Près de 500 millions de kilomètres sont parcourus chaque année par des trains sur le réseau ferroviaire français, long de 28000 km dont 2600 de lignes dédiées à la grande vitesse. Si le nombre de collisions avec des animaux (plus d’un millier par an) reste faible au regard du trafic, ces incidents génèrent d’importants retards et coûtent cher aux gestionnaires des lignes, à commencer par SNCF Réseau qui en est le principal.
Le risque de collision avec la grande faune est une problématique sur laquelle nous travaillons depuis plusieurs années. Cela nous conduit à proposer aujourd’hui une chaîne complète de traitement combinant la modélisation et l’intelligence artificielle (IA), afin de :
- localiser les « points chauds » où le risque de collision est le plus élevé et produire des cartes de risques
- simuler des scénarios d’amélioration et identifier ceux pouvant produire les meilleurs effets
- suivre dans le temps l’efficacité des mesures de réduction des risques
Deux logiciels constituent l’architecture de cette chaîne de traitement. SimOïko, notre outil de simulation des dynamiques démographiques et des déplacements animaliers, est d’abord utilisé pour localiser les « points chauds » et tester des scénarios de réduction des risques.
En s’appuyant, d’une part, sur les données d’occupation des sols (types d’habitats) et, d’autre part, sur les données relatives aux espèces étudiées (fécondité, survie, probabilité de déplacement selon le milieu naturel, distance maximale de dispersion, etc.), SimOïko prédit de manière réaliste le nombre de passages d’animaux en un point donné, pendant une période donnée. Cette méthode a par exemple été déployée, depuis cinq ans, dans le cadre d’études pour SNCF Réseau en Occitanie et en Nouvelle-Aquitaine.
En complément de SimOïko, nous avons développé en 2021 la plateforme Ocapi pour la détection et la reconnaissance automatiques d’animaux sur le terrain. Conçue dans le cadre d’un projet financé par la Ferec, Ocapi est destinée à l’analyse par IA des images provenant de capteurs photo, dont un nombre croissant est installé le long des infrastructures de transport.
Ocapi permet d’abord de renforcer la fiabilité de la méthode de localisation des « points chauds », les données de terrain analysées par IA étant comparées aux résultats de simulation. Mais la plateforme rend aussi possible le suivi de la fréquentation réelle des animaux dans les zones étudiées, et ainsi de vérifier que les actions de réduction des risques testées par simulation produisent bien les effets attendus sur le terrain.
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