Face à la multiplicité de données collectées, la start-up RAILwAI a développé une solution logicielle dédiée aux opérateurs et aux mainteneurs pour une meilleure gestion et une meilleure compréhension. 

Créée en 2021, RAILwAI (Rail with Artificial Intelligence) est une start-up disposant d’une expertise dans la maintenance ferroviaire, mais aussi dans le domaine de la science des données. Une double compétence qui en fait un éditeur de logiciels dédiés à l’optimisation de la maintenance ferroviaire grâce à des solutions basées sur l’exploitation et la valorisation des données disponibles. RAILwAI propose ainsi aux opérateurs et aux mainteneurs une vision complète des données clés de leur infrastructure à 360° pour une meilleure compréhension des événements passés, actuels et futurs pour une prise de décision optimale. Pour atteindre cet objectif, RAILwAI propose une solution logicielle d’analyse globale des données clés du patrimoine ferroviaire. « Nos outils permettent d’aider les opérateurs et mainteneurs à mieux gérer une masse croissante de données en silos et non structurées pour les éclairer dans leurs prises de décisions » précise le dirigeant de l’entreprise Jean-Michel Estibals.

Des données mieux exploitées
Constitué d’experts du monde ferroviaire et de la data science, l’équipe de RAILwAI apporte une réponse à la digitalisation croissante et à l’évolution des technologies qui ont marquées ces dernières années le secteur ferroviaire notamment sur la supervision, la surveillance et la maintenance des réseaux de transport. Une marche en avant qui a conduit à une multiplication des sources de données (capteurs in situ, wagons d’inspection, GMAO, formulaires de maintenance digitalisée…) « le patrimoine n’a jamais été autant connecté, il n’y a jamais eu autant de données disponibles, et pourtant, la donnée est peu ou pas exploitée, voire mal exploitée dans certains cas, principalement par manque de temps ou d’expertise des personnes chargées de le faire. Par ailleurs, cette multiplication des sources de données a favorisé une construction de l’architecture de l’information en silos, plutôt qu’en réseau, qui empêche le croisement efficace des données » poursuit Jean-Michel Estibals. En permettant de faire évoluer les règles de maintenance pour basculer vers de la maintenance conditionnelle intelligente à travers une offre modulaire, interopérable avec d’autres outils et systèmes l’objectif de RAIwAI est de réduire les pannes et les coûts d’entretien, et ainsi de favoriser une mobilité décarbonée et durable !