IA et aérospatiale :5 façons dont l'intelligence artificielle pourrait avoir un impact sur l'aviation

Dans notre nouvelle série examinant l'impact de l'intelligence artificielle dans différentes industries, nous examinerons aujourd'hui comment les progrès de l'IA pourraient aider les entreprises aérospatiales à mieux optimiser leurs processus de fabrication.

Selon un récent rapport d'Accenture, 80 % des principaux dirigeants des secteurs de l'aérospatiale et de la défense s'attendent à ce que chaque partie de leur main-d'œuvre soit directement affectée par les décisions basées sur l'IA d'ici 2021. Cela montre l'immense l'impact que l'IA et d'autres technologies numériques auront sur l'industrie aérospatiale dans un avenir proche. De la maintenance intelligente à la formation, etc., voici cinq manières dont l'IA pourrait transformer l'industrie aérospatiale :

1. Maintenance intelligente

Maintenir l'avion est essentiel pour assurer la sécurité de l'avion en question. Étant donné que la maintenance est généralement effectuée selon un calendrier, le processus peut être long et fastidieux. Des pannes ou des dysfonctionnements inattendus peuvent entraîner des temps d'arrêt inutiles et l'utilisation inefficace d'une main-d'œuvre d'ingénierie coûteuse. Étant donné que 45 % des professionnels de l'industrie considèrent la résolution des problèmes de maintenance inattendus comme un moyen clé d'améliorer l'efficacité, il n'est pas surprenant que les compagnies aériennes se tournent de plus en plus vers la maintenance prédictive, rendue possible par l'IA.

L'analyse prédictive passe au crible les données de maintenance, en interprétant et en organisant les informations des capteurs et des rapports. Cela permet aux algorithmes d'identifier et de signaler les pannes potentielles en temps réel et de prévoir les délais de réparation les plus appropriés, créant ainsi des programmes de maintenance plus intelligents. Les entreprises aérospatiales comme Airbus cherchent déjà à adopter des solutions de maintenance intelligentes pour prédire les variations des processus de fabrication, sur la base des données de plusieurs usines.

SparkCognition est une entreprise qui fournit des solutions d'apprentissage automatique pour un certain nombre d'industries, y compris l'aérospatiale. Par exemple, le logiciel SparkPredict de SparkCognition aide à prédire les défaillances des actifs en surveillant les systèmes mécaniques d'un avion, tout en étant également capable de recommander les meilleures actions correctives.

Airbus a également récemment lancé sa plateforme Skywise en partenariat avec Palantir Technologies, qui analyse les données pour prévoir les problèmes techniques des avions. easyJet, une compagnie aérienne qui utilise déjà la plate-forme pour réduire les retards causés par des problèmes inattendus liés à la maintenance. Skywise aurait aidé à prédire 31 défaillances techniques dans la flotte d'easyJet, permettant ainsi aux vols qui auraient autrement été perturbés de fonctionner dans les délais.

2. Meilleur rendement énergétique

L'augmentation de l'efficacité énergétique est l'une des principales priorités des entreprises aérospatiales, car même de petites améliorations de la consommation de carburant des avions peuvent avoir un impact important sur les résultats financiers et les émissions d'une entreprise. Couplée à l'impression 3D, la production de composants aéronautiques légers devient déjà une réalité.

Dans ce domaine, les systèmes alimentés par l'IA peuvent aider à optimiser la consommation de carburant. Par exemple, la société française Safety Line a développé un outil d'apprentissage automatique qui peut optimiser les profils de montée des pilotes avant chaque vol. Étant donné qu'un avion consomme le plus de carburant pendant la phase de montée, l'optimisation de cette étape peut entraîner des économies de carburant considérables. La compagnie aérienne française Air Austral a déjà mis en œuvre la solution de Safety Line et prévoit d'économiser jusqu'à 6 % de carburant pendant la phase de montée.

3. Formation

L'IA peut être utilisée pour améliorer la formation des pilotes. Des simulateurs d'IA couplés à des systèmes de réalité virtuelle peuvent être utilisés pour offrir aux pilotes une expérience de simulation plus réaliste. Les simulateurs alimentés par l'IA peuvent également être utilisés pour collecter et analyser des données d'entraînement telles que la biométrie afin de créer des modèles d'entraînement personnalisés en fonction des performances d'un stagiaire.

La prochaine utilisation importante de l'IA est d'assister les pilotes pendant les vols. Les solutions basées sur l'IA à l'intérieur d'un cockpit peuvent aider à optimiser une trajectoire de vol en temps réel en évaluant et en alertant si nécessaire sur le niveau de carburant, l'état des systèmes, les conditions météorologiques et d'autres paramètres cruciaux. À l'avenir, les avions pourraient être équipés de caméras intelligentes alimentées par des algorithmes de vision par ordinateur, élargissant le champ visuel des pilotes et renforçant ainsi leurs performances en matière de sécurité.

4. Conceptions de produits innovantes

Les pièces plus efficaces et plus légères ont toujours été recherchées dans l'industrie aérospatiale - et l'intelligence artificielle ouvre de nouvelles façons de les concevoir. La conception générative en est un excellent exemple :basée sur des algorithmes d'IA, la nouvelle technologie englobe un ensemble d'outils et de techniques utilisés pour créer des conceptions de produits complexes à partir d'exigences et de contraintes. Un logiciel de conception générative permet aux ingénieurs et aux concepteurs de produits d'explorer plusieurs options en moins de temps pour trouver la meilleure conception. Cette approche est essentielle pour développer de nouveaux produits qui intègrent plus de fonctionnalités, rendant finalement les avions plus légers et plus durables.

L'impression 3D devient de plus en plus pertinente pour tirer parti de la conception générative, car elle n'est pas contrainte par les limites des méthodes de production traditionnelles. C'est pourquoi de grandes entreprises aérospatiales étudient déjà les possibilités de cette combinaison, qui pourrait être l'un des outils les plus efficaces pour réduire les taux de consommation de carburant et l'empreinte carbone.

5. Meilleur service client

La satisfaction des clients et les performances sont particulièrement importantes dans l'aviation commerciale. L'IA peut être l'un des moyens pour les compagnies aériennes d'améliorer l'expérience client et de fournir un meilleur service client.

Il existe plusieurs façons d'appliquer l'intelligence artificielle pour offrir un meilleur service client. Les chatbots en sont un exemple évident :des outils numériques basés sur l'IA qui peuvent répondre aux demandes des clients en temps réel et de manière humaine. Les chatbots en ligne peuvent économiser du temps et des efforts en automatisant le support client. Une enquête menée par SITA a montré que les chatbots sont déjà utilisés par 14% des compagnies aériennes et 9% des aéroports, avec 68% des compagnies aériennes prévoyant d'introduire des chatbots pilotés par l'IA.

Cependant, avec plus de données, il y a encore plus d'opportunités :des expériences de voyage adaptées aux préférences individuelles aux recommandations personnalisées et à la tarification des billets. Les compagnies aériennes avant-gardistes font déjà des pas vers cet avenir. Emirates Vacations, qui fait partie d'Emirates Airline, a récemment lancé des publicités avec des chatbots alimentés par l'IA qui peuvent donner des recommandations de destinations et de vacances. Suite à la campagne d'essai de 30 jours, Emirates Vacations a constaté une augmentation de 87 % de l'engagement de ces annonces intégrées au chatbot, par rapport aux annonces standard.

Regard sur l'avenir

Bien qu'il existe de nombreuses opportunités pour les technologies d'IA et d'apprentissage automatique dans l'aérospatiale, la technologie en est encore à ses balbutiements. Cela peut s'expliquer en partie par les exigences de sécurité strictes qui sont vitales pour une industrie aussi hautement réglementée que l'aérospatiale. Chaque nouvelle technologie introduite dans l'aviation doit passer par des processus de validation/certification étendus et coûteux. Et en raison de la complexité des systèmes d'IA, ils ne peuvent pas toujours être certifiés via les processus traditionnels de la FAA. Cela révèle la nécessité de développer de nouveaux processus de vérification plus efficaces qui peuvent aider à atteindre le plein potentiel de l'IA dans l'industrie aérospatiale.

Un autre défi est la gestion des données. Étant le carburant de tout logiciel d'IA, les données sont le moteur de l'intelligence des algorithmes informatiques. Cependant, des problèmes de confidentialité des données existent parallèlement à la nécessité de gérer correctement les données des clients des compagnies aériennes. Il est difficile mais crucial pour les entreprises de trouver des moyens de mettre en œuvre des pratiques de confidentialité et de cybersécurité dans le développement de systèmes d'IA qui traitent les données personnelles.

Cependant, alors que les applications de l'IA dans l'industrie aérospatiale continuent de se développer, de plus en plus de compagnies aériennes sont impatientes d'adopter des solutions basées sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Bien que l'IA nécessite des investissements importants et se heurte encore à certains obstacles à une adoption plus large, cette technologie innovante a un potentiel énorme pour optimiser les processus de fabrication, remédier aux dysfonctionnements et améliorer les performances.