LauréatS - appel à projet 2024

> Objectif
Ce projet s’intéresse à l’utilisation et à l’optimisation de modèles par apprentissage pour la surveillance des parcs d’ouvrages du réseau ferroviaire. Un cas d’étude proposant un bassin de données collectées à l’aide de plus de 270 capteurs de fissures répartis sur 40 ouvrages différents est mis à profit afin d’évaluer statistiquement différents outils de modélisation, notamment en optimisant la sélection de données d’entrées accessibles publiquement, ce afin de réduire le nombre de capteurs à déployer par ouvrage.