INTRODUCTION AU DOSSIER

Seriez-vous capable de voyager dans un avion sans pilote ? Avez-vous déjà souhaité monter dans une voiture volante façon Retour vers le futur ou Blade Runner ? Pensez-vous que les soldats des armées modernes seront des drones autonomes ? Ce sont ces fantasmes, parfois issus de la science-fiction, qui peuvent venir à l’esprit quand il est question d’Intelligence Artificielle dans les airs. Pourtant, ils ne représentent qu’une infime partie de ce que cette technologie a à offrir au secteur aéronautique. Si les applications industrielles en production, en conception, en maintenance prédictive sont déjà nombreuses, l’IA peine encore à s’imposer dans le domaine aérien.

Les innovations envisagées sont diverses et ambitieuses mais certaines barrières tant réglementaires que technologiques subsistent. Flyinstinct, start-up dont la technologie d'IA est utilisée côté piste dans les aéroports, vous propose de découvrir notre série d’été consacrée aux différentes facettes de l’implantation de l’IA dans l’industrie aéronautique. Dans les différents épisodes, nous donnerons la parole à des experts, ingénieurs, pilotes, autorités de réglementation pour comprendre les enjeux de la transformation du secteur.

Au sommaire de cette série d’été :

  • L’avion sans pilote : fantasme d’aujourd’hui, réalité de demain ?

  • Réglementation, certification : ces obstacles auxquels l’IA se heurte

  • Quelles perspectives pour les drones dans le secteur ?

  • L’aéroport, lieu de toutes les opportunités pour l’IA

  • Bonus : Crise du Covid : l’IA a-t-elle encore sa place dans l’aérien ?

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Les enjeux de l’intégration de l’IA dans l’industrie sont souvent au cœur de l’actualité aérienne. Ce dossier s’ouvre avec une synthèse des informations parues ces derniers mois pour comprendre le degré d’avancement de cette intégration. Tour d’horizon.
 

UN SECTEUR EN RETRAIT SUR LE SUJET DE L'IA

L’aéronautique n’est peut-être pas le premier secteur qui vient à l’esprit lorsqu’il est question d’IA. La robotique, l’IT, la banque, la finance, la vente ou encore la Supply Chain sont considérés comme des domaines mûrs pour l’intégration de cette technologie. La première infographie ci-dessous publiée par Havard Business Review répartit les investissements dans les start-ups spécialisées en IA par secteur. La finance et le retail forment un duo de tête et cumulent à eux deux presque la moitié de ces financements. Le premier mise sur l’analyse prédictive, la détection des fraudes et la personnalisation des offres, tandis que le second cherche à développer les agents virtuels du service client mais aussi l’automatisation des processus de vente et de recommandation commerciale.

Pourtant, les principaux cas d’usage sont la détection, l’identification et l’évitement comme le montre le graphique ci-dessous. Ces applications de la technologie d’IA ont un avenir certain dans le secteur aérien pour répondre aux enjeux d’inspection de flotte par exemple. Ce retard apparent du secteur aérien est donc à nuancer, comme nous allons le constater.

UNE TECHNOLOGIE DÉJÀ IMPLANTÉE DANS LES MÉTHODES INDUSTRIELLES

En effet, il existe déjà de nombreuses applications dans l’aérien et notamment dans les méthodes industrielles. Comme l’explique Daniel Duclos, Responsable du département « Technologies du signal et de l’information » au centre de recherche Safran Tech, les innovations IA sont légion pour le Groupe. Les trois domaines d’application principaux sont les produits, les services et l’efficacité de la production. Dans le premier, l’IA permet par exemple la reconnaissance de l’environnement en zone de conflit avec certains équipements et systèmes de défense ou de sécurité.  

Elle est également sollicitée pour optimiser l’utilisation, la longévité et le coût des équipements en particulier par la maintenance prédictive. Cette dernière est de plus en plus utilisée par les compagnies aériennes, pour qui la maintenance peut représenter 20% des coûts directs opérationnels. L’idée est de prévoir les pannes et de réduire le temps d’immobilisation des appareils en installant des capteurs sur ces derniers, en collectant des données et en les combinant à des algorithmes de prédiction. L’apport de l’IA réside aussi dans une meilleure efficacité des entreprises et notamment du Groupe Safran, d’après M. Duclos puisqu’elle améliore les processus de vérification et de validation des pièces ou d’optimisation des procédés de fabrication.

DE NOMBREUSES PERSPECTIVES D'INNOVATION...

Cependant, ce recours à l’IA dans les méthodes et processus n’est pas propre au transport aérien. Les nombreuses innovations spécifiques à l’aéronautique se trouvent du côté du cockpit et plus particulièrement des systèmes embarqués.

L’édition la plus récente du Embedded Real Time Software and Systems (ERTS) a été l’occasion de présenter des systèmes toujours plus complexes permettant d’envisager le développement de véhicules de plus en plus connectés et autonomes. Les industries aéronautique et automobile travaillent toutes les deux à l’amélioration de la fiabilité et de la maturité des systèmes fonctionnant sur le principe du machine learning.

Certains chercheurs étudient la possibilité d’un avion à un seul pilote d’après ActuIA. Le journal a présenté le département de télécommunications et d’ingénierie des systèmes de l’Universitat Autonoma de Barcelona qui supervise le projet E-PILOTS. Il vise à diminuer la charge de travail des pilotes en utilisant des applications d’aide à la décision plus intelligentes. La technologie repose sur le machine learning, permettant d’optimiser les indicateurs de performance de vol. Son utilisation dans des espaces aériens saturés, à proximité des aéroports notamment, permettrait d’identifier des modèles de comportement pour anticiper les manœuvres des aéronefs à proximité. Ainsi, le pilote pourrait gérer la configuration et le comportement de son avion en conséquence pour optimiser la conduite du vol et économiser du carburant, tout en voyant sa charge de travail diminuer.

L’avion autonome, qui fera l’objet d’un article du présent dossier, revient régulièrement sur le devant de la scène. Difficile par exemple de ne pas voir Boeing sortir d’usine il y a à peine plus de deux mois son Loyal Wingman, avion sans pilote utilisant l’IA, destiné à la Royal Australian Air Force. Le constructeur européen Airbus n’est pas en reste puisqu’il a fait voler son concept de taxi aérien CityAirbus pour la première fois en fin d’année dernière, avion non autonome mais prenant la suite du projet Vahana de taxi autopiloté.

D’autres réflexions sont en cours sur des cabines intelligentes qui permettraient de savoir quel passager n’est pas attaché ou dans quels coffres à bagage il reste de la place.

...QUI PEINENT ENCORE A DÉCOLLER...

Si Daniel Duclos, responsable du département « Technologies du signal et de l’information » au centre de recherche Safran Tech affirme que le secteur sera l’un des derniers à se doter de cette technologie, le groupe travaille avec les autorités de réglementation telles que l’EASA ou la FAA pour intégrer les problématiques soulevées par l’utilisation de l’IA et l’automatisation des systèmes.

Une autre complication, présentée dans Sciences et Avenir, réside dans l’absence de situations d’incidents auxquelles pouvoir confronter les systèmes d’IA, démarche pourtant nécessaire à l’apprentissage par algorithme de cette technologie.

Pourtant, ces projets et perspectives d’innovation ne sont pour la plupart pas encore matures comme l’avait commenté Guillaume Faury, PDG d’Airbus au dernier Salon du Bourget. L’idée d’un avion à un pilote ne se concrétisera pas avant 2030, et les interrogations portant sur la maturité et la fiabilité du machine learning n’ont pas encore de réponses, notamment en ce qui concerne les méthodes de vérification et de validation des mécanismes d’apprentissage. Il convient de prendre en compte les exigences de sécurité liées aux normes internationales de certification aéronautique qui feront également l’objet d’un article.

...MAIS SE COMPLAISENT AU SOL

Si les difficultés d’intégrer l’IA dans les airs sont aujourd’hui limitantes, la technologie se développe beaucoup… au sol ! Ce constat est la conséquence même des difficultés précédemment évoquées. Stéphane Puechmorel, Chercheur à l’ENAC, rappelle que la prudence est de mise dans le secteur. Il est d’autant plus clair que l’IA reste cantonnée au sol que Romaric Redon, directeur Datalab d’Airbus affirme que ces systèmes sont matures quand la vie humaine n’est pas en jeu, faisant ainsi écho aux propos de Guillaume Faury.

Ces remarques, ajoutées au fait que l’IA est une aide à la planification ou à l’extraction d’informations issues de bases de données, permettent d’entrevoir bon nombre d’innovations sur les aéroports. Elle pourrait se révéler utile pour les inspections ; la société Donecle propose par exemple des drones pour inspecter les aéronefs.

CONCLUSION

Finalement, l’IA existe déjà dans le secteur aéronautique mais principalement pour des applications dans les méthodes industrielles communes à d’autres domaines : optimisation de la production, utilisation des équipements ou de maintenance prédictive. Les perspectives d’automatisation des systèmes, d’aides au pilotage et d’avions autonomes sont réelles et constituent un enjeu pour les leaders du secteur comme pour les Start-Ups. En attendant que ces technologies soient matures et prêtes à être déployées, l’IA continue de se développer au sol. Reste à savoir quel impact aura la crise sanitaire actuelle sur cette relation. Jean-Luc Lagleize, député de Haute-Garonne, premier bassin aéronautique en France, a déjà appelé les entreprises du secteur à diversifier les activités de R&D en citant, entre autres, l’Intelligence Artificielle.

 

 

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