Face à l’augmentation des collisions entre trains et animaux sauvages, Alstom et Flox Intelligence expérimentent, en Suède, un système innovant de détection et d’effarouchement de la faune basé sur l’intelligence artificielle. L’objectif est double : améliorer la sécurité ferroviaire et réduire l’impact sur la biodiversité. Le dispositif repose sur un réseau de caméras intelligentes installées le long des voies. Grâce à des algorithmes d’analyse vidéo en temps réel, l’IA identifie immédiatement les animaux présents à proximité des rails. Une fois l’espèce reconnue, le système déclenche automatiquement un signal sonore spécifique destiné à faire fuir l’animal avant l’arrivée du train. Les premiers essais ont déjà permis d’identifier plusieurs espèces emblématiques de la faune nordique, notamment des élans, des chevreuils, des renards et des sangliers. Depuis avril 2026, les tests sont entrés dans une seconde phase intégrant pleinement le couplage entre détection vidéo et effarouchement acoustique. Le projet est actuellement déployé sur plusieurs lignes stratégiques suédoises comme Dalabanan et Bergslagsbanan, en partenariat avec l’opérateur VR et l’autorité régionale Tåg i Bergslagen. L’initiative bénéficie également du soutien financier de l’agence nationale suédoise pour l’innovation, Vinnova. Sur le plan technique, le système utilise une architecture dite « Edge AI ». Contrairement à un traitement distant dans le cloud, les données sont analysées directement sur site afin de garantir des temps de réaction extrêmement rapides, indispensables sur les lignes à grande vitesse où quelques secondes peuvent faire la différence. L’un des intérêts majeurs du dispositif réside dans son apprentissage continu. Chaque passage d’animal est enregistré et classifié afin d’améliorer progressivement la précision de reconnaissance des espèces. Les ingénieurs cherchent actuellement à perfectionner la détection des grands cervidés, particulièrement impliqués dans les accidents ferroviaires scandinaves. Cette technologie marque également une rupture avec les protections classiques comme les clôtures fixes. Si ces dernières permettent de limiter les collisions, elles créent parfois des « pièges » lorsque les animaux pénètrent malgré tout sur les voies. Le système développé par Flox Intelligence privilégie au contraire une intervention dynamique, capable d’éloigner activement les animaux. Autre innovation : les sons diffusés ne sont pas des ultrasons répétitifs auxquels la faune finit par s’habituer. L’IA génère des fréquences variables et des cris de prédateurs adaptés à chaque espèce afin d’éviter tout phénomène d’accoutumance. Au-delà de la sécurité, les opérateurs espèrent réduire les retards, les coûts de réparation et l’impact psychologique des collisions sur les conducteurs de train. Cette approche illustre l’émergence d’un ferroviaire connecté, où les données environnementales deviennent un outil central de gestion des infrastructures et de protection de la biodiversité.