L’analyse, l'évaluation et l’exploitation des connaissances de sécurité représentent les tâches fondamentales du processus de retour d’expérience (Rex) d'un système de transport ferroviaire guidé, elle n'en demeure pas moins aujourd'hui le "goulet d'étranglement". En effet, la capitalisation et l’exploitation des connaissances de sécurité se révèlent être des exercices particulièrement délicats et fastidieux qui ne sont pas toujours soutenus par une stratégie formalisée. Afin de rationaliser et renforcer le processus du retour d’expérience, la recherche a pour ambition d'améliorer sensiblement les activités d’analyse et d’exploitation des différentes études de sécurité, en traquant l'erreur au niveau système, matériel, logiciel et humain. L'approche retenue pour atteindre ces objectifs repose en grande partie sur l'emploi des techniques d'intelligence artificielle et notamment sur l'utilisation des méthodes d'acquisition et de modélisation des connaissances, des systèmes à base de connaissances et des méthodes d'apprentissage automatique (notamment le raisonnement à partir de cas). Cet article propose une description détaillée de deux outils complémentaires d'aide à l’exploitation du retour d’expérience dans les transports ferroviaires guidés: - “ ACASYA ” : Système d'aide à la capitalisation et à l’exploitation des scénarios d'accidents, basé sur des techniques d’apprentissages inductives ; - ”SAUTREL ” : Système d’aide à la capitalisation et à l’exploitation des analyses des effets des erreurs de logiciels de sécurité, basé sur le raisonnement à partir de cas.