Dispositif d’analyse ferroviaire comprenant une mémoire (4) agencée pour recevoir des données de mesure d’un voie ferroviaire comprenant chacune au moins une valeur de mesure de voie ferroviaire et un identifiant de parcours de mesure daté, un extracteur (6) agencé pour déterminer un jeu de caractéristiques à partir des données de mesure de voie ferroviaire, lequel jeu de caractéristiques comprend au moins deux caractéristiques choisies dans un groupe comprenant des caractéristiques d’écart, des caractéristiques de nivellement, des caractéristiques de gauche, des caractéristiques de dévers, des caractéristiques de matériel roulant, et des caractéristiques historiques, et une unité d’apprentissage automatique basé sur renforcement du gradient (8) entraînée sur des données de mesure de voie ferroviaire associées à des valeurs de défaut de voie ferroviaire, lequel défaut de voie ferroviaire est choisi parmi un groupe comprenant au moins un défaut parmi un défaut de dévers, un défaut de nivellement et un défaut de gauche, et agencée pour retourner une ou plusieurs valeurs de défaut de voie ferroviaire. Dispositif d’analyse ferroviaire selon la revendication 1, comprenant en outre un correcteur (10) agencé pour recevoir des données de mesure de voie ferroviaire courantes associées à un même identifiant de parcours de mesure dont les valeurs de mesure indiquent une mesure de dévers, pour analyser ces données de mesure de voie ferroviaire afin d’identifier des débuts et des fins de courbe, et pour modifier les données de mesure de voie ferroviaire courantes par comparaison des débuts et des fins de courbe aux débuts et fins de courbe de données de mesure de chemin référence. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’extracteur (6) détermine un jeu de caractéristiques qui comprend au moins une caractéristique de gauche, au moins une caractéristique d’écart, au moins une caractéristique de nivellement, au moins une caractéristique de dévers, au moins une caractéristique de matériel roulant et au moins une caractéristique historique. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données de mesure d’une voie ferroviaire comprennent en outre un identifiant de tronçon, et dans lesquelles l’extracteur (6) est agencé pour traiter ensemble les données de mesure d’une voie ferroviaire associées à un même identifiant de parcours de mesure daté et à un même tronçon. Dispositif selon la revendication 4, dans lequel l’extracteur (6) est agencé pour déterminer un jeu de caractéristiques comprenant une caractéristique de gauche, une caractéristique d’écart, une caractéristique de nivellement et une caractéristique de dévers du type valeur maximale, valeur minimale, valeur au percentile 90, valeur au percentile 10 dans les données de mesure de voie ferroviaire associées à un même identifiant de parcours de mesure daté antérieur et à un même tronçon. Dispositif selon la revendication 4 ou 5, dans lequel l’extracteur (6) est agencé pour déterminer un jeu de caractéristiques comprenant au moins une caractéristique historique qui est une caractéristique de nivellement, une caractéristique de dévers, ou une caractéristique de matériel roulant déterminée pour les données de mesure d’un voie ferroviaire associées à un même tronçon et à un identifiant de parcours de mesure daté antérieur. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’extracteur (6) est agencé pour déterminer un jeu de caractéristiques comprenant une caractéristique de matériel roulant du type nombre de trains passés dans les 7, 15 ou 30 derniers jours, ou du type tonnage de matériel roulant passé dans les 7, 15 ou 30 derniers jours. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’unité d’apprentissage automatique basé sur renforcement du gradient (8) utilise une classification binaire avec fonction de perte logistique. Procédé de prédiction d’une valeur de défaut de voie ferroviaire, comprenant les opérations suivantes : a) recevoir des données de mesure d’une voie ferroviaire comprenant chacune au moins une valeur de mesure de voie ferroviaire et un identifiant de parcours de mesure daté, b) déterminer un jeu de caractéristiques à partir des données de mesure de voie ferroviaire, lequel jeu de caractéristiques comprend au moins deux caractéristiques choisies dans un groupe comprenant des caractéristiques d’écart, des caractéristiques de nivellement, des caractéristiques de gauche, des caractéristiques de dévers, des caractéristiques de matériel roulant, et des caractéristiques historiques, c) transmettre le jeu de caractéristiques déterminé à l’opération b) à une unité d’apprentissage automatique basé sur renforcement du gradient (8) entraînée sur des données de mesure de voie ferroviaire associées à des valeurs de défaut de voie ferroviaire, lequel défaut de voie ferroviaire est choisi parmi un groupe comprenant au moins un défaut parmi un défaut de dévers, un défaut de nivellement et un défaut de gauche, et agencée pour retourner une ou plusieurs valeurs de défaut de voie ferroviaire, d) retourner la ou les valeurs de défaut de voie ferroviaire déterminées pour le jeu de caractéristiques déterminé à l’opération b). Produit de programme d’ordinateur comprenant des portions de code de programme pour mettre en œuvre le dispositif selon l’une des revendications 1 à 8 ou le procédé selon la revendication 9 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Support de stockage de données sur lequel est enregistré le programme selon la revendication 10.