L’ONCF, l’ONDA et la SNTL s’associent à la FRDISI pour promouvoir l’innovation dans le transport
La Fondation de recherche, de développement et d’innovation en sciences et ingénierie (FRDISI) a conclu, le 14 mai à Rabat, trois conventions spécifiques, avec l’ONCF, l’ONDA et la SNTL. Objectif : favoriser l’intégration de l’intelligence artificielle et des technologies avancées dans les secteurs du transport ferroviaire, de l’aviation civile et de la logistique.
Trois conventions spécifiques de partenariat entre le ministère du Transport et de la logistique et la Fondation de recherche, de développement et d’innovation en sciences et ingénierie (FRDISI) ont été signées, le 14 mai à Rabat, lors d'une cérémonie présidée par le ministre du Transport et de la logistique, Abdessamad Kayouh, et le Conseiller du Roi et président de la FRDISI, André Azoulay.
Ces accords, qui s’inscrivent dans le cadre de la mise en œuvre de la convention-cadre conclue en juin 2024 entre les deux parties, visent à promouvoir la recherche scientifique et technologique dans le secteur du transport et de la logistique.
La première convention, signée entre l’Office national des chemins de fer (ONCF) et la FRDISI, porte sur le développement et la mise en œuvre de systèmes de gestion des transports intermodaux basés sur l’intelligence artificielle (IA), ainsi que sur l’automatisation des procédés de détection et de localisation des défauts de surface sur les trains à grande vitesse.
La deuxième convention, scellée entre l’Office national des aéroports (ONDA) et la FRDISI, concerne l’optimisation des performances cognitives pour une vigilance accrue et une sécurité renforcée dans le contrôle aérien et le pilotage assuré par l’ONDA, ainsi qu’une application mobile destinée à fournir des informations en temps réel et à assurer une gestion efficace des flux au sein des aéroports marocains.
Quant à la troisième convention, signée par la Société nationale des transports et de la logistique (SNTL) et la FRDISI, elle prévoit l’intégration de méthodes de "Machine Learning" dans l’optimisation et la maintenance prédictive des flottes de véhicules relevant de la SNTL.
(Avec MAP)
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