L’IA dans l’aérien et le spatial : perspectives, risques, enjeux

Depuis une bonne dizaine d’années, comme dans tous les secteurs d’activité, les acteurs de l’aérien et du spatial ont commencé à s’aventurer dans le champ de l’IA, parfois sans le savoir.

Pour faire simple, l’IA est une conjonction, de plus en plus « intelligente », entre des capacités de calcul toujours plus puissantes, des algorithmes performants, des accès à une multitude de bases de données et, surtout, une forme d’apprentissage intégrée et croisée.
Pour autant, l’IA n’est pas une « religion » uniforme. Elle est multiforme et couvre, ou couvrira, une multitude de projets élaborés par des experts en lien avec les responsables de processus qui auront à piloter les produits de ces projets.

Dans l’aéronautique, les premiers outils destinés à structurer les activités de conception et de design des aéronefs, ainsi que certains logiciels de suivi des vols ou d’aide à la gestion de situations dégradées, constituaient déjà une forme d’IA avant l’heure. Depuis, tout s’est accéléré. L’IA s’est invitée dans la quasi-totalité des champs relatifs à l’aérien et au spatial, et nous ne sommes pas au bout du processus.

Dans le domaine industriel, les acteurs de l’aérospatial vont continuer de voir se développer la présence de l’IA dans presque tous les secteurs : conception, certification, industrialisation, suivi des produits en exploitation et définition des futurs produits. Si des gains sont à attendre en termes d’efficacité et d’économie, de tels changements présentent toutefois des risques.

L’omniprésence de l’IA va profondément transformer la cartographie des métiers et celle des processus industriels. Le déploiement des aides à la conception aura des effets sur le rôle de l’ingénieur et de ses équipes ; il en ira de même pour les aides à la mise en production. Ces bouleversements devront être anticipés et accompagnés. Les différentes formes d’IA seront d’ailleurs elles-mêmes disponibles pour cartographier ces évolutions nécessaires et proposer des aides à leur mise en œuvre.

Comme l’indiquait récemment Arthur Mensch, fondateur et directeur général de Mistral AI, « fournir aux ingénieurs les bons outils pour automatiser certaines tâches et améliorer la conception représente l’avenir du secteur ».

Il y aura toutefois des risques à laisser aller cette omniprésence de l’IA sans un minimum de supervision et de prise de responsabilités par les décideurs. Dans les phases de conception comme dans celles de l’industrialisation, laisser faire totalement l’IA peut conduire à des erreurs stratégiques, des impasses économiques, voire à une dégradation du niveau de sécurité acquis précédemment. Il y a là une prise de conscience à formaliser, sous le regard du régulateur.

Au-delà, s’il ne faut pas méconnaître ce que l’IA peut apporter comme aide puissante à l’élaboration des stratégies industrielles, commerciales ou marketing, la responsabilité finale de la conduite des entreprises appartient aux instances dirigeantes.

Dans le domaine de l’exploitation, l’exemple le plus commun de ce que permet l’IA se situe dans les processus de maintenance prédictive. Les réductions de coût des irrégularités qui en découlent sont indéniables. L’objectif est désormais d’étendre ce mode de maintenance à l’ensemble des systèmes de l’aéronef.

Il s’agit toutefois d’aides à la décision. In fine, c’est le responsable de la maintenance qui va procéder, ou non, au changement du composant suggéré. Si les conséquences sur les métiers de la maintenance devraient être moins brutales que dans le domaine industriel, des modifications de processus et d’organisation devront néanmoins intervenir et être validées par le régulateur.

Dans l’exploitation aérienne, l’IA apporte également des contributions majeures. Les vols long-courriers opèrent à des altitudes plus élevées et sur des durées plus longues ; dans ce contexte, l’IA peut fournir en temps réel une aide précieuse aux pilotes ainsi qu’aux centres de contrôle des opérations pour appréhender les situations critiques à venir et leur évolution.

Certains opérateurs aériens utilisent également des outils d’IA pour mieux cerner, de manière individuelle, la gestion de la fatigue des pilotes, ce qui constitue une contribution intéressante à la sécurité des vols. D’autres applications permettent l’élaboration de scénarios de sortie de crise ou de gestion de situations chaotiques par les services opérationnels des compagnies aériennes. Mais là encore, il s’agit d’aide à la décision. À la fin des fins, les managers auront à décider, « en toute connaissance de causes », quelles options prendre.

Dans tous ces domaines, l’IA pourra devenir un appui essentiel pour identifier les signaux faibles capables de révéler les points de fragilité dans les processus et les organisations, tout en consolidant les options mises à disposition des décideurs.

Une autre question mérite d’être posée : comment va évoluer le contexte réglementaire et la surveillance associée ? Les nouvelles étapes réglementaires mises en place depuis plus de dix ans par l’EASA ont conduit à des processus de surveillance de conformité qui ne peuvent plus être menés efficacement qu’avec l’appui de l’IA et sa capacité à croiser une multitude de paramètres. Ceci vaut à la fois pour les opérateurs soumis à surveillance et pour les autorités qui l’exercent. Il s’agit d’un changement de paradigme dont l’appropriation ne fait que commencer, mais qui constituera une avancée majeure pour la sécurité des vols.

Dans le domaine spatial, les aspects de simulation, d’apprentissage et de maîtrise des risques sont particulièrement importants. Les ambitions actuelles en matière d’exploration et d’exploitation spatiales reposent largement sur ces capacités nouvelles.

Dans le domaine militaire, le champ des drones ne peut être conduit avec efficacité que grâce à l’IA, l’armée ukrainienne en fait la démonstration tous les jours. L’IA a déjà fait son entrée dans l’aide à la conduite des opérations avec un bilan positif, notamment en termes d’économies, de cohérence des choix et d’amélioration de la performance.

L’IA s’est donc introduite partout dans nos domaines d’activités, mais pour autant, il faudra que chacun veille à ce que l’on ne la laisse pas procéder aux choix déterminants sans analyse des risques et des responsabilités. Une notion primordiale prévaut : la responsabilité. Tout au long de la chaîne, il faut pouvoir répondre à une question simple : qui est responsable de quoi ? Ce ne sera jamais l’IA.

Il convient également de rappeler que de lourds débats traversent encore les laboratoires à la pointe du développement de l’IA. Les systèmes actuels fonctionnent remarquablement bien lorsqu’ils traitent des séquences de symboles – langage, code ou mathématiques – mais l’ambition est désormais d’appliquer pleinement l’IA au monde réel, infiniment plus complexe.

Comme l’a rappelé Yann LeCun, « l’histoire de l’IA est une succession de grands espoirs, de déclarations un petit peu trop optimistes, suivies par le constat que le problème est plus compliqué qu’on ne le pense ». Cette remarque invite à conserver une vision équilibrée. L’IA représente un outil puissant, mais elle ne doit pas être confondue avec une intelligence humaine capable d’intuition, de jugement et de responsabilité.

Aussi loin que l’on se projette dans le futur, aucune IA, même très performante, ne sera en capacité de prendre la décision prise par le Captain Chesley Sullenberger le 15 janvier 2009 de poser son vol US1549 sur l’Hudson. En revanche, elle peut contribuer à élaborer rapidement plusieurs scénarios pertinents et les soumettre au décideur.

C’est probablement là que réside sa véritable valeur : renforcer les capacités humaines plutôt que s’y substituer. Pour les secteurs de l’aérien et du spatial, l’enjeu ne consiste donc pas à choisir entre l’humain et la machine, mais à organiser leur complémentarité au service de la sécurité, de la performance et de l’innovation.