Présentation de la société : SNCF

SNCF Réseau est une entreprise française de service public, chargée de la gestion, de l'exploitation et de la maintenance du réseau ferré national français. Engagée dans une démarche de modernisation et de développement durable, SNCF Réseau joue un rôle clé dans la mobilité des personnes et des marchandises en France.

Le ballast est un ensemble de grains obtenus par concassage de roche massive, généralement d'origine volcanique, sur lequel repose la superstructure de la voie ferrée (rails et traverses) . Cette couche joue un rôle fondamental dans la répartition des contraintes, l'ancrage des voies, le maintien de la géométrie de la voie, ainsi que dans le drainage des eaux. Toutefois, avec le temps, le ballast se dégrade, notamment en raison du colmatage, un phénomène où les vides entre les grains se remplissent de particules fines, affectant ainsi ses propriétés mécaniques et drainantes.

La Direction Industrielle des Projets de Régénération supervise les chantiers de régénération des voies, incluant le renouvellement du ballast à l'aide de trains-usines. Pendant ces travaux, une partie du ballast est réemployée sous condition que le matériau soit éligible.

Une caractérisation géotechnique du ballast en amont du chantier est nécessaire pour évaluer son état et son taux de réemploi potentiel. Cette évaluation repose en partie sur des essais en laboratoire portant sur des critères tels que la granulométrie, l'angularité, la durabilité et la pétrographie de la roche, conformément à la norme européenne NF EN 13450 et à la spécification technique SNCF CT IG EV 001.

L'objectif de ce stage est d'améliorer l'exploitation des données de caractérisation géotechnique du ballast et de proposer des outils d'analyse et de suivi pour optimiser la gestion du ballast lors des travaux.

Missions

Intitulé Stage : Stage Data science -deepLearning pour la caractérisation géotechnique du ballast en phase amont et en phase de réalisation d'un chantier

Spécialité : DataScience

1. Collecte et structuration des données

• Collecter les résultats des prélèvements effectués avant et après chantier sur divers sites.
• Intégrer les données dans une base de données structurée, en s'assurant de la qualité et de la cohérence des informations.
• Classer les données en fonction de divers critères : régions, types de carrières (origine de la roche) , et dates des travaux.

2. Analyse et interprétation des résultats

• Étudier les fuseaux granulométriques
• Analyser d'autres paramètres géotechniques (angularité, forme, dureté) et comparer les performances des ballasts selon leur origine.
• Réaliser des analyses statistiques pour identifier des tendances géographiques et matérielles, et mieux définir les seuils d'acceptabilité et de conformité du ballast post-chantier.
• S'appuyer sur une étude bibliographique des recherches et normes existantes pour renforcer l'analyse et contextualiser les résultats par rapport aux pratiques internationales et aux spécifications techniques.

3. Comparaison avant et après chantier

• Réaliser une étude comparative des résultats d'essais effectués en phase amont (avant chantier) et en phase de réalisation (après chantier) .
• Identifier les facteurs qui influencent la qualité du ballast après traitement (criblage, retraitement) et son aptitude au réemploi.

4. Conception d'outils d'aide à la décision

• Mettre en place des outils de visualisation des résultats sous forme de tableaux de bord et graphiques interactifs (via Power BI, Excel, etc.) .
• Créer des indicateurs de performance pour aider à la prise de décision concernant le réemploi du ballast.

5. Documentation et restitution des analyses

• Rédiger des rapports d'analyse synthétiques comparant les performances du ballast selon les chantiers, les régions et les carrières d'origine.
• Présenter les résultats et proposer des recommandations concrètes pour améliorer la gestion et le traitement du ballast dans les futurs chantiers.

Profil recherché

Formation :

• Étudiant(e) en école d'ingénieurs, master en génie civil, géotechnique, sciences des matériaux, ou data science.

Compétences techniques :

• Géotechnique : Bonne compréhension des matériaux granulaires, en particulier des paramètres géotechniques (granulométrie, angularité, forme, dureté) .
• Statistiques et analyse de données : Maîtrise des outils d'analyse statistique (Excel, Python, R) et expérience avec des outils de gestion de bases de données (SQL, Access)
• Visualisation des données : Connaissance d'outils de visualisation comme Power BI, Excel, ou d'autres outils similaires
• Programmation : Bonne maîtrise des outils de développement en Python pour traiter et analyser les données.

Compétences transverses :

• Rigueur, autonomie, esprit analytique.
• Bonnes compétences en rédaction et présentation de résultats.