Comment l'IA transforme l'aéronautique, même à 35 000 pieds d'altitude

L'aéronautique se met de plus en plus au vert à la suite de la COVID-19. La reprise économique relance la demande. Les constructeurs réagissent en accélérant les livraisons de commandes en cours et en se préparant dans le même temps à un pic de commandes d'avions de ligne, de fret et de défense. L'Intelligence artificielle permet une transformation en profondeur.

Le secteur de l’aéronautique se met de plus en plus au vert à la suite de la COVID-19. La reprise économique mondiale semble également relancer la demande pour des jets de fret. Les constructeurs réagissent en accélérant les livraisons de commandes en cours et en se préparant dans le même temps à un pic de commandes d'avions de ligne, de fret et de défense. On leur demande de plus d’être attentifs à la réduction de leurs émissions carbone afin de respecter l'engagement pris en faveur d'un transport respectueux du climat lors de la COP26 de Glasgow.

L'intelligence artificielle (IA) et ses sous-domaines comme l'apprentissage machine, la vision par ordinateur, l'analyse prédictive et l'impression 3D sont de véritables catalyseurs pour l’aéronautique. Ces technologies aident les constructeurs à atteindre plusieurs de leurs objectifs : renforcer l'efficacité des vols, améliorer les performances opérationnelles et le débit, stimuler la qualité, maximiser l'utilisation des capacités, résorber les arriérés de commandes et réduire leurs émissions de CO2. Le cloud permet quant à lui d’augmenter l'adoption des technologies et accélère l'automatisation en intégrant des solutions basées sur l'IA dans les processus de base.

Embarquer l'IA à bord

Depuis 1914 et la première démonstration du système de pilotage automatique par Lawrence Sperry à Paris, les cockpits ont subi une refonte importante. Les instruments critiques et les algorithmes de contrôle intégrés aux systèmes de pilotage automatique aident aujourd’hui les pilotes à naviguer de nuit ou dans des conditions météorologiques défavorables. Les améliorations apportées aux systèmes automatisés ont réduit leur charge de travail, tandis que la numérisation a renforcé la fiabilité des opérations et rendu les longs courriers plus confortables pour les passagers. Aujourd'hui, l'innovation permise par l'IA dans les systèmes autonomes est le domaine à surveiller.

Le groupement de haut niveau de l'aviation européenne sur l'IA, composé de dirigeants du secteur européen de l'aviation, a été créé pour explorer et étendre les applications de l'IA dans l’aéronautique. Il cherche à maximiser l'adoption d'outils numériques en créant une feuille de route sur l'IA. Il ne fait aucun doute que cette initiative stimulera l'application généralisée des cadres d'IA dans l'industrie aérospatiale.

Les systèmes d'IA transforment les opérations de bout en bout - la chaîne de montage, le hangar de maintenance, de réparation et de révision, la chaîne d'approvisionnement, le service à la clientèle, les processus commerciaux et l'expérience de vol, tant pour l'équipage que pour les voyageurs. Les solutions de conception assistée par l'IA aident les équipementiers à remplacer les méthodes de production trop gourmandes en CO2 et en matériaux, par des alternatives durables telles que les matériaux composites.

Dans le même temps, les modèles d’apprentissage machine analysent les données d'ingénierie et de flotte du monde réel pour améliorer les applications de l'IA. Les résultats de l'analyse des big data étant plus précis que les analyses statistiques, ils permettent de mieux répondre aux problèmes de sécurité, de fatigue et de réaction aux imprévus.

Les solutions cognitives minimisent l'intervention humaine

Ces solutions appliquées sur l'ensemble de la chaîne de valeur soutiennent la mise en œuvre de l'ingénierie des facteurs humains à l'intérieur et à l'extérieur du poste de pilotage. Les systèmes d'IA / apprentissage machine permettent aux équipes de conception et de production de définir des exigences cibles et de visualiser les résultats, qu'il s'agisse de la détection de la corrosion ou du guidage à l'atterrissage. L'intégrité structurelle et la durée de vie des aéronefs s'en trouvent améliorées grâce à des services MRO basés sur l'état. Cependant, ces systèmes autonomes ont besoin de données en temps réel pour la prise de décision et les actions automatisées.

Les données sont un atout fondamental pour construire et former des logiciels cognitifs. Une infrastructure informatique évolutive à l'infini est indispensable pour héberger, extrapoler et traiter de grands ensembles de données. En outre, une puissance de calcul/traitement à l'échelle et un environnement de développement extrêmement fiable sont nécessaires pour utiliser des outils de simulation et des plateformes numériques afin de développer des prototypes, de créer des interfaces homme-machine transparentes et de tester les applications avant leur intégration. 

Des données sur le cloud

Les performances des solutions IA/apprentissage machine dépendent de la qualité et du volume des données utilisées pour les développer et les entraîner. En outre, un environnement de simulation robuste est nécessaire pour effectuer des tests rigoureux.

Le cloud offre un système évolutif et résilient pour gérer les données historiques ainsi que les ensembles de données de validation. Il permet également aux data scientists de recréer l'environnement opérationnel, de contrôle du trafic aérien, de hangar de maintenance ou de cabine pour les tests et la validation avant d'intégrer les systèmes d'IA dans les opérations réelles. En outre, le cloud accélère le développement de cas d'utilisation en prenant en charge les outils AIOps, la collaboration en temps réel entre les équipes et les protocoles de test pour les systèmes aériens, les pièces mécaniques et les équipements critiques.

Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement exigent une visibilité en temps quasi réel dans tout l'écosystème. Outre les pertes financières, les équipementiers sont confrontés à des risques pour leur réputation en raison du dysfonctionnement des chaînes d'approvisionnement. Le cloud permet aux fabricants de pièces aéronautiques, aux fournisseurs et aux distributeurs d'atténuer les risques grâce à l'impression 3D. La fabrication additive peut être utilisée dans les chaînes d'approvisionnement en amont et en aval. De plus, les solutions d'approvisionnement hébergées dans le cloud permettent une approche collaborative pour l'approvisionnement en pièces imprimées en 3D. Une collaboration transparente entre les équipementiers aéronautiques, les fournisseurs, les compagnies aériennes, les entreprises de maintenance et d'entretien et les fournisseurs de technologie permet de s'approvisionner à la demande en composants critiques, en pièces prêtes à voler et en outillage personnalisé. Ces chaînes d'approvisionnement intelligentes et légères réduisent considérablement les délais tout en rationalisant les stocks.

Une transformation de l'aviation alimentée par le cloud et l'IA va au-delà d'une flotte intelligente et d'une maintenance intelligente. Les bras robotisés dans les chaînes de production stimulent la productivité et la qualité, les systèmes ergonomiques optimisent l'aménagement des avions ainsi que des installations de fabrication et de MRR, et les solutions IIoT maximisent le rendement énergétique et l'utilisation de la main-d'œuvre. En outre, le cloud aide les fabricants à tirer parti de la connectivité à ultra-haut débit des réseaux 5G pour améliorer les diagnostics en vol et réduire les délais d'exécution des opérations au sol.

Les équipementiers peuvent déployer des algorithmes à l'échelle sur le cloud pour constituer des flottes d'avions résilientes, rendre les petits jets plus abordables et renforcer la sécurité. En outre, les systèmes autonomes axés sur les données simplifient les opérations tout en atténuant l'impact environnemental de l'aviation.