IA et transport ferroviaire : maintenance, trafic et gares en 2026
Le rail transporte des millions de voyageurs chaque jour sur une infrastructure qui ne pardonne rien : un aiguillage en panne ou un train en retard se propage en cascade sur tout le réseau. Le marché de l'IA ferroviaire devrait passer de 3,54 milliards de dollars en 2026 à 6,21 milliards en 2030, soit une croissance annuelle de 15,1 % selon Research and Markets. En Belgique, la SNCB a atteint 91,7 % de ponctualité en 2025, son meilleur niveau en 20 ans, avec 207,8 millions de voyageurs transportés. Pour aller plus loin sans poser de nouvelles voies, le secteur mise sur l'IA : capteurs prédictifs sur les aiguillages, régulation assistée dans les postes de commande, drones d'inspection et information voyageurs en temps réel. De la plateforme DIANA de la Deutsche Bahn aux drones d'Infrabel, voici ce que l'IA change pour le rail, vu de Belgique.
Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
marché de l'IA ferroviaire en 2030, CAGR de 15,1 % (Research and Markets)
91,7 %
ponctualité SNCB en 2025, meilleur taux en 20 ans (SNCB)
8 min
de retard compensées par l'IA du S-Bahn de Stuttgart (Deutsche Bahn)
Pourquoi le rail passe à l'IA
Le transport ferroviaire vit une double contrainte. D'un côté, la demande progresse : la SNCB a transporté 207,8 millions de voyageurs en 2025, en hausse de 1 % par rapport à 2024. De l'autre, l'infrastructure évolue lentement : construire une ligne ou un faisceau de voies prend des décennies. Entre les deux, chaque minute de retard compte, et la ponctualité est devenue l'indicateur roi du secteur.
Sur ce terrain, 2025 a été une bonne année pour le rail belge : les trains de la SNCB ont atteint une ponctualité de 91,7 %, contre 89,7 % en 2024, le meilleur taux depuis 20 ans hors années COVID. L'analyse des causes montre le chemin restant : 20,8 % des retards sont imputables au manque de robustesse du système ferroviaire, 14,4 % à Infrabel, 21,9 % à des tiers et 39,6 % à la SNCB elle-même.
C'est exactement le type de problème que l'IA sait traiter : des flux massifs de données de capteurs, des horaires, des incidents et des interactions entre trains, dont il faut extraire des prévisions et des décisions en temps réel. Le marché suit : selon Research and Markets, l'IA ferroviaire, estimée à 3,54 milliards de dollars en 2026 après 3 milliards en 2025, devrait atteindre 6,21 milliards en 2030, soit une croissance annuelle de 15,1 %.
Maintenance prédictive : les aiguillages d'abord
Les défaillances d'aiguillages comptent parmi les causes les plus fréquentes de retard des trains. C'est donc là que la maintenance prédictive ferroviaire a commencé. Le principe rejoint celui de la maintenance prédictive industrielle : des capteurs IIoT mesurent en continu les vibrations et les efforts, et des modèles d'apprentissage prédisent l'évolution de l'état des composants pour intervenir avant la panne.
L'exemple le plus documenté vient d'Allemagne. DB Netz, le gestionnaire du réseau de la Deutsche Bahn, équipe 3 500 aiguillages et croisements supplémentaires du système prédictif KONUX Switch, après une première phase de 650 aiguillages, dans le cadre d'un accord-cadre signé en 2020. Le système est intégré à la plateforme de diagnostic maison DIANA, à laquelle environ 32 000 moteurs d'aiguillage sont déjà connectés.
Prédiction d'usure. Les modèles anticipent la dégradation du ballast, des moteurs et des cœurs de croisement, et recommandent meulage, soudure ou remplacement au bon moment.
Matériel roulant. La DB automatise l'inspection visuelle de ses trains par caméras et analyse d'images : l'inspection du toit d'un ICE passe de plusieurs heures à quelques minutes.
Pièces et ateliers. Des outils de prévision aident à planifier le remplacement des essieux et les besoins en pièces, pour augmenter la disponibilité des rames.
Réguler le trafic : l'IA entre au poste de commande
Le second grand chantier est la régulation. Quand un train prend du retard, le régulateur doit décider en quelques secondes quel train passe en premier, où croiser, quelle correspondance tenir. La Deutsche Bahn a développé en interne un outil d'IA qui simule l'évolution du trafic comme une vidéo qu'on avance, signale les conflits à venir et recommande des décisions.
Testé d'abord sur le S-Bahn de Stuttgart, l'outil permet de compenser jusqu'à 8 minutes de retard et est en cours de déploiement sur les réseaux Rhin-Main et Munich. La DB estime qu'en théorie, cette IA permettrait de faire circuler 17 trains de plus par jour et par sens sur le tronçon central de Stuttgart, sans poser un seul rail de plus. Autrement dit, l'IA crée de la capacité sur l'infrastructure existante.
À retenir
L'IA de régulation reste un outil d'aide à la décision : elle simule, alerte et recommande, mais le régulateur garde la main. Le gain se mesure en minutes de retard évitées et en capacité récupérée sur les tronçons saturés.
Ces briques s'ajoutent à la signalisation numérique européenne ERTMS et aux jumeaux numériques du réseau, qui simulent l'infrastructure pour préparer travaux et horaires, un sujet que nous avons détaillé dans notre article sur l'IA et les jumeaux numériques.
Infrabel : drones et vision par ordinateur sur le réseau belge
En Belgique, le gestionnaire d'infrastructure Infrabel utilise des drones depuis 2016 pour inspecter les voies, les caténaires, les ponts et les tunnels, et pour préparer les chantiers à l'aide d'images 3D. Son Drone Competence Center encadre les missions complexes et les partenariats stratégiques.
L'étape suivante est en préparation : Infrabel travaille sur le cadre technique des vols « hors vue » (BVLOS) afin de gérer l'infrastructure de manière autonome, au moyen d'un traitement d'image avancé et de l'intelligence artificielle. Les images captées sont soumises à des règles RGPD strictes : contrôle sous 14 jours et anonymisation des personnes et plaques identifiables.
Inspection d'infrastructure
Voies, caténaires de 3 000 à 25 000 volts, ouvrages d'art : les drones remplacent des inspections dangereuses et immobilisantes.
Préparation de chantiers
Modèles 3D du terrain pour planifier les travaux de grande envergure et documenter l'avancement.
Gestion d'incidents
Vue aérienne rapide en cas d'accident ou d'intrusion, pour rétablir le trafic plus vite et en sécurité.
Sécurité du réseau
Détection d'anomalies par analyse d'images : végétation envahissante, dépôts sauvages, usure visible des équipements.
Information voyageurs et gestion de l'affluence
Pour le voyageur, l'IA la plus visible est celle qui prédit l'heure d'arrivée réelle du train. La Deutsche Bahn combine horaires théoriques, données de signalisation et historique pour prévoir les retards et leurs interactions entre trains ; ce système alimente ses canaux d'information depuis 2018.
L'IA sert aussi à lisser l'affluence : l'outil Peak Spotting de la DB repère les pics de charge à venir sur les grandes lignes et permet d'ajouter des rames à forte capacité ou d'informer les voyageurs des trains chargés. En gare, assistants conversationnels multilingues et prévision des flux complètent le dispositif, dans le respect du RGPD pour tout ce qui touche à la vidéosurveillance.
Ce que dit la réglementation
Le ferroviaire est un secteur régulé, et l'usage de l'IA y est encadré à plusieurs niveaux.
AI Act. Le règlement européen sur l'IA impose depuis le 2 août 2025 des obligations aux modèles à usage général et, depuis le 2 août 2026, un cadre pour les systèmes à haut risque et des règles de transparence. Les composants de sécurité ferroviaire pilotés par IA relèvent du haut risque.
NIS2. Gestionnaires d'infrastructure et entreprises ferroviaires sont des infrastructures de transport critiques, soumises à des obligations de cybersécurité renforcées.
RGPD. Vidéosurveillance en gare, images de drones et données de billettique relèvent du traitement de données personnelles : bases légales, analyses d'impact et anonymisation s'imposent, comme le pratique Infrabel pour ses vols de drones.
Passer à l'action
1
Cadrer les données
Recenser capteurs, logs de maintenance, horaires et incidents, et évaluer leur qualité avant tout modèle.
2
Cibler les cas d'usage à ROI
Prioriser les actifs dont la panne coûte le plus cher : aiguillages, caténaires, matériel roulant critique.
3
Cadrer la conformité
Aligner sur l'AI Act, NIS2 et le RGPD dès la conception, avec traçabilité et supervision humaine.
4
Industrialiser
Passer du pilote à la production avec MLOps, surveillance de dérive et boucle de réentraînement continue.
Questions fréquentes
Comment l'IA est-elle utilisée dans le transport ferroviaire ?
Sur toute la chaîne : maintenance prédictive des aiguillages et du matériel roulant, régulation du trafic assistée par IA dans les postes de commande, inspection d'infrastructure par drones et analyse d'images, prévision des retards et gestion de l'affluence pour les voyageurs.
Qu'est-ce que la maintenance prédictive des aiguillages ?
Des capteurs IIoT suivent en continu l'état des aiguillages et des modèles d'apprentissage prédisent l'usure de leurs composants pour intervenir avant la panne. La Deutsche Bahn déploie KONUX Switch sur 3 500 aiguillages supplémentaires, intégré à sa plateforme DIANA qui connecte environ 32 000 moteurs d'aiguillage.
L'IA remplace-t-elle les régulateurs et les conducteurs de train ?
Non. L'IA simule le trafic, signale les conflits et recommande des décisions, mais le régulateur garde la décision finale. À Stuttgart, l'outil de la DB compense jusqu'à 8 minutes de retard et pourrait en théorie faire circuler 17 trains de plus par jour et par sens sur le tronçon central.
L'IA dans le ferroviaire est-elle réglementée ?
Oui : AI Act européen (modèles à usage général depuis le 2 août 2025, systèmes à haut risque depuis le 2 août 2026), directive NIS2 pour les infrastructures de transport critiques et RGPD pour les données personnelles, notamment la vidéosurveillance et les images de drones.
Sources
Research and Markets / The Business Research Company, Railway AI Market Report 2026 (marché de 3 milliards de dollars en 2025, 3,54 milliards en 2026, projeté à 6,21 milliards en 2030 ; CAGR de 15,1 %). researchandmarkets.com
SNCB, Nette amélioration de la ponctualité : 91,7 % en 2025, 9 janvier 2026 (91,7 % contre 89,7 % en 2024 ; meilleur taux en 20 ans hors COVID ; répartition des causes de retard). press.sncb.be
SNCB, Résultats 2025 (207,8 millions de voyageurs transportés en 2025, +1 % par rapport à 2024). press.sncb.be
Deutsche Bahn, Artificial intelligence at DB (IA de régulation du S-Bahn : compensation de retards jusqu'à 8 minutes à Stuttgart, extension à Rhin-Main et Munich, 17 trains de plus par jour et par sens en théorie ; inspection du toit d'un ICE de plusieurs heures à quelques minutes ; prévision d'information voyageurs depuis 2018 ; Peak Spotting). deutschebahn.com
KONUX, KONUX receives another significant order from Deutsche Bahn (3 500 aiguillages et croisements supplémentaires équipés de KONUX Switch après une première phase de 650 ; environ 32 000 moteurs d'aiguillage connectés à DIANA ; accord-cadre de 2020). konux.com
Infrabel, DRONES@Infrabel (drones utilisés depuis 2016 ; Drone Competence Center ; préparation des vols hors vue et de la gestion autonome par traitement d'image avancé et IA ; règles RGPD d'anonymisation). infrabel.be
Union européenne, Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act) et directive (UE) 2022/2555 (NIS2) : obligations pour les modèles à usage général depuis le 2 août 2025, systèmes à haut risque et transparence depuis le 2 août 2026 ; transport ferroviaire classé infrastructure critique. eur-lex.europa.eu
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Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
AI en spoorvervoer: onderhoud, verkeer en stations in 2026
Het spoor vervoert dagelijks miljoenen reizigers op een infrastructuur die niets vergeeft: een defect wissel of een vertraagde trein plant zich in cascade voort over het hele net. De markt voor AI in het spoor zou volgens Research and Markets groeien van 3,54 miljard dollar in 2026 tot 6,21 miljard in 2030, een jaarlijkse groei van 15,1 %. In België haalde de NMBS in 2025 een stiptheid van 91,7 %, het beste niveau in 20 jaar, met 207,8 miljoen vervoerde reizigers. Om verder te gaan zonder nieuwe sporen te leggen, zet de sector in op AI: voorspellende sensoren op wissels, ondersteunde verkeersleiding in de seinposten, inspectiedrones en realtime reizigersinformatie. Van het DIANA-platform van Deutsche Bahn tot de drones van Infrabel: dit verandert AI voor het spoor, bekeken vanuit België.
Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
markt voor AI in het spoor in 2030, CAGR 15,1 % (Research and Markets)
91,7 %
stiptheid NMBS in 2025, beste cijfer in 20 jaar (NMBS)
8 min
vertraging gecompenseerd door de AI van de S-Bahn Stuttgart (Deutsche Bahn)
Waarom het spoor overschakelt op AI
Het spoorvervoer zit gekneld tussen twee krachten. Enerzijds groeit de vraag: de NMBS vervoerde 207,8 miljoen reizigers in 2025, een stijging van 1 % tegenover 2024. Anderzijds evolueert de infrastructuur traag: een lijn of een sporenbundel bouwen duurt decennia. Daartussen telt elke minuut vertraging, en stiptheid is de koningsindicator van de sector geworden.
Op dat vlak was 2025 een goed jaar voor het Belgische spoor: de treinen van de NMBS haalden een stiptheid van 91,7 %, tegenover 89,7 % in 2024, het beste cijfer in 20 jaar buiten de COVID-jaren. De analyse van de oorzaken toont de resterende weg: 20,8 % van de vertragingen is toe te schrijven aan het gebrek aan robuustheid van het spoorsysteem, 14,4 % aan Infrabel, 21,9 % aan derden en 39,6 % aan de NMBS zelf.
Dit is precies het soort probleem dat AI kan aanpakken: massale stromen sensordata, dienstregelingen, incidenten en interacties tussen treinen, waaruit realtime voorspellingen en beslissingen moeten worden gehaald. De markt volgt: volgens Research and Markets zou AI in het spoor, geraamd op 3,54 miljard dollar in 2026 na 3 miljard in 2025, oplopen tot 6,21 miljard in 2030, een jaarlijkse groei van 15,1 %.
Voorspellend onderhoud: eerst de wissels
Wisselstoringen behoren tot de meest voorkomende oorzaken van treinvertragingen. Daar is het voorspellend onderhoud op het spoor dus begonnen. Het principe sluit aan bij voorspellend onderhoud in de industrie: IIoT-sensoren meten continu trillingen en krachten, en lerende modellen voorspellen de evolutie van de toestand van de componenten om in te grijpen vóór het defect.
Het best gedocumenteerde voorbeeld komt uit Duitsland. DB Netz, de netbeheerder van Deutsche Bahn, rust 3 500 extra wissels en kruisingen uit met het voorspellende systeem KONUX Switch, na een eerste fase van 650 wissels, in het kader van een raamovereenkomst uit 2020. Het systeem is geïntegreerd in het eigen diagnoseplatform DIANA, waarop al ongeveer 32 000 wisselmotoren zijn aangesloten.
Slijtagevoorspelling. Modellen anticiperen de degradatie van ballast, motoren en puntstukken, en bevelen slijpen, lassen of vervangen aan op het juiste moment.
Rollend materieel. DB automatiseert de visuele inspectie van haar treinen met camera's en beeldanalyse: de inspectie van een ICE-dak gaat van meerdere uren naar enkele minuten.
Onderdelen en werkplaatsen. Voorspellingstools helpen de vervanging van wielstellen en de behoefte aan onderdelen te plannen, om de beschikbaarheid van de treinstellen te verhogen.
Verkeer regelen: AI in de seinpost
De tweede grote werf is de verkeersleiding. Wanneer een trein vertraging oploopt, moet de verkeersleider in enkele seconden beslissen welke trein eerst rijdt, waar gekruist wordt, welke aansluiting behouden blijft. Deutsche Bahn ontwikkelde intern een AI-tool die de evolutie van het verkeer simuleert als een video die je vooruitspoelt, komende conflicten signaleert en beslissingen aanbeveelt.
Eerst getest op de S-Bahn van Stuttgart, laat de tool toe tot 8 minuten vertraging te compenseren en wordt hij uitgerold op de netten Rijn-Main en München. DB schat dat deze AI in theorie 17 treinen meer per dag en per richting zou kunnen laten rijden op het centrale traject van Stuttgart, zonder één rail extra te leggen. Anders gezegd: AI creëert capaciteit op de bestaande infrastructuur.
Onthoud
AI in de verkeersleiding blijft een hulpmiddel voor besluitvorming: ze simuleert, waarschuwt en beveelt aan, maar de verkeersleider houdt de controle. De winst wordt gemeten in vermeden minuten vertraging en gerecupereerde capaciteit op verzadigde trajecten.
Deze bouwstenen komen bovenop de Europese digitale seingeving ERTMS en de digitale tweelingen van het net, die de infrastructuur simuleren om werken en dienstregelingen voor te bereiden, een onderwerp dat we uitwerkten in ons artikel over AI en digitale tweelingen.
Infrabel: drones en computervisie op het Belgische net
In België gebruikt infrastructuurbeheerder Infrabelsinds 2016 drones om sporen, bovenleidingen, bruggen en tunnels te inspecteren en om werven voor te bereiden met 3D-beelden. Zijn Drone Competence Center begeleidt de complexe missies en de strategische partnerschappen.
De volgende stap is in voorbereiding: Infrabel werkt aan het technische kader voor vluchten « buiten zicht » (BVLOS) om de infrastructuur autonoom te beheren, met geavanceerde beeldverwerking en artificiële intelligentie. De gecapteerde beelden vallen onder strikte AVG-regels: controle binnen 14 dagen en anonimisering van herkenbare personen en nummerplaten.
Infrastructuurinspectie
Sporen, bovenleidingen van 3 000 tot 25 000 volt, kunstwerken: drones vervangen gevaarlijke en verkeersverstorende inspecties.
Werfvoorbereiding
3D-modellen van het terrein om grote werken te plannen en de voortgang te documenteren.
Incidentbeheer
Snel luchtbeeld bij een ongeval of indringing, om het verkeer sneller en veilig te herstellen.
Netveiligheid
Anomaliedetectie via beeldanalyse: woekerende vegetatie, sluikstorten, zichtbare slijtage van uitrusting.
Reizigersinformatie en druktebeheer
Voor de reiziger is de meest zichtbare AI die welke het werkelijke aankomstuur van de trein voorspelt. Deutsche Bahn combineert theoretische dienstregelingen, seingevingsdata en historiek om vertragingen te voorspellen, ook hun interacties tussen treinen; dat systeem voedt haar informatiekanalen sinds 2018.
AI dient ook om de drukte te spreiden: de tool Peak Spotting van DB spot komende piekbelastingen op de grote lijnen en laat toe treinstellen met hoge capaciteit in te zetten of reizigers te informeren over drukke treinen. In het station vervolledigen meertalige gespreksassistenten en stromenvoorspelling het geheel, met respect voor de AVG voor alles wat met camerabewaking te maken heeft.
Wat de regelgeving zegt
Het spoor is een gereguleerde sector, en het gebruik van AI wordt er op meerdere niveaus omkaderd.
AI Act. De Europese AI-verordening legt sinds 2 augustus 2025 verplichtingen op aan modellen voor algemeen gebruik en, sinds 2 augustus 2026, een kader voor hoogrisicosystemen en transparantieregels. Door AI gestuurde veiligheidscomponenten op het spoor vallen onder hoog risico.
NIS2. Infrastructuurbeheerders en spoorwegondernemingen zijn kritieke transportinfrastructuur, onderworpen aan verscherpte cyberbeveiligingsplichten.
AVG. Camerabewaking in stations, dronebeelden en ticketingdata vallen onder de verwerking van persoonsgegevens: rechtsgronden, effectbeoordelingen en anonimisering zijn vereist, zoals Infrabel toepast voor zijn dronevluchten.
Aan de slag
1
Data afbakenen
Sensoren, onderhoudslogs, dienstregelingen en incidenten in kaart brengen en hun kwaliteit beoordelen vóór elk model.
2
Toepassingen met ROI kiezen
Prioriteit geven aan de activa waarvan een defect het duurst is: wissels, bovenleidingen, kritiek rollend materieel.
3
Conformiteit inbouwen
Vanaf het ontwerp afstemmen op de AI Act, NIS2 en de AVG, met traceerbaarheid en menselijk toezicht.
4
Industrialiseren
Van pilot naar productie met MLOps, driftbewaking en een continue hertrainingslus.
Veelgestelde vragen
Hoe wordt AI gebruikt in het spoorvervoer?
Over de hele keten: voorspellend onderhoud van wissels en rollend materieel, AI-ondersteunde verkeersleiding in de seinposten, infrastructuurinspectie met drones en beeldanalyse, vertragingsvoorspelling en druktebeheer voor de reizigers.
Wat is voorspellend onderhoud van wissels?
IIoT-sensoren volgen continu de toestand van de wissels en lerende modellen voorspellen de slijtage van hun componenten om in te grijpen vóór het defect. Deutsche Bahn rolt KONUX Switch uit op 3 500 extra wissels, geïntegreerd in haar DIANA-platform dat ongeveer 32 000 wisselmotoren verbindt.
Vervangt AI de verkeersleiders en de treinbestuurders?
Nee. AI simuleert het verkeer, signaleert conflicten en beveelt beslissingen aan, maar de verkeersleider houdt de eindbeslissing. In Stuttgart compenseert de tool van DB tot 8 minuten vertraging en zou hij in theorie 17 treinen meer per dag en per richting kunnen laten rijden op het centrale traject.
Is AI op het spoor gereguleerd?
Ja: de Europese AI Act (modellen voor algemeen gebruik sinds 2 augustus 2025, hoogrisicosystemen sinds 2 augustus 2026), de NIS2-richtlijn voor kritieke transportinfrastructuur en de AVG voor persoonsgegevens, met name camerabewaking en dronebeelden.
Bronnen
Research and Markets / The Business Research Company, Railway AI Market Report 2026 (markt van 3 miljard dollar in 2025, 3,54 miljard in 2026, geraamd op 6,21 miljard in 2030 ; CAGR 15,1 %). researchandmarkets.com
NMBS, Nette amélioration de la ponctualité : 91,7 % en 2025, 9 januari 2026 (91,7 % tegenover 89,7 % in 2024 ; beste cijfer in 20 jaar buiten COVID ; verdeling van de vertragingsoorzaken). press.sncb.be
NMBS, Résultats 2025 (207,8 miljoen vervoerde reizigers in 2025, +1 % tegenover 2024). press.sncb.be
Deutsche Bahn, Artificial intelligence at DB (AI-verkeersleiding S-Bahn: compensatie van vertragingen tot 8 minuten in Stuttgart, uitbreiding naar Rijn-Main en München, in theorie 17 treinen meer per dag en per richting ; inspectie van een ICE-dak van meerdere uren naar enkele minuten ; reizigersinformatievoorspelling sinds 2018 ; Peak Spotting). deutschebahn.com
KONUX, KONUX receives another significant order from Deutsche Bahn (3 500 extra wissels en kruisingen uitgerust met KONUX Switch na een eerste fase van 650 ; ongeveer 32 000 wisselmotoren aangesloten op DIANA ; raamovereenkomst van 2020). konux.com
Infrabel, DRONES@Infrabel (drones in gebruik sinds 2016 ; Drone Competence Center ; voorbereiding van vluchten buiten zicht en autonoom beheer met geavanceerde beeldverwerking en AI ; AVG-regels voor anonimisering). infrabel.be
Europese Unie, Verordening (EU) 2024/1689 (AI Act) en richtlijn (EU) 2022/2555 (NIS2): verplichtingen voor modellen voor algemeen gebruik sinds 2 augustus 2025, hoogrisicosystemen en transparantie sinds 2 augustus 2026 ; spoorvervoer als kritieke infrastructuur. eur-lex.europa.eu
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Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
AI and Rail Transport: Maintenance, Traffic and Stations in 2026
Rail carries millions of passengers every day on an infrastructure that forgives nothing: a failed switch or a delayed train ripples in cascade across the whole network. The railway AI market is set to grow from 3.54 billion dollars in 2026 to 6.21 billion in 2030, a yearly growth of 15.1% according to Research and Markets. In Belgium, SNCB reached 91.7% punctuality in 2025, its best level in 20 years, carrying 207.8 million passengers. To go further without laying new track, the sector turns to AI: predictive sensors on switches, AI-assisted dispatching in control centres, inspection drones and real-time passenger information. From Deutsche Bahn's DIANA platform to Infrabel's drones, here is what AI changes for rail, seen from Belgium.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.
railway AI market in 2030, 15.1% CAGR (Research and Markets)
91.7%
SNCB punctuality in 2025, best rate in 20 years (SNCB)
8 min
of delay absorbed by the Stuttgart S-Bahn AI (Deutsche Bahn)
Why rail is turning to AI
Rail transport is squeezed between two forces. On one side, demand keeps growing: SNCB carried 207.8 million passengers in 2025, up 1% on 2024. On the other, infrastructure evolves slowly: building a line or a set of tracks takes decades. In between, every minute of delay counts, and punctuality has become the sector's flagship indicator.
On that front, 2025 was a good year for Belgian rail: SNCB trains reached 91.7% punctuality, against 89.7% in 2024, the best rate in 20 years outside the COVID years. The breakdown of causes shows the road ahead: 20.8% of delays are attributable to the lack of robustness of the rail system, 14.4% to Infrabel, 21.9% to third parties and 39.6% to SNCB itself.
This is exactly the kind of problem AI handles well: massive flows of sensor data, timetables, incidents and interactions between trains, from which forecasts and decisions must be extracted in real time. The market follows: according to Research and Markets, railway AI, estimated at 3.54 billion dollars in 2026 after 3 billion in 2025, should reach 6.21 billion in 2030, a yearly growth of 15.1%.
Predictive maintenance: switches first
Switch failures are among the most common causes of train delays. That is where railway predictive maintenance began. The principle mirrors industrial predictive maintenance: IIoT sensors continuously measure vibrations and forces, and learning models predict how component condition will evolve, so teams intervene before the failure.
The best documented example comes from Germany. DB Netz, Deutsche Bahn's network manager, is equipping 3,500 additional switches and crossings with the predictive system KONUX Switch, after a first phase of 650 switches, under a framework agreement signed in 2020. The system is integrated into the in-house diagnosis platform DIANA, to which around 32,000 point machines are already connected.
Wear prediction. Models anticipate the degradation of trackbed, point machines and frogs, and recommend grinding, welding or replacement at the right time.
Rolling stock. DB automates the visual inspection of its trains with cameras and image analysis: inspecting an ICE roof drops from several hours to a few minutes.
Parts and depots. Forecasting tools help plan wheelset replacement and parts demand, increasing fleet availability.
Managing traffic: AI enters the control centre
The second big frontier is dispatching. When a train runs late, the dispatcher must decide within seconds which train goes first, where to cross, which connection to hold. Deutsche Bahn has developed in-house an AI tool that simulates how traffic will evolve like a video you fast-forward, flags upcoming conflicts and recommends decisions.
First tested on the Stuttgart S-Bahn, the tool makes it possible to absorb delays of up to 8 minutes and is being rolled out to the Rhine-Main and Munich networks. DB estimates that, in theory, this AI could run 17 more trains per day and per direction on Stuttgart's core route, without laying a single extra rail. In other words, AI creates capacity on existing infrastructure.
Key point
Dispatching AI remains a decision-support tool: it simulates, alerts and recommends, but the dispatcher keeps the hand. The gain is measured in minutes of delay avoided and capacity recovered on saturated sections.
These building blocks come on top of the European digital signalling programme ERTMS and network digital twins, which simulate the infrastructure to prepare works and timetables, a topic we covered in our article on AI and digital twins.
Infrabel: drones and computer vision on the Belgian network
In Belgium, infrastructure manager Infrabel has been using drones since 2016 to inspect tracks, catenaries, bridges and tunnels, and to prepare worksites with 3D imagery. Its Drone Competence Center oversees complex missions and strategic partnerships.
The next step is in preparation: Infrabel is working on the technical framework for "beyond visual line of sight" (BVLOS) flights, to manage the infrastructure autonomously using advanced image processing and artificial intelligence. Captured imagery is subject to strict GDPR rules: review within 14 days and anonymisation of identifiable people and number plates.
Infrastructure inspection
Tracks, catenaries carrying 3,000 to 25,000 volts, bridges and tunnels: drones replace dangerous, traffic-disrupting inspections.
Worksite preparation
3D models of the terrain to plan large-scale works and document progress.
Incident management
Fast aerial view after an accident or intrusion, to restore traffic sooner and safely.
For passengers, the most visible AI is the one predicting the actual arrival time of the train. Deutsche Bahn combines planned timetables, signalling data and history to forecast delays and their interactions between trains; this system has fed its information channels since 2018.
AI also helps smooth demand: DB's Peak Spotting tool spots looming load peaks on long-distance lines, so high-capacity trains can be deployed or passengers informed about busy services. In stations, multilingual conversational assistants and flow forecasting complete the picture, with GDPR compliance for anything involving video surveillance.
What the regulation says
Rail is a regulated sector, and the use of AI is framed at several levels.
AI Act. The European AI Regulation has imposed obligations on general-purpose models since 2 August 2025 and, since 2 August 2026, a framework for high-risk systems and transparency rules. AI-driven railway safety components fall under high risk.
NIS2. Infrastructure managers and railway undertakings are critical transport infrastructure, subject to reinforced cybersecurity obligations.
GDPR. Station video surveillance, drone imagery and ticketing data involve processing personal data: legal bases, impact assessments and anonymisation are required, as Infrabel practises for its drone flights.
Getting started
1
Frame the data
Map sensors, maintenance logs, timetables and incidents, and assess their quality before any model.
2
Target ROI use cases
Prioritise the assets whose failure costs most: switches, catenaries, critical rolling stock.
3
Build in compliance
Align from design with the AI Act, NIS2 and the GDPR, with traceability and human oversight.
4
Industrialise
Move from pilot to production with MLOps, drift monitoring and a continuous retraining loop.
Frequently asked questions
How is AI used in rail transport?
Across the whole chain: predictive maintenance of switches and rolling stock, AI-assisted dispatching in control centres, infrastructure inspection with drones and image analysis, delay forecasting and crowd management for passengers.
What is predictive maintenance of railway switches?
IIoT sensors continuously track the condition of switches and learning models predict component wear, so teams intervene before the failure. Deutsche Bahn is rolling out KONUX Switch on 3,500 additional switches, integrated into its DIANA platform which connects around 32,000 point machines.
Does AI replace dispatchers and train drivers?
No. AI simulates traffic, flags conflicts and recommends decisions, but the dispatcher keeps the final call. In Stuttgart, DB's tool absorbs up to 8 minutes of delay and could, in theory, run 17 more trains per day and per direction on the core route.
Is AI in rail regulated?
Yes: the European AI Act (general-purpose models since 2 August 2025, high-risk systems since 2 August 2026), the NIS2 directive for critical transport infrastructure and the GDPR for personal data, notably video surveillance and drone imagery.
Sources
Research and Markets / The Business Research Company, Railway AI Market Report 2026 (market of $3bn in 2025, $3.54bn in 2026, projected at $6.21bn in 2030 ; 15.1% CAGR). researchandmarkets.com
SNCB, Nette amélioration de la ponctualité : 91,7 % en 2025, 9 January 2026 (91.7% against 89.7% in 2024 ; best rate in 20 years outside COVID ; breakdown of delay causes). press.sncb.be
SNCB, Résultats 2025 (207.8 million passengers carried in 2025, +1% on 2024). press.sncb.be
Deutsche Bahn, Artificial intelligence at DB (S-Bahn dispatching AI: absorbing delays of up to 8 minutes in Stuttgart, extension to Rhine-Main and Munich, in theory 17 more trains per day and per direction ; ICE roof inspection from several hours to a few minutes ; passenger information forecasting since 2018 ; Peak Spotting). deutschebahn.com
KONUX, KONUX receives another significant order from Deutsche Bahn (3,500 additional switches and crossings equipped with KONUX Switch after a first phase of 650 ; around 32,000 point machines connected to DIANA ; 2020 framework agreement). konux.com
Infrabel, DRONES@Infrabel (drones in use since 2016 ; Drone Competence Center ; preparation of beyond-visual-line-of-sight flights and autonomous management through advanced image processing and AI ; GDPR anonymisation rules). infrabel.be
European Union, Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) and Directive (EU) 2022/2555 (NIS2): obligations for general-purpose models since 2 August 2025, high-risk systems and transparency since 2 August 2026 ; rail transport classified as critical infrastructure. eur-lex.europa.eu
Molderez Consult helps Belgian operators, infrastructure managers and industrial players target high-ROI AI use cases, frame AI Act, NIS2 and GDPR compliance, and industrialise their models from pilot to production.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.