Getlink mise sur l’IA pour optimiser l’efficacité de son réseau ferroviaire
Getlink, c’est l’ancien Eurotunnel et le concessionnaire de l’infrastructure du Tunnel sous la Manche jusqu’en 2026, Cet opérateur de services de transport et de logistique collabore avec Ekimetrics pour transforme, sécuriser et optimiser ses opérations grâce à notre approche combinant Intelligence artificielle (IA) et IA générative (GenAI), Ses enjeux clés : le déploiement de la maintenance prédictive et l’amélioration de la fiabilité du matériel roulant, avec l’objectif de faire baisser de 15 % l’indicateur de non-qualité du réseau d’ici 2026, notamment grâce à l’installation de capteurs embarqués.
Ce que nous avons mis en place
Enjeux
- Améliorer la fiabilité et la sécurité des opérations du Tunnel sous la Manche et des services de transport grâce à l’IA
- Réduire les coûts de maintenance du matériel roulant vieillissant tout en limitant les risques de pannes majeures
- Réduire les incidents de non-qualité liés aux arrêts imprévus ou aux défaillances sur le réseau
Notre approche
- Mobiliser les experts data et les membres du comité exécutif pour identifier les cas d’usage IA les plus critiques pour ce projet
- Faire évoluer l’architecture data vers un modèle « AI Ready » capable de supporter le déploiement des 12 cas d’usage GenAI identifiés
- Déployer des solutions GenAI pour lancer une approche innovante de maintenance prédictive
Résultats
- Économies annuelles estimées à plus de 1,5 M€ grâce à la maintenance prédictive
- Intégration d’un système de maintenance prédictive sur matériel roulant permettant de réduire significativement les incidents et arrêts non planifiés
- Développement et déploiement d’une plateforme IA robuste, unifiée et résiliente
Challenge
Face à une complexité croissante dans la gestion de ses infrastructures et de son matériel roulant, Getlink doit relever plusieurs défis : des opérations de maintenance lourdes en ressources et en temps, ainsi qu’un besoin accru de maîtrise des risques.. Avec un matériel en service depuis les années 1990, des exigences de sécurité maximales liées à l’importance stratégique du Tunnel sous la Manche, et des trains circulant toutes les 5 minutes en heure de pointe, une révision en profondeur des pratiques de maintenance et de supervision s’imposait. La transition vers une gestion proactive des opérations a nécessité une montée en puissance significative des capacités de Getlink en IA et en GenAI, afin d’anticiper les pannes avant qu’elles ne provoquent des interruptions majeures ou des coûts de maintenance élevés. Le recours à l’IA s’est avéré indispensable pour assurer le monitoring continu et la maintenance prédictive efficace d’un parc vieillissant et d’une infrastructure complexe.
Our approach
Après avoir recruté deux data scientists en interne et pour accompagner sa transformation, Getlink a choisi Ekimetrics en tant qu’acteur spécialisé et reconnu pour notre expertise en data science, IA et GenAI.Nous avons d’abord identifié et priorisé les cas d’usage IA liés au matériel roulant. Les équipes d’Ekimetrics et de Getlink ont ensuite défini et structuré une architecture IA robuste, parfaitement intégrée aux systèmes d’information et opérationnels existants. Les données peuvent désormais être collectées et analysées de façon plus structurée et sécurisée, y compris pour des projets avancés exploitant de la GenAI.L’un des premiers cas d’usage déployés a été la réduction du phénomène de freinage intempestif, susceptible d’immobiliser un train. Le coût de cette maintenance représente au moins 1,5 Million € par an. Grâce à la la détection précoce des signaux faibles grâce à l’analyse automatisée, les résultats sont particulièrement efficaces. Le temps gagné lors des diagnostics a permis aux équipes de maintenance de mener des analyses plus approfondies sur l’état des équipements — une avancée supplémentaire pour prévenir les risques de défaillance.Ce travail, déjà en cours sur le matériel roulant et l’infrastructure du tunnel, est en phase d’être étendu à trois autres volets de la feuille de route IA :
- Diagnostic à distance pour assister les conducteurs en temps réel
- Optimisation des plannings de maintenance et des niveaux de stock des pièces détachées
- Intégration d’un système de RAG (retrieval augmented generation) entraîné sur les procédures définies et les cas d’incidents similaires, pour apporter des réponses rapides et précises aux équipes de maintenance
Cette feuille de route bénéficie d’un financement de près de 2,5 M€ ventilé jusqu’en2025.
Outcome
- Efficacité opérationnelle accrue : détection précoce hautement fiable des arrêts non planifiés (l’un des grands succès du projet)
- Réduction significative des coûts : baisse drastique des tâches humaines et des dépenses d’exploitation liées aux équipes de maintenance
- Sécurité renforcée : amélioration de la sûreté opérationnelle et de la fiabilité du réseau, grâce aux approches GenAI permettant de détecter les anomalies avant qu’elles ne deviennent critiques
