voyageurs ne correspondent pas à l’équité territoriale souhaitée par le pouvoir politique.

Vélo vs bus ? Tout dépend, mais c’est clair que les cyclistes ne prennent pas les bus…

L’autre risque, c’est de constater que les options alternatives fonctionnent mieux que la combinaison proposée par l’opérateur historique. À certaines heures de la journée, on peut ainsi proposer un trajet de A vers B en 18 minutes par vélo électrique, alors que l’opérateur historique propose 3 combinaisons de bus ou tram qui prennent 30 minutes ou davantage. Durant la belle saison d’été, nombreux seront les utilisateurs préférant le vélo plutôt que 3 bus surchauffés !

Ces risques sont bien connus des transporteurs publics, lesquels n’ont pas les moyens financiers, ni le support politique, pour s’engager dans des offres complémentaires de vélos ou de trottinettes en libre-service. Certains investissements en ligne de tram doivent conserver leur justification. D’autres politiciens utilisent au contraire le MaaS pour contourner le monopole et les manquements supposés du transporteur historique.

En France, plus qu’ailleurs, l’évolution des MaaS heurte bien évidemment une certaine conception de la République. La revue Connexions du Cre-RAPT note ainsi que  les frontières entre transport public et transport privé, entre individu et collectif ou encore entre les différents secteurs économiques de la ville (immobilier, énergie, déchets, mobilité…) sont remises en cause. Cela amène à repenser le modèle de la mobilité urbaine et le partage des rôles entre les différents acteurs de la ville.

Concernant les données, objet de toutes les convoitises, les autorités organisatrices françaises revendiquent le rôle d’agrégateur en justifiant de leur caractère d’intérêt général, tandis que les opérateurs traditionnels font valoir le droit de protection de certaines données relevant du secret industriel et commercial. Les autorités publiques balancent entre maintien de leur prérogatives et satisfaction de leurs électeurs. Elles ont peur des grandes plateformes privées, telle Waze, qui dévie le trafic par de simples algorithmes sur lesquels elles n’ont pas la main.

À Helsinki, il a fallu une loi nationale sur les transports pour obliger tous les transporteurs, y compris l’entreprise historique HSL, à fournir leurs datas aux applications MaaS. La législation finlandaise impose désormais à tout fournisseur de services de transport de rendre sa fonctionnalité de billetterie complète disponible à un tiers. HSL devra donc donner aux plateformes MaaS, telles Whim, un accès à ses forfaits mensuels d’ici la fin de 2018. Certaines personnes estiment qu’il s’agit là d’une défaite de l’État, d’autres estiment que l’on va dans la bonne direction. Le débat ne fait que commencer…

 

Références

(1) Citylab, David Zipper, 2018 :  Helsinki’s MaaS App, Whim: Is It Really Mobility’s Great Hope?

RATP – Connexions 2017 : Quel modèle économique pour le transport public demain ?

LinkedIn Pulse, Richard Rowson, 2018 : MaaS – cracks in the vision?

La Suisse prépare un réseau de fret souterrain automatisé

La Suisse toujours à la pointe de la technologie. Après le projet utopique de Swiss Metro dans les années 90, le pays remet le couvert avec un autre projet sous terre : Cargo Sous Terrain. Et cette fois avec du concret, du moins au niveau juridique.

Cargo sous terrain est un système logistique complet, automatisé, flexible et durable qui permet le transport de palettes et de caisses pour paquets, articles individuels, produits en vrac ainsi que le stockage intermédiaire. Des tunnels relient des sites de production et des sites logistiques aux agglomérations. En ville, Cargo sous terrain distribue les marchandises en collaboration avec des partenaires, dans des véhicules écologiques. Il contribue également à l’évacuation des déchets.

Concrètement, il s’agirait de creuser un réseau de tunnels de six mètres de diamètre à 50 mètres sous la surface. Ils seraient équipés de trois voies. Les marchandises seraient placées dans des conteneurs ou sur des palettes transportés sur des véhicules automoteurs et sans conducteur circulant à 30 km/h.

Cette nouvelle infrastructure à marchandises, sous-terraine, complèterait et délesterait d’ici 10 ans le réseau de route et de rail suisse. Un premier tronçon pourrait relier dès 2030 la région d’Härkingen/Niederbipp à Zürich en Suisse centrale. Un réseau complet reliant les lacs de Constance et de Genève avec des liaisons allant vers Bâle et Lucerne serait prévu par la suite.

Ce projet fou, d’origine privée, regroupe des grands noms du commerce de détails suisse comme Migros, Coop, Manor et Denner, ainsi que CFF Cargo, Rhenus Logistics, Swisscom ou La Poste. Restait à trouver les financements nécessaires. Comme la collectivité est susceptible de retirer un avantage léger de cette entreprise sous terre, le Conseil Fédéral était disposé dès 2016 à préparer une loi spéciale qui permettrait d’avoir une base juridique uniforme pour la construction de l’ensemble du projet. Condition : alors que de 2013 à mars 2017, Cargo Sous Terrain était organisé en association de promotion, Berne exigeait que l’association soit transformée en une véritable société anonyme, ce qui fût fait en mars 2017.

>>> Voir : Allemagne, quand la Deutsche Bahn aide le secteur routier

Le processus législatif devait aussi inclure le soutien des cantons participants et la preuve du financement de la phase de permis de construire pour un montant de 100 millions de CHF. La composition large de l’association d’actionnaires témoigne du soutien du secteur, qui cofinance et fait progresser le contenu du projet. Comme auparavant, le CST est en contact étroit avec les cantons au cours de la première étape pour clarifier les questions relatives au projet suffisamment à l’avance avant la mise en œuvre prévue du système logistique global. Celles-ci concernent, par exemple, la connexion des hubs au réseau de transport existant et la coordination avec l’aménagement du territoire cantonal. Cet échange a lieu dans le cadre d’un groupe de travail réunissant la Conférence des directeurs de la construction, de la planification et de l’environnement (BPUK) et les bureaux de spécialistes compétents d’Argovie, de Berne, de Soleure et de Zurich.

Le Département fédéral des transports (l’OFT) a été très officiellement chargé d’élaborer une loi d’ici la fin de 2018. Plutôt optimiste, Cargo Sous Terrain (CST) prévoit une résolution parlementaire pour 2020, ce qui permettrait une phase d’approbation de la construction du premier tronçon entre Härkingen-Niederbipp et Zurich, qui ouvrirait en principe en 2030. Le coût total de cette première étape, comprenant toute l’infrastructure souterraine, les logiciels, les hubs et les véhicules souterrains et de surface (pour la logistique urbaine) est estimé à 3 milliards de CHF.

>>> Voir : Le train autonome, où en est-on réellement ?

Les projets d’investissement de CST prévoient l’association de 55% des investisseurs suisses au consortium à la suite de la libération de tous les engagements en capital pour la phase de permis de construire. Aux actionnaires suisses se sont joints des investisseurs internationaux tels que le développeur Meridiam et le conglomérat Dagong en Chine, décidés à apporter leur savoir-faire dans le futur projet. La participation minoritaire de Dagong est une stratégie destinée à exporter la technologie suisse en Chine, ce qui peut paraître comme un pari risqué.

Avec l’ouverture progressive – et espérée -, à partir de 2030, le système logistique complet CST desservira environ 10 millions de personnes en Suisse à l’aide d’un réseau de 500 km de tunnels, 80 points d’accès pour les marchandises (hubs) et de la logistique urbaine à l’horizon 2045. « Nous sommes extrêmement heureux que le gouvernement fédéral ait décidé d’ouvrir la consultation pour une loi CST. Nous sommes d’autant plus motivés à poursuivre notre plan visant à doter la Suisse et ses centres urbains d’un système logistique global efficace et respectueux de l’environnement à l’ère numérique », a déclaré Peter Sutterlüti, président du conseil d’administration de CST.

La suite sera passionnante à suivre. Tout en restant les pieds sur terre. L’ancien Swiss Metro, également devenu une société anonyme en 1992, a été dissoute en 2009. Peut-on formuler davantage de succès à ce délirant projet de Cargo Sous Terrain ? Super blague ou réelle tentative d’innovation, l’avenir nous dira quoi…