Bienvenue dans la collection HAL de l'IRT Railenium !
Véritable outil au service de la filière ferroviaire, l’Institut de Recherche Technologique (IRT) Railenium conduit des projets de recherche et d’innovation partenariales rassemblant académiques et industriels, en lien avec les pouvoirs publics. Ensemble, ils développent collaborativement, valident et testent des technologies de rupture et des solutions innovantes répondant aux grands défis sociétaux et technologiques de la filière ferroviaire, en France et à l’international.
Né en 2012 dans le cadre du Plan d’investissement d’avenir, Railenium est un Institut de Recherche Technologique (IRT) expert dans le système ferroviaire. Grâce à l’expertise de ses équipes, Railenium offre des compétences permettant de lever des verrous technologiques et scientifiques, notamment dans les domaines de l’intelligence artificielle, l’énergie, la modélisation numérique, les télécommunications, la sûreté de fonctionnement (IA de confiance) et les facteurs organisationnels et humains (FOH).
Basé dans les Hauts-de-France et présent en région parisienne, Railenium a mené, grâce à son expertise en ingénierie de financement et coordination de projets collaboratifs, plus de 80 projets en 10 ans mobilisant environ 140 partenaires.
Dernières publications
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Michel Sebès, Samuel Hawksbee, Fares Naccache, Pedro Jorge, Moncef Toumi, et al.. Assessment of an iterative settlement procedure in railway switches and crossings using two different approaches. Advances in Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks III, Springer Nature Switzerland, pp.1209-1218, 2025, Lecture Notes in Mechanical Engineering, ⟨10.1007/978-3-031-66971-2_125⟩. ⟨hal-04435184v2⟩
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Quentin Berdal, Quentin Gadmer, Philippe Richard. Towards cooperative management of fatigue and vigilance in railway operations. International Conference on Mobility, Artificial Intelligence and Health (MAIH2024), ITM Web of Conferences, 69, pp.03006, 2024, ⟨10.1051/itmconf/20246903006⟩. ⟨hal-04814184v1⟩
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Cécile I Bernard, Quentin Gadmer, Philippe Richard. Understanding the railway driving activity to design HUD: Recommendations and specificities for future light trains. International Conference on Mobility, Artificial Intelligence and Health (MAIH2024), Nov 2024, Marrakech, Morocco. pp.03007, ⟨10.1051/itmconf/20246903007⟩. ⟨hal-04842131⟩
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