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Faciliter la consommation d’informations avec l’IA générative
CAF Signalling + IBM
CAF Signalling, une division de CAF Group chargée des systèmes de signalisation ferroviaire, est une société espagnole qui conçoit et propose des solutions complètes de signalisation et de contrôle ferroviaires dans le monde entier.
Son équipe dédiée au développement de systèmes embarqués évolue au quotidien dans un environnement exigeant de documentation dense et complexe : les normes du système européen de gestion du trafic ferroviaire (ERTMS, European Rail Traffic Management System). Ce travail implique une recherche, une interprétation et une mise en œuvre constantes, et, bien évidemment, une adaptation à l’évolution des normes. Celle-ci permet de garantir l’interopérabilité des trains entre différents pays.
Compte tenu de la nature complexe de cette tâche, accentuée par l’évolution continue des normes et la complexité de la documentation, CAF Signalling a pris conscience de son besoin d’une approche stratégique. L’objectif était de rationaliser l’accès aux informations de l’ERTMS, les rendant plus accessibles et permettant une intégration plus harmonieuse des normes changeantes.
En réponse à ce défi multidimensionnel, CAF Signalling a lancé un projet visant à identifier les outils les plus appropriés et à établir des connexions robustes qui amélioreraient la capacité de l’équipe à parcourir et à extraire les informations pertinentes de la documentation de l’ERTMS. L’ensemble visait à créer un workflow plus efficace, à réduire les complexités et à assurer une conformité harmonieuse des équipements CAF avec les exigences de signalisation ferroviaire, de façon à soutenir l’interopérabilité entre les réseaux ferroviaires internationaux.
3 semaines
durée de la preuve de concept (POC)
1
point unique pour une connaissance plus centralisée et des sources homogènes
Consommer les informations avec les assistants d’IA générative
Pour relever ses défis liés à la collecte d’informations, CAF Signalling a fait appel à IBM Client Engineering pour étudier une combinaison d’outils et d’IA générative. La société a décidé de réaliser un test de preuve de concept (POC) de la solution sur une période de trois semaines durant laquelle l’équipe a utilisé IBM watsonx Assistant, IBM Watson Discovery et IBM watsonx.ai pour faciliter l’accès aux normes ERTMS. Cette approche a assuré un workflow plus efficace tout en réduisant la complexité, et a permis à CAF Signalling de gérer la conformité des équipements CAF avec les exigences de signalisation ferroviaire, favorisant ainsi l’interopérabilité entre les réseaux ferroviaires internationaux.
Collecter des informations de manière plus efficace et optimale avec l’IA générative
La solution a marqué le coup d’envoi d’un parcours d’automatisation dans la gouvernance documentaire, qui s’est traduit par des gains de temps, de productivité et d’efficacité. D’une part, les connaissances sont désormais plus centralisées et les sources homogénéisées, de sorte que les documents ne sont plus utilisés un par un, mais dans un point unique. D’autre part, des fonctionnalités de surveillance ont été intégrées, offrant des données supplémentaires sur les interactions des utilisateurs avec les informations. Grâce aux informations centralisées et en langage naturel, la satisfaction et l’autonomie des employés s’est également renforcée, tandis que la courbe d’apprentissage chez ces derniers a diminué.
À l’avenir, l’équipe espère étendre la solution et ses avantages à l’ensemble de l’organisation.
CAF Signalling (lien externe à ibm.com), branche technologique de CAF Group, se concentre sur la conception, le développement, la fabrication, la fourniture et la maintenance des systèmes de signalisation ferroviaire, fournissant ainsi des solutions de signalisation intégrées aux infrastructures et au parc ferroviaire, en Espagne et dans le monde entier.
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