SNCF Réseau a développé un service d'aide à la décision basé sur l'IA et la Computer Vision pour améliorer la qualité des données d'infrastructure ferroviaire. Ce service, première brique de la Tour Qualité de données, automatise la détection des écarts entre la réalité terrain observée dans les images et les données enregistrées, renforçant ainsi leur fiabilité.

La solution combine la détection automatique d'objets ferroviaires via deep learning et l'analyse des écarts avec restitution pour les experts métiers. L'outil a atteint un taux de détection moyen de 97 % et une précision de 0,95, tout en permettant un traitement rapide et conforme au RGPD.

Cette automatisation supervisée réduit les tâches manuelles, améliore la productivité et homogénéise les corrections. À terme, le dispositif pourra être étendu à l'ensemble du réseau, intégrer de nouvelles typologies d'objets et exploiter davantage de sources d'images pour soutenir durablement la qualité des données.