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Drones : La maintenance du réseau ferré prend de la hauteur

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Drones : La maintenance du réseau ferré prend de la hauteur

Ce scan de la gare Saint-Charles, à Marseille, est issu du nuage de points obtenus par un lidar. Il a été colorisé pour mettre en évidence les rails, les structures, les caténaires et les ballasts, dont l’identification prépare la modélisation du terrain.

Altametris, la filiale de SNCF Réseau spécialisée dans les drones, déploie ses engins volants pour inspecter les infrastructures. Elle a développé une activité de traitement des données qu’elle propose à d’autres entreprises.

Avec ses 30 000 km de voies et ses 1 201 passerelles et ponts, le réseau ferré français pose un défi de taille aux équipes chargées de la maintenance. Il suppose non seulement d’effectuer de nombreuses inspections, en intervenant dans des lieux parfois difficiles d’accès, mais aussi de recueillir des informations variées afin de sécuriser et fluidifier le trafic. État des voies, des infrastructures, de la végétation, analyses topographiques… Collecter ces données implique la mobilisation d’agents sur le terrain, souvent pendant plusieurs jours, quand il ne faut pas s’adjoindre les services d’un pilote d’hélicoptère pour la prise de clichés aériens.

Altametris, filiale de SNCF Réseau, déploie sa flotte de drones pour faciliter ces opérations. L’idée d’exploiter ces engins volants n’est pas nouvelle. Dès 2004, Nicolas Pollet, alors géologue chez le gestionnaire des infrastructures ferroviaires, s’est intéressé au sujet. Objectif : proposer aux agents de la SNCF sur le terrain un œil déporté pour les inspections, la surveillance et la maintenance. « À l’origine, les agents devaient parfois escalader des environnements dangereux pour effectuer des relevés. SNCF Réseau a vite compris que les drones pourraient les remplacer et raccourcir la durée des missions », souligne Anthony Victor Mehl, le directeur commercial d’Altametris. Cependant, au début des années 2000, les technologies des drones à usage civil étaient bien loin d’avoir atteint leur maturité, rappelle Nicolas Pollet. Et il faudra attendre la parution, en 2012, au Journal officiel, de l’arrêté les réglementant, pour que SNCF Réseau se dote d’une division drones. En 2016, ce pôle comptabilise 650 vols et 10 000 km parcourus. En 2017, il devient une filiale à part entière de SNCF Réseau et se rebaptise Altametris.

Pour s’adapter aux différentes missions, la nouvelle entité a étoffé sa gamme d’aéronefs, du petit drone portatif, déployé en quelques secondes par les agents de maintenance, au modèle Ricopter de Riegl. Fleuron de la flotte, cet octocoptère de 23?kg peut transporter un scanner lidar, utilisé pour des opérations de lasergrammétrie. Il est capable de fournir un nuage de 1 000 points par m2, avec une précision absolue de 2?cm. À vocation industrielle, ce drone est équipé de plusieurs dispositifs de sécurité pour protéger l’intégrité du matériel embarqué, souvent onéreux. Ses fonctions essentielles sont doublées : l’appareil peut voler sur quatre rotors pour rapporter son matériel à bon port.

Modélisation du réseau en 3D

Altametris capte des données qui serviront à modéliser certaines parties du réseau pour étudier divers paramètres. Le nuage de points du lidar peut, en effet, être associé numériquement aux images issues de relevés photogrammatiques. Cette opération aboutit à une représentation 3D relativement fidèle de l’environnement étudié. Le laser peut s’affranchir de la végétation pour faire apparaître le terrain sous-jacent. Les experts ont ainsi accès, en une demi-journée, à des informations topographiques précises et facilement exploitables informatiquement.

Récemment, Altametris a ajouté une corde à son arc : le traitement des données. « Cette activité est née afin de répondre aux besoins des donneurs d’ordres en leur fournissant un outil clés en main », indique Anthony Victor Mehl. La filiale de la SNCF, qui compte une trentaine de personnes, travaille sur des algorithmes d’intelligence artificielle pour faciliter la caractérisation du nuage de points [lire l’encadré]. Ses activités pourraient trouver des débouchés auprès de différentes branches de l’industrie. « Les gestionnaires de réseau sont notamment intéressés par la flexibilité de nos technologies et la pertinence des données récoltées », conclut le directeur commercial d’Altametris. ?

Vision affinée grâce au machine learning

Faire la différence entre un rail et le ballast ? Pas simple. Actuellement, la solution consiste à coupler un modèle de points à des relevés photos, puis à caractériser à la main certains éléments de l’image. Ce travail sera bientôt facilité par un algorithme qui identifiera une première portion de rail, l’intelligence artificielle se chargeant de reconnaître le reste de la voie. Ce procédé devrait également permettre de distinguer plus facilement les doubles numériques des arbres en bordure de voies, voire de reconnaître leur essence.

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