Crédit image de couverture : Airbus

Ces dernières années, l’intelligence artificielle est devenue de plus en plus performante au point même qu’elle serait prochainement capable de rivaliser avec l’humain dans certains domaines. Ce potentiel immense va permettre à l’humanité de déléguer certaines tâches complexes à la machine. L’aéronautique est justement composé de calculs que ce soit au sol lors de la gestion du trafic, mais tout autant à 35 000 pieds d’altitude, dans le cockpit d’un aéronef !

A savoir qu’en 2019, 89% des compagnies aériennes affirmaient investir dans les intelligences artificielles dans le cadre de leurs activités. Voici donc quelques sous-domaines d’application de l’IA dans le secteur aéronautique, pour certains, aboutis, pour d’autres, encore au stade de science-fiction.

En utilisant le modèle de simulation de Neural Concept Shape, Airbus a pu réduire le temps moyen nécessaire pour prédire le champ de pression sur le corps externe des avions d’une heure à 30 ms, ce qui représente donc un gain de temps immense, qui permet aux différents ingénieurs d’effectuer des corrections sur leur travail de manière simple et rapide !

Mais ce qui est remarquable, c’est la qualité de fidélité que l’on peut retrouver avec ce logiciel, car on constate (en prenant en compte la marge d’erreur), une précision de l’ordre de 99% par rapport à ce que l’on peut retrouver dans la réalité.

Airbus et Neural Concept planche déjà sur des nouvelles versions du logiciel, qui prendra en compte l’écoulement des fluides sur et dans l’avion, ainsi que les différentes intéractions électromagnétiques que l’on peut observer au niveau de l’appareil. Cela permettra à terme de concevoir des simulations composées d’une multitude de facteurs.

La maintenance prédictive est une approche innovante qui utilise l’intelligence artificielle et l’analyse avancée des données pour anticiper les besoins de maintenance des avions de la société. En utilisant des capteurs et des systèmes de surveillance embarqués, des données en temps réel sont collectées tout au long du vol, permettant de surveiller de près les paramètres de performance, les systèmes critiques et les composants clés de l’aéronef.

Cela permet d’identifier les anomalies, d’évaluer l’état de santé des systèmes et de prédire les pannes ou les dégradations imminentes avant qu’elles ne se produisent réellement. Ainsi, la maintenance peut être planifiée de manière proactive, optimisant les ressources et minimisant les temps d’immobilisation de l’aéronef. Cette logistique permet de réduire les coûts en évitant les réparations imprévues et en optimisant l’utilisation des pièces de rechange. En effet, la pièce de rechange est commandée avant même que la panne n’ait réellement eu lieu ! De plus, cette optimisation contribue à améliorer la disponibilité opérationnelle des avions, en réduisant les retards dus à des pannes inattendues. En anticipant les besoins de maintenance, il est possible d’effectuer les travaux nécessaires lors des escales planifiées, minimisant ainsi les perturbations pour les opérations aériennes.

Étant donné que ces analyses s’appliquent aux jets-privés (Falcon), tout comme aux avions militaires (Rafale) de la compagnie, cela permet de maximiser la rentabilité financière pour un, ainsi que la disponibilité opérationnelle pour l’autre ! Enfin, attention à ne pas confondre la maintenance préventive et la maintenance prédictive !

Voici le projet nommé DragonFly, conçu pendant 3 ans par des ingénieurs d’Airbus UpNext (l’incubateur à idées du constructeur aéronautique européen).

Le principe de cette innovation est de rendre totalement autonome l’aéronef lorsque les deux pilotes sont dans l’incapacité de contrôler les commandes (dépressurisation par exemple). L’ordinateur prend alors le relais et met en place une procédure d’urgence dont le but final est de déterminer le terrain le plus adapté aux caractéristiques actuelles de l’appareil (niveau de carburant, poids, longueur du fuselage, etc…). De plus l’algorithme prend en compte les conditions du trafic, telles que la météo ou les zones militaires. Enfin, durant toute la durée de la manœuvre, le système communique avec les organismes de contrôle aux sol.

© Xwing

La compagnie Xwing (qui est implantée dans la Silicon Valley) a été la première entreprise au monde à réaliser un vol complet en totale autonomie, c’est-à-dire du démarrage du moteur jusqu’à l’extinction de celui-ci !

ATTOL pour Autonomous Taxi, Takeoff and Landing (“roulage, décollage et atterrissage autonome”). Environ 500 vols d’essai ont été nécessaires pour collecter une immense quantité de vidéo, qui ont ensuite étaient utilisées par les ingénieurs afin d’étiqueter les différents objets apparaissant et permettant par la suite aux différents algorithmes de calculer différentes distances que le système utilise pour agir sur les commandes de l’aéronef.

Après une suite de tests au sol en simulateur de vol, les équipes d’essais ont débuté la préparation de l’avion d’essais à partir de juin 2022.

Il faut savoir que ce projet est arrivé à échéance le mois dernier, signifiant donc que le logiciel est terminé, et qu’il peut être maintenant déployé de manière industrielle sur n’importe quel avion de la gamme Airbus. Ceci dit, il est d’abord nécessaire de collecter des données vidéos des différentes pistes que l’on peut retrouver dans le monde entier : toutes les pistes ne sont pas identiques à celle de Toulouse, donc le recueil massif de données est primordial pour éviter toutes mauvaises surprises en situation d’urgence absolue !