Applications de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur aéronautique

Au cours des prochaines années, l’IA devrait apporter plusieurs avancées dans l’industrie aérospatiale en réduisant les coûts, en raccourcissant les processus de conception, en éliminant la duplication, l’expérimentation, l’augmentation, le support, la production et la mise à niveau. Les développements de l’IA pourraient aider les secteurs de l’aviation et de l’aérospatiale à améliorer leurs méthodes de production. L’industrie aérospatiale a cependant une adoption limitée des approches d’IA, principalement en raison d’un manque d’accès à des données de haute qualité, d’une préférence pour les modèles simples plutôt que de modèles complexes et du besoin de personnel et de partenaires plus compétents pour les exécuter efficacement. Cependant, le bon partenaire pourrait faire de l’IA une innovation révolutionnaire qui aurait un impact sur la productivité, l’efficacité, le développement et la rapidité des entreprises aérospatiales. Le secteur de l’aviation utilise l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur, la robotique et le traitement du langage naturel pour bénéficier de l’IA. La maintenance prédictive, la reconnaissance des formes, la planification automatique, la publicité ciblée et l'analyse des commentaires des clients sont quelques-uns des principaux avantages. La technologie de l’intelligence artificielle (IA) améliore considérablement les opérations aériennes et a un impact significatif sur le secteur de l’aviation commerciale. Les plus grandes compagnies aériennes du monde adoptent l’IA et d’autres technologies de pointe pour fournir des services individualisés et améliorer l’expérience client. À l’aéroport, des bornes libre-service automatisent les procédures et les contrôles de sécurité. De plus, celles-ci ne peuvent être considérées que comme la pointe de l’iceberg. Il existe plusieurs autres applications qui ont été mises en évidence ci-dessous : 

1. Identification du Passager

L'efficacité opérationnelle augmentera parmi le personnel au sol grâce aux scanners de sécurité, aux techniques d'apprentissage automatique et à l'identification biométrique. De nombreux aéroports américains utilisent l’IA pour identifier les menaces potentielles dans les aéroports très fréquentés. Les outils dotés de capacités d’IA ont la capacité d’accélérer le processus d’identification des passagers.

2. Inspection des bagages

Syntech UN, une plateforme d'IA permettant de filtrer les bagages sur de nombreux tapis roulants, devrait être installée à l'aéroport japonais d'Osaka. La capacité de Syntech One à détecter d'éventuels dangers est améliorée par sa compatibilité avec le système de sécurité à rayons X. Le personnel de sécurité sera en mesure de trouver rapidement et efficacement des objets illicites grâce au contrôle automatisé des bagages, ce qui réduirait considérablement la charge de travail du personnel de sécurité.

3. Concevoir des produits

Le secteur de l’aviation privilégie souvent les pièces d’avion abordables et fiables afin de réduire les coûts autant que possible. Pour créer de tels composants, les constructeurs automobiles peuvent combiner des structures génératives avec des algorithmes d’IA. La conception itérative est un processus dans lequel des technologues ou des architectes produisent de manière itérative un produit parfait en utilisant des critères de conception comme entrées ainsi que des contraintes et des caractéristiques telles que les matériaux, les actifs disponibles et un budget spécifié. La programmation de conception avancée peut permettre aux concepteurs de produits d’évaluer rapidement diverses idées de conception lorsqu’elles sont associées à l’IA. Les concepteurs pourraient utiliser cette innovation pour créer de nouveaux produits légers et abordables. L’IA pourrait donc aider l’industrie aéronautique à optimiser ses méthodes de conception et de production.

4. Tarification dynamique des billets

Si vous avez déjà acheté un billet d'avion, vous savez que c'est une expérience unique. Des tarifs différents peuvent s'appliquer sur un même vol en fonction de votre outil de comparaison de voyages. L'heure de départ, la destination, la durée du voyage et le nombre de billets disponibles affectent tous les prix. Le prix d'un billet peut varier de minute en minute. En effet, les compagnies aériennes ont recours à une pratique connue sous le nom de tarification dynamique. Il s'agit d'une méthode permettant de modifier les prix jusqu'aux niveaux de profit les plus élevés en fonction des conditions actuelles du marché. Les algorithmes de tarification dynamique utilisent des techniques sophistiquées telles que l'apprentissage automatique et une analyse approfondie des données. 

5. Prévision de retard

Les retards sont fréquents et sont principalement influencés par diverses variables. Les applications modernes basées sur le ML peuvent aider les compagnies aériennes et les aéroports du monde entier à prévoir les retards et à informer rapidement les clients. Les clients auront plus de temps pour modifier leurs projets de voyage ou prendre d'autres dispositions si nécessaire, ce qui améliorera considérablement l'UX (User Experience) pour l'industrie aéronautique.

6. Utilisation efficace du carburant

Les industries aérospatiales accordent une grande importance à la qualité du carburant, et même une légère diminution de la consommation de carburant des avions peut avoir un impact significatif sur la rentabilité et la durabilité d'une entreprise.

Le déploiement d’appareils alimentés par l’IA pourrait entraîner une réduction de la consommation de carburant. Par exemple, une startup française, l'application d'apprentissage automatique de Safety Line, peut aider les pilotes à améliorer leurs trajectoires de montée avant chaque vol. Le processus ascendant consomme le plus d'essence, donc l'amélioration de cette étape entraîne des économies financières importantes.

7. Une gestion de la chaîne d'approvisionnement qui fonctionne

Le réseau de distribution utilise l’IA, qui rationalise l’industrie aéronautique. La maintenance et les réparations de routine sont plus accessibles à effectuer avec une compétence améliorée en matière de chaîne d'approvisionnement qu'avec une compatibilité manuelle. Étant donné que la date des réparations est généralement connue à l’avance, cela permet également d’économiser de l’argent et de minimiser les temps d’arrêt. L'automatisation de la collecte de données permet d'améliorer rapidement les capacités de gestion de la chaîne d'approvisionnement.

8. Pratiques & Formation

L’IA peut être utilisée pour construire une formation au pilotage. Les simulations d'IA peuvent être combinées avec des cadres virtuels interactifs pour offrir aux pilotes un environnement de simulation complet. Les simulateurs dotés de capacités d'intelligence artificielle peuvent également être utilisés pour collecter et évaluer des données académiques, telles que la biométrie, afin de développer des programmes de formation personnalisés basés sur les performances académiques des étudiants. Cela pourrait s’avérer être un point de construction solide. 

9. Satisfaction du client

Dans l’aviation commerciale, la satisfaction du client et la qualité du service sont d’une importance cruciale. L’IA est une méthode que les compagnies aériennes peuvent utiliser pour accroître l’engagement des clients et offrir un service client de premier ordre. Les chatbots basés sur l'intelligence artificielle (IA) sont des systèmes automatisés capables de fournir un service client en temps réel, semblable à celui d'un humain. Les chatbots en ligne pourraient aider les entreprises en automatisant le support client. Il existe de nombreuses façons d'y parvenir, notamment :

• Conseils pour aider les clients à effectuer des achats précis et personnalisés
• Les chatbots basés sur l’IA pourraient offrir une assistance rapide et courtoise.
• Une assistance automatique serait toujours disponible.
• Les interactions avec les clients pourraient s'avérer plus productives.

10. Planification de l'entretien

Le plus grand constructeur aéronautique au monde, Airbus, adopte des applications d'IA pour accroître la fiabilité de ses procédures de réparation d'avions. Un outil basé sur le cloud appelé Skywise facilite le stockage pratique des données. La flotte collecte et enregistre en permanence d'énormes quantités de données, les analyse et les enregistre sur un serveur cloud. L'IA et l'analyse prédictive créent une méthode systématique permettant au secteur du transport aérien de choisir une procédure efficace pour la maintenance des avions.

Jusqu’à présent, l’IA dans l’aviation n’était utilisée qu’au sol. L’apprentissage automatique a été utilisé pour détecter des modèles et des anomalies dans des données massives converties à la baisse provenant d’avions et de moteurs. Le secteur de l’aviation n’a que récemment commencé son parcours vers l’IA ; par conséquent, adopter pleinement l’IA sera un défi et pourrait prendre un certain temps. Cependant, aujourd’hui, la technologie évolue à une vitesse vertigineuse. Pour que les entreprises bénéficient de la transformation numérique, elles doivent être rapides, efficaces, durables et productives. La mise en œuvre de l’IA aidera les secteurs du voyage et de l’aviation. La fourniture d'expériences client individualisées peut être réalisée par les prestataires de services à l'aide de chatbots alimentés par l'IA, d'applications de messagerie instantanée et d'autres outils intelligents.

Références:

• https://www.analyticssteps.com/blogs/8-applications-ai-aerospace-industry
• https://aithority.com/predictive/ai-applications-in-aviation-and-travel-industry/#:~:text=The%20aviation%20industry%20leverages%20AI,to%20improve%20overall%20customer%20experience
• https://addepto.com/blog/fly-to-the-sky-with-ai-how-is-artificial-intelligence-used-in-aviation/#
• https://www.techopedia.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-the-aviation-industry/2/33247

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