Illustration générée par IA pour Vossloh connect : voie ferrée avec aiguillage et maillage numérique dans un paysage verdoyant, avec un train en arrière-plan.

Story | 10/27/2026

De la surveillance des rails à l’anticipation de leurs besoins

Une enquête réalisée auprès des clients et l’intérêt suscité lors d’InnoTrans lèvent le voile sur le prochain chapitre des infrastructures ferroviaires numériques

Une mesure chiffrée est un indicateur des performances actuelles de rails. Une prévision peut aider les responsables des infrastructures à déterminer quelles décisions devront être prises demain. Faire le lien entre les deux constitue, pour l’infrastructure ferroviaire, une évolution notable : intégrer des actifs physiques, des données générées par les inspections, l’expertise des ingénieurs, l’excellence du service et l’intelligence numérique pour bâtir une infrastructure qui saura résister à l’épreuve du temps grâce à une approche holistique et prédictive.

Carsten Sichler

Corporate Head of Marketing Communication

Lors d’InnoTrans, cette évolution a occupé le devant de la scène sur le stand de Vossloh. La société a ainsi présenté des solutions numériques capables de faire le lien entre les composants, les systèmes et les services au sein des différents domaines d’application. L’intérêt certain suscité chez les visiteurs laisse penser que les outils et les services numériques sont de plus en plus matures et pertinents dans le cadre des décisions opérationnelles prises chaque jour.

Les résultats de l’enquête récemment réalisée par Vossloh auprès de ses clients confirment cette impression. Ces conclusions offrent un début d’aperçu de ce dont les clients ont besoin : de meilleures informations concernant l’état des actifs, moins d’efforts physiques et une assistance pratique dans le cadre de la planification de la maintenance avant que les problèmes ne viennent perturber leurs opérations.

Pierre-Henri :
« Nous assistons à un point de bascule, puisque nous constatons maintenant des actes concrets : les clients commencent à publier des appels d’offres de grande envergure afin de transformer les données des capteurs en véritables solutions à leurs problèmes, mais ils veulent également que cela concerne les domaines dans lesquels ils voient les solutions numériques comme le principal facteur d’amélioration de leur efficacité à chaque étape du cycle de vie du produit. »

Des défis réels, des priorités claires

Pour les responsables des infrastructures, la transition numérique est étroitement liée à des défis pour le moins physiques. Dans cette enquête, 60 % des personnes interrogées ont identifié le vieillissement des infrastructures comme un enjeu capital, devant les retards de maintenance pour 51 % d’entre elles et la pénurie de main-d’œuvre pour 50 %.

Du fait de la pression que cela engendre, il est de plus en plus important de déterminer où une intervention est la plus urgente et où les ressources disponibles peuvent être les plus utiles.

Pour les clients, les priorités sont claires : plus de 90 % des personnes interrogées considèrent comme essentiels les outils d’inspection à la pointe de la technologie, alors que près de 90 % soulignent l’importance de données d’inspection détaillées et automatisées. Pour ce qui est des solutions spécifiques, la plus forte demande concerne la détection et la classification automatisées des anomalies pour 61 % des personnes interrogées devant la surveillance en temps réel de l’état des voies et des appareils de voie pour 53 % d’entre elles.

Ici, le message n’est pas de simplement « collecter plus de données », c’est plutôt de transformer les données en décisions qui contribuent à garantir la fiabilité de l’infrastructure ferroviaire.

Gros plan d’un rail et de sa fixation avec des lignes laser rouges pour la mesure de la voie dans le contexte de Vossloh connect.

Prédiction : la prochaine étape après la surveillance

La surveillance répond à une question fondamentale : Quel est l’état d’un actif ? La prédiction, elle, va bien plus loin et pose la question suivante : De quelle manière son état va-t-il évoluer et à quel moment une action sera-t-elle nécessaire ?

Cette distinction a toute son importance. Détecter une vibration inhabituelle ou une évolution de la géométrie des voies offre des informations précieuses concernant leur état actuel. Assurer le suivi de cette évolution au fil du temps et l’interpréter en l’associant aux conditions d’exploitation et à l’historique des activités de maintenance peuvent permettre de prévoir une dégradation ou d’identifier l’apparition d’un risque de défaillance. Les recherches en matière de maintenance prédictive des infrastructures ferroviaires décrivent deux objectifs centraux : prédire les défaillances et estimer la durée de vie utile restante des actifs. Elles soulignent également l’importance de faire le lien entre les prévisions et l’inspection et la planification de la maintenance, plutôt que de considérer les outils analytiques comme une fin en soi. 

Pour les clients, cette tendance recèle un immense potentiel : 65 % des personnes interrogées dans le cadre de cette enquête identifient la maintenance prédictive portée par l’IA et le machine learning comme l’une des technologies susceptibles d’avoir le plus grand impact sur l’industrie ferroviaire dans les années à venir. Pour les responsables des infrastructures, le bénéfice que cela pourrait engendrer est d’ordre pratique : plus de temps pour préparer les interventions, une meilleure priorisation des travaux de maintenance et moins de décisions prises sous l’effet du stress engendré par une perturbation imprévue.

Trafic ferroviaire de nuit

TrackStability : relier deux mondes, le monde physique et le monde numérique

La première mondiale du logiciel TrackStability de Vossloh a attiré bien des regards lors d’InnoTrans. Sa présentation a illustré le principe de plus en plus important selon lequel les progrès en matière de prédiction dépendent de la capacité à associer les équipements, les données, les services et les données externes.

Les capteurs et les technologies d’inspection permettent de réaliser des observations. La connaissance des composants et des systèmes de voies contribue à leur interprétation. Les archives des activités de maintenance viennent ajouter un historique des précédentes interventions réalisées et les données externes ajoutent un élément de contexte.

Les conditions météorologiques en sont un parfait exemple. La température, les précipitations et autres conditions environnementales peuvent aider à expliquer l’évolution du comportement d’un actif. Les données d’exploitation, telles que le trafic et le chargement, ajoutent une dimension supplémentaire. Les fournisseurs de données relatives aux infrastructures ferroviaires évoquent déjà des approches qui associent des mesures réalisées au bord des voies et à bord des trains aux archives des activités de maintenance et à des informations environnementales à l’appui des analyses prédictives. 

Leur pertinence réside dans cette association. Une mesure ne devient pertinente que lorsque son environnement est compris ; une prévision est plus susceptible de donner lieu à une action lorsqu’elle est liée à l’appréciation d’un ingénieur et à la capacité à réaliser la maintenance.

La solution Smart Turnout de Vossloh constitue l’illustration pratique de cette association. La surveillance des vibrations et des déplacements aide les utilisateurs à assurer le suivi de la dégradation et à vérifier si, oui ou non, la maintenance a permis de retrouver un état nominal. 

Un homme avec une tablette près d’une voie ferrée

La confiance fait partie intégrante de la technologie

Cette enquête montre également, et ce de manière claire, que les capacités techniques seules ne décideront pas de l’adoption de cette technologie.

Des références solides sont essentielles pour 88 % des personnes interrogées, tout comme une intégration sans heurts aux systèmes existants pour 86 % d’entre elles. L’évolutivité, la cybersécurité et la souveraineté des données constituent aussi des critères d’achat prépondérants. La propriété des données revêt une importance toute particulière : près de 88 % des personnes interrogées considèrent une propriété claire comme essentielle, alors que 86 % s’attendent à un accès à long terme à leurs données, quelle que soit l’évolution de la relation avec leur fournisseur.

S’agissant des solutions prédictives, ces attentes sont fondamentales. Les clients ont besoin d’avoir confiance non seulement dans la manière dont leurs données sont gérées mais aussi dans la manière dont les prévisions sont élaborées et utilisées. Des études indiquent que la capacité à fournir des explications, la qualité des données et une évaluation précise du point de vue opérationnel, ce qui inclut le délai de signalement des problèmes et les fausses alertes, constituent des défis majeurs en matière de maintenance ferroviaire prédictive. De toute évidence, la discussion autour des solutions numériques au sein de l’infrastructure ferroviaire ne porte pas sur le « remplacement du matériel ou de l’expertise par des logiciels ». Le chapitre suivant de son évolution concerne le fait de mieux les faire fonctionner ensemble : de l’inspection des actifs à la compréhension de leur état en passant par l’anticipation de leurs besoins et la capacité à transformer ces informations en actes opportuns.