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6/18/2025

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6/18/2025

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6/18/2025

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6/18/2025

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6/18/2025

Transformer la mobilité de demain, ensemble ! Chez ITNOVEM., nous avons une conviction : c’est en alliant conseil IT, expertise technologique et connaissance fine du terrain que…

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6/18/2025

EONA-X, l’innovation au service des données européennes

Fondée en 2022, EONA-X est une association rassemblant de grandes entreprises européennes pour faciliter le partage sécurisé et standardisé de données. Son objectif est d’améliorer…

6/18/2025

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6/18/2025

L’intelligence artificielle chez ITNOVEM

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L’intelligence artificielle chez ITNOVEM

Nous avons souvent une idée préconçue de l’intelligence artificielle et de son utilisation au sein d’une entreprise. Alors comment son utilisation est-elle intégrée au sein d’ITNOVEM ? Et au sein du groupe SNCF, comment est-elle mise en place ? Explications.

L’intelligence artificielle, dite IA, est une branche de l’informatique qui vise à créer des programmes ou des machines capables de reproduire des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Pour y parvenir, l’IA utilise différentes techniques permettant aux ordinateurs et aux robots d’apprendre à résoudre des problèmes spécifiques, à partir de gros volumes de données, comme le ferait un être humain.  

Il existe plusieurs types d’IA, tels que les systèmes experts, les réseaux de neurones et l’apprentissage automatique. Chacun d’eux est conçu pour résoudre différents types de problèmes et répondre à différents besoins.

Utilisée dans de nombreux domaines, les entreprises s’intéressent généralement à l’IA pour automatiser des tâches répétitives, pour prédire des comportements des consommateurs ou pour améliorer la qualité des produits. De nombreux avantages sont à tirer, notamment en termes de productivité, de qualité des produits et de coûts.

Et chez ITNOVEM ?

Le domaine ferroviaire est riche en cas d’usage de l’IA et peut nécessiter l’utilisation de différents types d’IA pour répondre à l’ensemble des besoins. Depuis plusieurs années, l’équipe de la Factory Data IA d’ITNOVEM intervient sur différents domaines de la Data science au sein du groupe SNCF :

  • La maintenance et l’inspection (optimisation de la chaine logistique, maintenance prédictive du matériel roulant et des infrastructures)

  • La conduite et le contrôle autonome (système d’aide à la conduite)

  • La planification et la gestion du trafic (gestion de la capacité et prévision et gestion des retards)

  • La gestion des revenus (prévision de la consommation d’énergie)

  • La politique des transports (simulation haut niveau)

  • La mobilité des passagers (aide à la planification des voyages)

A travers ces domaines, les missions des data scientists d’ITNOVEM sont variées. Ils aident les métiers SNCF à concevoir et à construire des solutions innovantes grâce à la mise en œuvre d’algorithmes exploitant les données. Ils sont l’interface entre les métiers et les spécialistes Big Data sur les projets Data Science et IA en accompagnant les entités du Groupe sur les différentes phases des projets comme les phases exploratoires et la phase d’industrialisation. Enfin, ils contribuent à la diffusion au sein du Groupe de l’usage de la Data Science et de l’IA.

Projet ISK : l’IA pour prédire les risques de surstocks

Au sein du Groupe SNCF, l’IA épaule donc les métiers en apportant aux agents des informations de plus en plus fines, mais laissant l’humain décisionnaire comme pour le projet ISK pour « Indicateurs de surstock ».

La direction Matériel de SA Voyageur souhaitait proposer à ses équipes d’acheteurs un outil permettant d’obtenir des prédictions sur une potentielle situation de surstock afin qu’ils puissent optimiser leurs ordres d’achats. L’équipe de la Factory Data IA d’ITNOVEM a alors mis en place un algorithme capable d’évaluer le risque de surstock au moment d’une commande prévenant alors l’expert métier de la pertinence de réapprovisionnement. 

Ces prédictions viennent alimenter le module état-article du portail « Experts Supply Chain » sous forme de graphiques et d’indicateurs brutes. Elles se basent sur différentes sources de données du SI PUMA afin de récupérer l’historique des ordres d’achats comme matière première ainsi que quelques référentiels fournis par la DSI Matériel.

Les enjeux de ce projet sont forts étant donné que ce genre de stocks représente plus de 150 000 références d’articles, 60 000 livraisons par mois et donc plusieurs centaines de millions d’euros d’immobilisation. ISK permet donc de prévenir un risque de perte d’argent conséquent avec une meilleure gestion et utilisation des stocks.