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Quel est le processus de transformation digitale en France ?

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:53 +0000

Quel est le processus de transformation digitale en France ?

Environ 86% des Français utilisent internet en 2021. Cela témoigne de son rôle clé dans le fonctionnement de la société. Face à ce constat implacable, les entreprises ont dû prendre le tournant du numérique. Néanmoins, ce processus de transformation digitale connaît des fortunes diverses. Comment le décrire ?

Un processus enclenché qui se développe à grande vitesse

La transformation digitale est une réalité et une tendance marquée. Chaque année, des milliers d’entreprises débarquent sur la toile pour conquérir de nouveaux clients. Elles tentent ainsi de séduire une partie des acheteurs en ligne qui sont près de 40 millions en France. De même, près de 40 millions de Français sont présents sur les réseaux sociaux.

Un Français passe en moyenne plus de 2h40 par jour sur internet et près d’une heure 40 sur les réseaux sociaux. Youtube est le réseau social le plus utilisé, suivi de près par Facebook puis par Instagram. En ce sens, avoir une forte présence sur internet pour une entreprise est une nécessité. Cela lui permet de s’exposer à un public large et nombreux et de booster ses ventes. De plus, elle peut promouvoir ses produits sur les réseaux sociaux.

Une transformation digitale inégale

Toutefois, tout le monde n’est pas touché autant par cette forte tendance. En 2020, moins d’un tiers des TPE considéraient en faire partie. Une très large majorité des PME (environ 70%) déclarent ne pas avoir d’outils digitaux efficaces. Les ETI, quant à elles, sont beaucoup plus incluses dans cette tendance. Elles sont plus de 4 sur 5 à être engagées dans ce processus. Cela leur bénéficie puisqu’elles voient leurs chiffres s’envoler et gagnent en visibilité ainsi qu’en efficacité opérationnelle.

On le constate, la transformation digitale gagne du terrain. Néanmoins, elle concerne plus les grandes que les petites et moyennes entreprises.

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L’IA pourrait-elle devenir un meilleur Product Owner que les humains ?

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:48 +0000

L’IA pourrait-elle devenir un meilleur Product Owner que les humains ?

Le rôle crucial du Product Owner

Le choix d’une méthode agile de développement, comme Scrum, change complètement le cycle d’un projet. Les itérations sont beaucoup plus rapides que celles qui étaient possibles avec les méthodes traditionnelles, comme le cycle en V. Il est ainsi possible d’avoir très rapidement une première version utilisable. Cette réduction appréciable du temps avant mise sur le marché (“time to market“) s’accompagne cependant d’un nouveau risque, celui de la non-convergence vers une version stabilisée : la facilité de multiplier les itérations peut faire perdre la nécessité d’objectifs à long terme. Le Product Owner est en principe responsable d’éviter cet écueil, en garantissant la maximisation de la valeur résultante de chaque itération au regard des objectifs métiers : il doit assurer que les versions successives se rapprochent d’un idéal à un temps T, sans multiplier les “faire et défaire” consommateurs de ressources. L’une des plus grandes difficultés de la méthode agile est de trouver ce Product Owner idéal, à la fois disponible pour la réussite du projet et porteur des vrais besoins.

Le réseau de neurones au service de l’agilité

Le recours à l’intelligence artificielle, et en particulier à un réseau de neurones, peut pallier ces insuffisances humaines, qui sont souvent le talon d’Achille d’une méthode agile. Alors que le Product Owner humain n’est pas toujours disponible quand on aurait besoin de lui, par manque d’implication sur le projet ou par surcharge de travail par ailleurs, le réseau de neurones répond toujours présent. Il ne se lasse pas au fil des itérations et il améliore au contraire la qualité de ses propositions au fur et à mesure de sa courbe d’apprentissage. Il n’est pas influencé par l’humeur du moment ou la dernière personne qu’il a croisée mais uniquement par les priorités sous-jacentes. L’intelligence artificielle (IA) peut ainsi devenir un précieux allié des entreprises recourant au développement agile, en leur permettant de soulager notablement les PO humains.

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Quels sont les métiers les plus importants du Big Data aujourd’hui ?

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:47 +0000

Quels sont les métiers les plus importants du Big Data aujourd’hui ?

De nos jours, le traitement des données est devenu vital pour de nombreuses entreprises et ne cesse de se développer. C’est donc très logiquement que les métiers du Big Data sont apparus. Découvrez quels sont les métiers les plus importants pour gérer et exploiter les masses de données.

Chief Data Officer

Le Chief Data Officer (CDO) a pour mission de gérer la data. En pratique, il est amené à trier de très grandes masses de données de manière à faciliter l’accès aux informations pertinentes pour l’entreprise. Pour cela, il établit et met en application des protocoles de gestion des données qui permettent de trier les données et vérifier leur fiabilité.

Un bon Chief Data Officer doit :

savoir travailler en équipe et disposer de compétences en management ;
être orienté business ;
disposer d’un bon esprit d’analyse ;
maîtriser les technologies de l’information (IT).

Pour prétendre au poste de Chief Data Officer, il est nécessaire de disposer de plusieurs années d’expérience en tant qu’informaticien ou data miner.

Data Engineer

Le Data Engineer (ingénieur de données) est spécialisé dans la gestion de données. En pratique, il doit récolter, croiser et trier l’ensemble des données dont dispose l’entreprise. Il se charge également du stockage et de l’exploitation de ces données à l’aide de modèles de calcul puissants.

Un bon Data Engineer doit :

avoir une excellente maîtrise des techniques de gestion de données ;
connaître les langages de programmation ;
avoir un bon esprit analytique et de synthèse ;
savoir travailler en équipe.

Data Scientist

Le Data Scientist intervient juste après le Data Engineer. En pratique, il se charge de valoriser les données qui ont été triées par le Data Engineer. Autrement dit, il retire des informations pertinentes des données afin que l’entreprise puisse prendre des décisions stratégiques. C’est à l’aide d’algorithmes qu’il est capable de traiter de très grandes quantités de données et de prévoir certains comportements.

Un bon Data Scientist doit :

avoir un bon sens de l’organisation ;
avoir un excellent esprit de synthèse ;
avoir de bonnes connaissances en informatique ;
être orienté business ;
savoir travailler en équipe.

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Le Data Lab, une stratégie de fidélisation et de notation au cœur de votre business model

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:47 +0000

Le Data Lab, une stratégie de fidélisation et de notation au cœur de votre business model

Qu’est-ce que le Data Lab ?

Le datalab est une stratégie de marketing qui permet d’améliorer sa relation et la fidélisation de sa clientèle. Cette technique prend en considération l’ensemble du comportement des clients en analysant ses habitudes de consommation vis-à-vis d’un produit en particulier. L’objectif de cette stratégie est d’apporter des solutions et réponses concrètes face à la demande qui se diversifie et qui augmente en même temps. Le datalab est une solution marketing que l’on peut utiliser seul ou coupler avec d’autres stratégies s’inscrivant dans le même champ.

L’objectif premier est de gagner du temps et de réaliser de bons scores. Pour avoir une visibilité sur les habitudes des consommateurs, le datalab évalue chaque client sur son intérêt pour un produit en particulier, sur ses fréquences d’achat et anticipe son comportement sur le court, moyen et long terme face à un produit de la même catégorie.

Comment fidéliser sa clientèle avec le Data Lab ?

Un client sera fidèle à un produit ou à une marque non pas parce qu’il l’aime, mais plutôt par habitude. Lorsque le client est satisfait et trouve son intérêt dans l’usage d’un produit en particulier, il s’instaure une routine qu’il ne souhaite pas briser. En effet, pourquoi changer ses habitudes lorsque l’on a toujours agi ainsi et que cela nous convient ?

Néanmoins, on ne peut qualifier cette démarche comme de la véritable « fidélité ». On parlera plutôt d’inertie et de réticence à l’idée de briser une routine.

L’une des meilleures stratégies pour fidéliser un client consiste à se mettre à leur place. Un client pense, réfléchit et sera fidèle à ce qui lui paraît simple et utile. Il peut être intéressant de mettre en place de manière ponctuelle et modérée, en plus de l’achat de son produit préféré, une offre de fidélité (sous forme de promotion ou de cadeau).

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Pourquoi est-il important de se former au développement de logiciels ?

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:47 +0000

Pourquoi est-il important de se former au développement de logiciels ?

Certains secteurs professionnels ont connu un réel essor ces dernières années. Le développement logiciel en fait partie. Il existe une kyrielle de raisons pour lesquelles il est important et utile de se former à cette discipline. Les voici :

Un domaine d’activité qui embauche à tour de bras

La crise de la COVID-19 nous a montré la fragilité et la volatilité de certains secteurs professionnels. Nombreux sont les travailleurs qui ont perdu leur poste ou vu une diminution substantielle de leur salaire. Certains domaines d’activité ont néanmoins échappé à cette fatalité. Parmi eux figure le développement logiciel. Cela s’explique aisément : la demande y est largement supérieure à l’offre. En effet, avec l’utilisation croissante des applications mobiles sur tous types de supports et la transformation numérique des entreprises, beaucoup d’organisations ont recours aux services des “professionnels du langage informatique”.

Ce secteur est aussi l’un des rares où la compétence prime sur le diplôme. Ainsi, vous pouvez très bien vous faire une belle place dans le métier sans être bardé de titres prestigieux. À vous de jouer !

Élargir son spectre de compétences

Se former au métier de développeur logiciel, c’est acquérir de nouvelles compétences très utiles tout au long de sa vie professionnelle. Dans un premier temps, cela vous permet de vous familiariser avec les concepts de la programmation et de développer une nouvelle forme d’esprit algorithmique. En effet, en développant des logiciels, vous apprenez à déployer votre logique d’une autre manière. D’autre part, cette discipline renforce l’imagination et la créativité des pratiquants. À force d’être confronté à certains types de problèmes, vous apprenez à trouver des solutions innovantes et contre-intuitives.

Comme développeur logiciel, vous acquérez également une analyse de risque plus fine. Vous apprenez à identifier les difficultés techniques ou liées au timing de votre projet, ainsi que les failles dans la configuration organisationnelle. Cette compétence en analyse de risque sera ensuite valorisée dans toute forme de gestion de projet.

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Distinction des unités de sens dans un texte à destination des personnes dyslexiques.

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:49 +0000

Distinction des unités de sens dans un texte à destination des personnes dyslexiques.

Travail agréé par l'IJCAI (2019)

L’apparition du livre numérique est un progrès majeur pour permettre l’accès à la lecture, et donc souvent à la culture commune et au marché de l’emploi. En permettant l’enrichissement de textes par des béquilles cognitives, des formats d’accessibilité compatibles EPub 3 tels que FROG ont prouvé leur efficacité pour palier mais aussi réduire les troubles dyslexiques. Dans cet article, nous montrons comment l’Intelligence Artificielle, et en particulier le transfert d’apprentissage avec Google BERT, permet d’automatiser le découpage en unités de sens, et ainsi de faciliter la création de livre numériques enrichis pour un coût modéré.

Le deep learning au service des enfants dyslexiques

Les origines de la dyslexie sont multiples et encore sujettes à débat. Deux théories dominent l’études des troubles dyslexiques : La théorie phonologique (association incorrecte des graphèmes et des phonèmes) et la théorie visuelle (trouble du traitement visuel en amont du déchiffrement).

Les béquilles cognitives portant sur les mots ont prouvé leur efficacité (Snowling, 2000) pour une revue). La question est ici de mesurer l’apport d’une segmentation en rhèse en complément.

La segmentation en rhèse a été étudiée par (Chilles Hélène, 2012). La compréhension de textes de Littérature ou de mathématique par 9 élèves de 12 ou 13 ans en situation de dyslexie était évaluée. La conclusion est que le découpage en rhèse permet d’alléger la mémoire de travail et semble faciliter le traitement de l’information contenu, y compris sur des énoncés de mathématiques.

(Labal & Le Ber, 2016) a comparé les apports d’un prompteur inversé avec une granularité au mot ou à la rhèse. La population étudiée était de 18 enfants dyslexiques entre 8 et 12 ans. Il apparait que l’échelle du mot est en moyenne la plus pertinente pour la performance de lecture (Taux d‘ erreurs observés lors d’une lecture à voix haute, vitesse de lecture). Par contre l’écart type sur les scores obtenus sur les segmentations en rhèses est bien plus important que celui sur les découpages en mots : Pour certains enfants, le découpage en rhèses est plus pertinent. Surtout, la granularité « rhèse » a été préférée par deux tiers des enfants. Il semble que le découpage en mots facilite la lecture orale davantage que la compréhension. Il apparait que les deux approches sont complémentaires et à favoriser en fonction de chaque lecteur. Le livre numérique répond bien à cette problématique dans la mesure où la granularité utilisée peut être laissée au choix du lecteur.

En plus de la segmentation visuelle, le découpage en rhèse autorise plusieurs béquilles cognitive au sein d’un livre numérique :

L’utilisateur peut activer un soutien audio : Une unité de sens est lue si l’on pointe dessus.
Un masque gris s’applique sur le texte, une fenêtre de lecture met en valeur l’unité de sens qui est pointée
Les lettres et les mots sont espacés, l’interligne est augmenté, le paragraphe est ferré à gauche et les unités de sens ne sont pas tronquées.

Rhezor 2 : Découpage syntaxique et apprentissage

La bibliothèque open source SpaCy (Honnibal, 2015) inclue des modèles propose des modèles neuronaux convolutifs pour l’analyse syntaxique et la reconnaissance d’entités. Spacy permet d’analyser un texte en utilisant des modèles de prédiction sur les mots. Chaque modèle est spécifique à un langage et est entraîné sur un ensemble de données. Le modèle est pré-entraîné sur 34 langues.

De la sorte, SpaCy peut identifier entre autres la nature grammaticale d’un mot, ou les liens existant entre les mots d’une phrase. L’ensemble de ces informations peut être représenté par un arbre de dépendance grammaticale.

Le Rhezor 2 utilise l’arbre de dépendance de chaque phrase pour réaliser une segmentation en rhèse. Pour cela, un score est calculé pour chaque découpage possible en fonction de l’empan. Le score est défini en fonction des critères suivant : Type de dépendance segmentée ; Nombre de rhèses ; Équilibre dans les longueurs de rhèse ; Niveau du découpage dans l’arbre.

La pondération entre les critères est déterminée par un algorithme évolutif. Il est apparu que le type de dépendance était le critère principal.

Deep Rhezor : Transfer Learning

Jusqu’à il y a peu de temps, le volume du corpus de textes fragmentés manuellement était bien trop faible pour envisager une approche basée uniquement sur les données. Les avancées réalisées en 2018 sur le mécanisme d’attention et le concept de transformer (Vaswani, et al., 2017) permettent maintenant de spécialiser un modèle appris avec un volume raisonnable d’exemples. Ce procédé, dit de « Transfer Learning » est utilisé depuis plusieurs années pour la reconnaissance d’image, mais son application au traitement automatisé du langage est très récente.

La librairie retenue est le modèle BERT de Google (Devlin, et al., 2018), publié en open source en Octobre 2018. Le jeu de données d’apprentissage est automatiquement généré à partir de Wikipedia. D’abord, environ 15% des mots sont masqués dans chaque phrases pour essayer de les prédire. D’autre part, BERT a appris à prédire si deux phrases sont consécutives ou pas.

Google a généré plusieurs modèles. Deux modèles ont été générés pour l’Anglais et le Chinois. Un autre modèle deux fois plus petit (énorme néanmoins) et multilingue a également été créé. Deux modèle deux fois plus grand ont également été testés pour pour l’Anglais et le Chinois.

La base de textes étant principalement en Français, c’est ce modèle « BERT-Base, Multilingual Cased » qui a été retenu. La perte en précision sur une tache de traduction est d’environ 3% par rapport à un modèle de même taille entrainé sur une seule langue (Devlin, 2018). La taille maximum des phrase (max_seq_length) est fixée à 48 et celle du mini-lot à 16. Le Learning Rate est 2e-5 et le nombre d’epochs est de 3.

Le fine-Tuning mis en œuvre a consisté à associé une phrase avec une de ses sous-partie, et de créer un label indiquant s’il s’agit d’une rhèse ou non. Nous disposions de 10 051 phrases représentant 53 478 rhèses, dont un tiers environ ont été exclues de l’apprentissage et réservées pour l’évaluation.

Nous vous proposons des solutions autour du deep learning et machine learning dans divers domaines. Découvrez nos expertises sans plus attendre !

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La transformation digitale des entreprises au cœur des futurs business model

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:50 +0000

La transformation digitale des entreprises au cœur des futurs business model

Depuis plusieurs années, les entreprises ont amorcé une révolution profonde de leurs usages en s’appuyant de plus en plus sur les nouvelles technologies de l’information et de la communication. Certains secteurs ont même complètement adapté leur business model à la transformation digitale des entreprises et ne proposent plus que des produits et services en ligne. La crise sanitaire a encore accentué ce phénomène et crée de nouvelles opportunités de rattrapage, voire d’accélération.

Les business model de demain, entre physique et digital

L’omniprésence du web et des solutions en SaaS (Software As A Service) alliées à des méthodes de développement informatique plus agiles permettent aux entreprises d’innover et de produire dans des délais courts. Par ailleurs, les périodes de confinement ont imposé à la plupart des établissements de dématérialiser intégralement leur parcours client. Certaines TPE et PME bénéficient même d’un chèque numérique à cet effet. Ainsi, le domaine de l’UX Design explose, valorisant la fluidité de l’expérience utilisateur tout en conservant certains guichets physiques.

Le Big Data et l‘intelligence artificielle s’orientent vers l’analyse systématique des corrélations et donc de la prédictibilité des comportements, avec des cas d’usage extrêmement divers comme le ciblage publicitaire et la vente, mais aussi la lutte anti-fraude et le blanchiment de capitaux.

Quant à l’Internet des objets, ou IoT, son potentiel est encore fortement sous-évalué. La crise actuelle et le vieillissement de la population supposent une surveillance accrue des indicateurs de santé (rythme cardiaque, glycémie, pratique du sport) rendue possible par la performance des objets connectés. Le succès de la commande vocale ne se dément pas non plus.

L’expertise de Pacte Novation au service de la transformation digitale des entreprises

Les possibilités sont infinies, et seuls des profils experts peuvent vous aider à tirer le meilleur parti des technologies actuelles. Pacte Novation vous accompagne à chaque étape dans le développement de vos logiciels, la gestion de vos données, l’informatique décisionnelle, le traitement du signal pour le secteur du transport … dans le respect des coûts et des délais. Votre réussite est notre succès, construisons-la ensemble !

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Domotique, IOT : découvrez les dernières tendances pour une société toujours plus moderne

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:53 +0000

Domotique, IOT : découvrez les dernières tendances pour une société toujours plus moderne

L’avancée permanente de notre mode de vie et de nos habitudes de consommation ne cesse de faire naître en nous de nouveaux besoins. Afin de satisfaire ceux-ci, nous développons chaque jour de nouvelles solutions intelligentes qui s’adaptent parfaitement à nos réalités.

La domotique : pour des maisons toujours plus ergonomiques

Cela ne vous a sans doute pas échappé : les maisons connectées et contrôlables à distance, le contrôle intelligent de la consommation électrique, les alertes de présence au domicile, l’extinction automatique de l’éclairage, le verrouillage automatique des portes, etc. Ces termes ne vous sont plus étrangers. Vous les avez probablement déjà expérimentés chez un parent, un ami ou en avez déjà entendu parler. Toutes ces tâches, autrefois faites manuellement, sont aujourd’hui complètement automatisées grâce à la domotique. Et ce, dans le but de vous apporter le maximum de contrôle (sécurité et gestion de la consommation énergétique notamment) et de facilité (confort) grâce à la technologie.

Le IoT ou le monde des objets connectés

Si le terme iot ne vous évoque rien, c’est probablement parce qu’il est un anglicisme signifiant littéralement « Internet des Objets ». Ce terme regroupe l’ensemble de nos objets du quotidien que nous connectons à Internet. Vous l’aurez compris, cela va de la plus petite enceinte connectée aux caméras de surveillance dans les rues. Et cela dans le but d’optimiser et de faciliter le traitement des informations entre machines avec le minimum d’interventions humaines. Ainsi, les machines communiquant entre elles prennent des décisions permettant d’améliorer notre quotidien. Cela est particulièrement utile dans les industries et dans les grandes chaînes de production où l’automatisation de processus apporte un gain de temps considérable.

IoT et Big Data : une relation forte

Saviez-vous que chaque fois que vous interagissez avec du matériel connecté, vous générez des données ? Effectuer une recherche sur Internet, aller sur un réseau social, écouter de la musique sont autant de moyens aujourd’hui de générer des données. Autant vous le dire, nous produisons des quantités colossales de données chaque jour. Ce sont ces données produites qu’on désigne par le terme « big data ». L’analyse et le traitement de ces données est un enjeu majeur de technologie.

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Reconnaissance vocale de locuteurs : Comment, pourquoi

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:52 +0000

La reconnaissance vocale de locuteurs : comment et pourquoi

Reconnaitre une personne par sa voix est de plus en plus un enjeu fort en matière d’authentification des personnes à des fins de vérification et de sécurité. La reconnaissance de locuteurs est un sous-ensemble de la reconnaissance vocale qui, par le deep learning en lieu et place des méthodes statistiques, progresse très fortement.

Reconnaissance dépendante ou indépendante

Il existe deux types de reconnaissance de locuteur : soit par la reconnaissance dépendante du texte (Text-dependant speaker recognition), soit par la reconnaissance indépendante du texte (Text-independant speaker recognition). Dans le premier cas, l’algorithme est entrainé par des phrases pré établies et dites par un panel de locuteurs à reconnaitre. Dans le second cas, il n’y a pas d’entrainement sur une phrase spécifique, ce qui rend la méthode sans doute moins efficace.

Identification ou authentification vocale

La majorité des solutions développées en reconnaissance de locuteurs ont une objectif d’authentification, c’est-à-dire vérifier avec un niveau de doute minimal qu’une personne est bien celle qui a enregistré sa voix pour vérification. Cela répond aux besoin des entreprises de minimiser les risques de fraude (usurpation d’identité notamment) vis-à-vis de leurs clients. Maintenant ces solutions ne permettent pas reconnaitre la personne, parmi un groupe de locuteurs, qui nous a principalement adressé la parole. Dans ce cas, il s’agit de mettre en place un algorithme d’identification. L’approche est d’autant plus complexe si plusieurs personnes (locuteurs) parlent en même temps, auquel cas la méthode d’authentification vocale doit intégrer le principe de diarisation, c’est-à-dire une segmentation de l’enregistrement vocal de sorte d’obtenir des segments vocaux ne contenant si possible qu’un seul locuteur.

Python, Pyannote et DeepSpeaker

Il existe aujourd’hui une offre commerciale de solutions de reconnaissance de locuteurs (Microsoft Azure, Oxford Wave Research Vocalize …). Cela reste un domaine pour lequel beaucoup de travaux de recherche sont en cours. Pacte Novation s’est essayé à la construction d’un logiciel en s’appuyant sur le langage Python, la librairie Panda pour la gestion des données, la librairie Tensorflow de Google avec une surcouche Keras pour la construction du réseau de neurones, Pyannote.audio pour la diarisation des locuteurs et enfin DeepSpeaker, un système d’intégration de haut-parleurs neuronaux. Après 6 mois d’effort, l’algorithme de d’authentification vocale est efficace à 73%.

Nous vous proposons des solutions autour du système d’information, système expert, embarqué et édition de logiciels, nous permettant de répondre à la plupart des exigences du marché.

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La transformation digitale du ferroviaire en pleine avancée

Highnorma — Thu, 08 Aug 2024 09:35:51 +0000

La transformation digitale du ferroviaire en pleine avancée

Le monde du ferroviaire révolutionné par l’automatisation des trains

Face à la montée de la demande en transports en commun et en marge de la rénovation du réseau ferroviaire en France, l’automatisation des trains devient la solution inévitable. En plus de se définir comme une solution facilitante, elle est favorisée par divers facteurs déclenchants :

La modernisation des systèmes
L’augmentation de la charge des voyageurs
L’extension du réseau ferroviaire

Aucun secteur n’échappe à la transformation digitale, pas même le ferroviaire…

La transformation digitale du ferroviaire : une étape inéluctable

Face aux forts afflux du trafic et à la multiplication des voies des réseaux ferrés, l’automatisation des trains, permise grâce aux logiciels ferroviaires permet de répondre à de nombreuses problématiques. Ainsi, la transformation digitale du ferroviaire marquée par son automatisation permettrait en premier lieu d’optimiser un problème récurrent et nuisant au bon fonctionnement du trafic ferroviaire : la sécurité. En effet, l’automatisation des trains permet d’améliorer la sécurité du réseau ferroviaire grâce à ses infrastructures fortifiantes (portes automatiques). Cela permet ainsi de réduire les accidents voyageurs et de ne pas en causer de nouveaux (réduire la marge d’erreur).

Ainsi, la transformation du réseau ferroviaire permet l’optimisation de la qualité des services, des économies d’énergie, de la sécurité et des performances du réseau, améliorant ainsi l’expérience des passagers.

Mais comment l’automatisation des trains améliore-t-elle la qualité du trafic ferroviaire ?

Outre ses avantages sécuritaires et écologiques, l’automatisation ferroviaire permettrait d’apporter bien des solutions pour résoudre les déficits de la gestion du réseau ferroviaire. En effet, utiliser une machine (ici, des logiciels ferroviaires : systèmes embarqués) permet d’éviter des erreurs que l’homme aurait pu commettre. Il est donc intéressant de s’appuyer sur la transformation digitale dans n’importe quel domaine pour faire avancer son activité.

Les différents facteurs optimisés par la transformation digitale du réseau ferroviaire

La SNCF épaulée par Thalès, RATP et autres grands acteurs du ferroviaire démultiplient leurs travaux dans l’automatisation des trains, voyant le grand nombre de bénéfices s’offrant à son utilisation.

Tout d’abord, l’automatisation ferroviaire permet de réaliser des économies d’échelle non négligeables. Entre les économies liées à la maintenance et celles dues à un meilleur trafic, l’automatisation se définit comme LA solution miracle pour optimiser la productivité du réseau ferroviaire.

Outre l’économie générée par cette solution, l’aspect sécuritaire demeure l’une des révolutions des trains automatisés. Entre contrôle temps réel permis grâce à des logiciels ferroviaires toujours plus innovants, limitation des incidents grâce aux portes automatisées et réduction de la marge d’erreur grâce au facteur humain effacé, les promesses des trains autonomes sont nombreuses.

Ainsi, entre gain de temps (intervalles réduits entre les trains), d’argent (augmenter l’offre quotidienne en un coût marginal faible) et fiabilité (systèmes temps réels), l’automatisation des trains devrait s’accroître de plus en plus.

En outre, en plus d’être une solution économique, ergonomique, sécuritaire et écologique pour les distributeurs de trains en France, la transformation digitale des trains sert également et principalement les usagers. De ce fait, en leur garantissant des services simplifiés, en temps réel et désintermédiés (retour à la normale en quelques minutes suite à un incident), elle leur offre une expérience de leur voyage optimale. Elle met ainsi le progrès technique au service du progrès social.

Après les métros autonomes, TER lance ses premiers trains autonomes à l’essai

Dans le même élan que la RATP et ses métros autonomes, TER Hauts-de-France se lance dans les trains autonomes. Dans le cadre d’un projet mené par la SNCF, Thalès met à l’essai ses produits en France en vue de proposer les TER autonomes d’ici 2025. De ce fait, le train Metrolinx Go circule depuis janvier en collectant des données en temps réel pour entraîner les systèmes ferroviaires à détecter les dangers et reconnaître les obstacles.

Le but final de recourir aux trains autonomes : réduction des retards, renforcement de la sécurité, amélioration de la maintenance et optimisation de l’exploitation et de la gestion du trafic.

La transformation digitale du ferroviaire n’a donc pas fini de faire parler d’elle…

Nous vous proposons des solutions autour du système d’information, système expert, embarqué et édition de logiciels, nous permettant de répondre à la plupart des exigences du marché.

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