Infrastructure ferroviaire nationale
Un gestionnaire d'infrastructure ferroviaire nationale cherchait à réduire ses coûts de maintenance corrective en anticipant les défaillances des équipements critiques (voies, caténaires, aiguillages) grâce à l'intelligence artificielle.
Réalisation d'une étude de modélisation avancée pour la maintenance prédictive : analyse des données historiques de maintenance SAP PM, identification des patterns de défaillance, prototypage de modèles ML (Random Forest, LSTM), évaluation de la faisabilité d'intégration dans SAP.