CONTEXTE ET ENJEUX
Ce client est un acteur majeur dans le domaine ferroviaire en France. Le réseau et plus particulièrement les gares font face à des difficultés concernant les activités de maintenance, notamment concernant la collecte et l’extraction de données. Les documents établis par les techniciens sont en effet hétérogènes au niveau du format et dispersés en termes de classement.
Le client avait donc besoin d’une solution permettant d’agréger et d’extraire les données de maintenance des gares afin de gagner en visibilité concernant l’état des infrastructures et anticiper les futures opérations de maintenance.
Dans le cadre d’un projet d’innovation, Assystem a proposé à ce client une solution pour optimiser ses audits : une solution de text mining et d’apprentissage automatique (Machine learning) permettant d’explorer des documents de maintenance et d’extraire de l’information de ces documents automatiquement.
Missions
Implémentation et déploiement de l’application Assystem Smart Auditor ― une application web permettant de traiter tout format de documents (doc, pdf, mail, etc.) et de réaliser les fonctionnalités suivantes :
- Prédiction du domaine d’application du document par un algorithme de machine learning (IFTE – Installations Fixes de Tractions Electriques, signalisation, bâtiments, transverse), prédiction du sous-domaine / actifs (caténaire, aiguillage, etc.). Cette fonctionnalité permet de visualiser le nombre de documents pour chaque lieu par type de domaine afin d’obtenir un état des lieux de la gestion des différents actifs par gare.
- Extraction automatique de la thématique du document : maintenance, planification, organigramme, etc. Les documents ajoutés sont indexés automatiquement en utilisant plusieurs modèles de machine learning.
- Reconnaissances d’entités nommées au sein des documents (lieux, dates, personnes, domaines etc.).
- Identification de phrases / paragraphes contenant des évènement d’incidents
Bénéfices clients
- Plateforme sécurisée et permettant à plusieurs utilisateurs de se connecter en même temps.
- Délai de traitement des audits réduit à une semaine pour l’ensemble des gares (auparavant l’extraction des données nécessaires à la réalisation de l’audit nécessitait un mois de lecture de documents par gare).
- Réduction des pertes de données, chaque document étant collecté, traité et stocké dans l’application. Cela a ainsi permis la mise en place d’une politique de gouvernance des documents de maintenance.
- Anticipation des travaux à réaliser par gare grâce à l’extraction automatique des évènements enregistrés dans les documents et rapports d’incidents.
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