Graphes, à vous! La maintenance de l’armée est en marche…

Avec des matériels toujours plus complexes, et des composants de plus en plus nombreux, il devient très compliqué pour toutes les armées du monde d’assurer une maintenance performante. Et si la solution provenait des graphes ?

Aujourd’hui, chaque armée du monde dispose d’un nombre de personnels énorme. En ne se concentrant que sur la France, l’Armée Française compte 205 121 personnels militaires et 17 000 réservistes. A cela, il faut ajouter plus de 103 000 gendarmes. Et l’ensemble de ces personnels utilisent des matériels qu’il faut comptabiliser, entretenir, livrer, réparer…

Que l’on parle de simples matériels d’usage quotidien, ou bien de dispositifs plus complexes comme des hélicoptères, des bateaux, des tanks…, la tâche des logisticiens est colossale et les systèmes informatiques utilisés aujourd’hui ne permettent pas des temps de traitement courts.

Des milliers de matériels pour des millions de pièces de rechanges

Les niveaux d’équipements des armées nationales sont tels qu’ils nécessitent dans chaque pays des temps de maintenance et de support impressionnants. Or il est important de savoir que les coûts de maintenance, d’exploitation et de support de l’équipement représentent jusqu’à 80% des coûts d’ensemble du cycle de vie, selon les programmes et leur durée. Il en ressort donc que le suivi de leurs coûts revêt une importance capitale pour les états.

Ainsi, suivre les commandes de pièces et leur lien avec les systèmes, composants et sous-composants constitue un défi logistique de taille pour l’Armée. Les responsables doivent donc pouvoir effectuer des requêtes rapides sur ces donnée connectées pour :

• Prévoir le besoin en pièces de rechange,
• Calculer les délais moyens avant défaillance ou pannes,
• Effectuer des comparaisons de coûts et des analyses de tendances multidimensionnelles,
• Alimenter en informations le processus qui définit le budget de l’Armée,
• Répondre à des questions vitales sur des hypothèses telles que le coût de déploiement de nouvelles forces et de l’équipement associé dans toute nouvelle zone de guerre.

Le problème ne vient pas du nombre d’équipements, mais plutôt des outils disponibles pour les gérer. En effet, les classiques mainframes utilisés se révèlent de plus en plus lents pour gérer un tel niveau de données disponibles, avec un volume toujours croissant et des sources de données en pleine mutation qui se multiplient.

Prenons l’exemple d’un simple tank. Il faut savoir que pour un seul de ces véhicules, ce sont 10 millions d’enregistrements de pièces avec plus de 15 millions de relations possibles entre composants sur lesquels doivent travailler les algorithmes d’allocation de coûts. Et l’Armée Française dispose 1194 véhicules de ce type.

Ce qui va alors primer pour une efficacité optimale des opérations de maintenance des armées, c’est de disposer de systèmes plus souples, permettant d’offrir davantage de performance avec la possibilité d’ajouter de nouvelles dimensions pour obtenir plus d’informations et des analyses enrichies.

Parce que les graphes s’intéressent aux relations entre les données, les temps de parcours de requêtage sont plus courts et permettent de brasser beaucoup plus d’informations, de mettre en rapport de façon simple des données qui sont en rapport les unes avec les autres, et ainsi des informations en temps réel, au moment même où le besoin s’en fait sentir.

La souplesse de tels systèmes permet en outre aux armées du monde entier – et certaines ont déjà effectué la migration de leurs systèmes – de disposer d’une visibilité plus détaillée des relations entre les données, et de permettre ainsi aux analystes d’obtenir l’information désirée au moment où ils la demandent, sans avoir besoin de trier l’ensemble des réponses que peuvent leur fournir les anciens systèmes.

Avec de tels outils, plus besoin de devoir télécharger des données à partir de sources multiples, ni, dans certains cas, de télécharger de nouveaux mainframes pour réitérer un calcul. Tout se fait intuitivement et une plateforme de graphes va chercher directement dans l’ensemble des bases à disposition pour proposer en temps réel les informations recherchées. Et l’ajout de nouvelles données n’est plus un problème.

Alors, les graphes sonneraient-ils la quille des vieux systèmes à base de mainframes ?