Vue portefeuille du risque autour des infrastructures critiques
SAMRoute aide les équipes d’infrastructure de transport à construire une vision partagée, à l’échelle du portefeuille autour des infrastructures critiques, en rendant le contexte environnant visible et les dépendances plus claires.
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Rendre le contexte visible. Clarifier les dépendances.
Les revues locales sont essentielles, mais ne fournissent pas une vue cohérente à l’échelle du portefeuille.
Aujourd’hui, des points critiques d’infrastructure comme les passages à niveau (LX) sont appréhendés point par point. Des études, des revues et des comptages de trafic réglementaires existent, mais la couverture est inégale. La vision opérationnelle est un patchwork.
Ce qui manque, c’est une vision à l’échelle du portefeuille qui soit systématique, homogène et plus facile à maintenir—une vision qui ajoute de la couleur au tableau en rendant visible le contexte environnant. Mais ce qu’il faut, c’est aussi une manière systématique de révéler des dépendances fonctionnelles, pour mieux comprendre quels flux clés s’appuient sur quels points.
Transformer cette lecture du contexte et des dépendances en indicateurs créerait une base commune pour comparer les points à l’échelle du portefeuille et aiderait à prioriser des zones d’attention et des programmes d’investissement.
Ce qui manque, c’est une vision à l’échelle du portefeuille qui soit systématique, homogène et plus facile à maintenir—une vision qui ajoute de la couleur au tableau en rendant visible le contexte environnant. Mais ce qu’il faut, c’est aussi une manière systématique de révéler des dépendances fonctionnelles, pour mieux comprendre quels flux clés s’appuient sur quels points.
Transformer cette lecture du contexte et des dépendances en indicateurs créerait une base commune pour comparer les points à l’échelle du portefeuille et aiderait à prioriser des zones d’attention et des programmes d’investissement.
Les inventaires point par point restent souvent épars et incomplets, si bien qu’une grande partie du contexte environnant reste invisible. Un balayage systématique rend ce contexte visible, en ajoutant de la couleur et de la cohérence à l’ensemble.
SAMRoute analyse votre réseau et rend les points critiques comparables.
Il rend visible le contexte et modélise les dépendances, puis transforme les deux en indicateurs portefeuille.
Nous scannons le portefeuille, intégrons les émetteurs de flux à risque et regardons au-delà du rayon habituel pour ajouter de la couleur et révéler le contexte plus large. Combiné à la modélisation des dépendances, cela crée une base plus cohérente et comparable pour prioriser des zones d’attention et des programmes d’investissement.
SAMRoute aide à transformer des informations éparses et inégales en une lecture partagée et comparable, pour que les équipes passent moins de temps à réconcilier et plus de temps à prioriser à l’échelle d’un réseau entier.
D’abord, il élargit le contexte situationnel en balayant bien au-delà du rayon habituel, afin que l’environnement autour devienne plus facile à voir de manière cohérente à grande échelle.
Ensuite, il clarifie les dépendances fonctionnelles en mettant en évidence quels flux clés sont probablement liés à quels points (selon des hypothèses explicites), afin que les discussions portefeuille s’appuient sur une base plus cohérente, en complément des études, revues et de l’expertise locale.
D’abord, il élargit le contexte situationnel en balayant bien au-delà du rayon habituel, afin que l’environnement autour devienne plus facile à voir de manière cohérente à grande échelle.
Ensuite, il clarifie les dépendances fonctionnelles en mettant en évidence quels flux clés sont probablement liés à quels points (selon des hypothèses explicites), afin que les discussions portefeuille s’appuient sur une base plus cohérente, en complément des études, revues et de l’expertise locale.
SAMRoute exécute une chaîne traçable des données aux résultats.
Nous scannons le contexte et modélisons les dépendances, puis agrégeons par point critique.
SAMRoute intègre des données géospatiales génériques (topologie du réseau, couches de référence, données de contexte), puis ajoute des entrées spécifiques au besoin comme des inventaires d’émetteurs et de points critiques (et, le cas échéant, des jeux de données clients). Les choix de modélisation reposent sur des hypothèses explicites qui peuvent être revues et ajustées.
Il génère des paires origine–destination (OD) et calcule des itinéraires modélisés, dont un trajet principal et un trajet alternatif évitant un point critique donné. Il ne conserve que les paires OD qui traversent réellement le point, agrège les résultats par point critique et les stocke pour une consultation en direct dans l’interface.
La chaîne est traçable de bout en bout (entrées → hypothèses → résultats). Elle permet le partage. Et elle proposera des liaisons machine-à-machine tout en maintenant les résultats à jour lorsque les données évoluent.
Il génère des paires origine–destination (OD) et calcule des itinéraires modélisés, dont un trajet principal et un trajet alternatif évitant un point critique donné. Il ne conserve que les paires OD qui traversent réellement le point, agrège les résultats par point critique et les stocke pour une consultation en direct dans l’interface.
La chaîne est traçable de bout en bout (entrées → hypothèses → résultats). Elle permet le partage. Et elle proposera des liaisons machine-à-machine tout en maintenant les résultats à jour lorsque les données évoluent.
Un aperçu en 5 étapes de la chaîne : (1) entrées de données — couches géospatiales génériques + données spécifiques/clients ; (2) moteur géospatial — découverte de contexte à plus grande échelle + calcul d’itinéraires ; (3) traitement backend et interface portefeuille ; (4) partage d’accès pour revue interne/externe ; (5) capacités à venir — notifications (système-à-système) et mise à jour continue à mesure que les données évoluent (réanalyse quasi temps réel).
Voir la démo passage à niveau en action
Rendre visible le contexte local. Clarifier les dépendances des flux routiers à risque. Aligner les acteurs sur un référentiel commun.
Cette démo s’adresse aux équipes d’infrastructure ferroviaire. Elle montre comment le contexte local autour d’un passage à niveau—et les dépendances des flux routiers à risque—peuvent être décrits sur une base cohérente, puis consolidés dans une vue portefeuille que vous pouvez trier et comparer pour soutenir la priorisation.
— Pour la voir en action, demandez une démo.
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