L’intelligence artificielle (IA) bouleverse aujourd’hui de nombreux secteurs, et l’aéronautique n’y échappe pas. Qu’il s’agisse d’optimiser les vols, de renforcer la sécurité ou de préparer l’exploration spatiale de demain, l’IA s’impose comme un outil incontournable.
Aujourd’hui, l’analyse des capteurs de vol bénéficie déjà de l’IA : la maintenance prédictive permet de détecter les pannes avant qu’elles ne surviennent, réduisant ainsi les risques et les coûts. L’un des exemples de cela est l’IA de détection d’images qui analyse et recherche les composantes usées à replacer dans les aéronefs avant de le signaler aux ingénieurs.
D’autres projets, plus poussés, sont actuellement en cours de développement.
Optimiser les vols et assister les pilotes
Dans l’aviation, la gestion du trafic aérien et des itinéraires est un défi permanent. Grâce aux algorithmes prédictifs, les autopilotes intelligents peuvent désormais ajuster une trajectoire en temps réel en fonction de la météo ou du trafic. Il est important de noter que ces outils soulagent les équipages, surtout lors de vols longs ou complexes, mais ne remplacent pas les pilotes. Les humains restent aux commandes de l’aéronef.
Les avions de ligne n’embarquent pas encore d’assistants IA complets, cependant, plusieurs projets sont en cours. Certains pourraient être déployés dès 2026. Parmi eux :
- Thales PureFlyt : un logiciel de navigation capable d’adapter le plan de vol en temps réel.
- Airbus Dragonfly : un système d’atterrissage et de déroutement d’urgence sans intervention humaine.
- Projet E-PILOTS : des applications intelligentes destinées à réduire la charge de travail du pilote dans le cockpit.
Une fois déployés, ces systèmes d’IA visent à renforcer la sécurité du vol tout en les rendant plus confortables pour les équipages et les passagers.
créer des réseaux aériens autonomes
En vol, les avions ne communiquent pas seulement avec les tours de contrôle ou les satellites : ils forment entre eux des réseaux ad hoc aériens (AANET). Ces réseaux permettent aux avions d’agir comme des routeurs pour transférer des informations entre eux, concernant notamment les routes aériennes.
L’IA permettrait à ces réseaux de s’adapter aux conditions en temps réel, de trouver les meilleures routes de communication et de fluidifier l’échange de données sans intervention humaine.
La création de réseaux AANETs autonomes bénéficierait non seulement aux entreprises, comme aux passagers et à l’environnement. Cela permettrait une optimisation des trajets (moins de carburant consommé), une meilleure anticipation des turbulences et une réduction de l’empreinte carbone des vols longue distance.
Vers l’automatisation complète ?
L’Agence européenne de sécurité aérienne (EASA) définit aujourd’hui trois niveaux d’IA en vol, allant de la simple assistance (niveau 1) à l’autonomie quasi complète (niveau 3). La tendance actuelle est d’aller de plus en plus vers le niveau 3. Plusieurs projets commencent à se mettre en place. Bien qu’encore aux phases de certification, les prototypes se multiplient :
- Airbus Vahana et le projet de Boeing pour Uber Air, deux taxis volants autonomes qui commencent à circuler au Etats-Unis.
- Reliable Robotics et son vol cargo sans pilote en 2023, supervisé à distance.
L’objectif est clair : réduire les coûts, limiter les erreurs humaines et assurer des vols plus sûrs dans des conditions extrêmes.
Toutefois, en voulant tout automatiser et limiter les erreurs humaines, on est parfois confrontés à de situations ou la supervision de l’humain serait essentielles.
le cas Boeing 737 MAX
L’IA et l’automatisation posent une question centrale : que se passe-t-il si l’algorithme se trompe ?
Les accidents du Boeing 737 MAX en 2018 et 2019 illustrent ce danger. Le logiciel MCAS, censé stabiliser l’appareil, s’appuyait sur une sonde défectueuse et a entraîné deux crashs meurtriers. Il a été conclu que c’est l’absence d’information donnée aux pilotes qui a été fatale. Les pilotes étaient en mesure d’éteindre le système et de reprendre le contrôle en appuyant simplement sur un bouton. Seulement, ils ne savaient pas que le système était enclenché.
Un troisième crash a pu être évité car l’un des pilotes à bord connaissait le mécanisme et le système d’IA et a pu le désengager pour reprendre manuellement le contrôle.
Il donc est évident que l’IA ne peut être sûre que si elle est transparente, redondante et accompagnée d’une formation adaptée.
Bien encadrée, l’intelligence artificielle ouvre la voie à une aviation plus sûre, économe et respectueuse de l’environnement. Dans le domaine spatial, elle sera sans doute la clé des voyages longue distance, en permettant aux appareils de gérer seuls navigation, maintenance et communication.
La question n’est plus de savoir si l’IA va transformer le secteur aéronautique et spatial, mais quand et à quel degré. Il nous appartient donc de bien l’encadrer pour permettre la transition la plus sûre possible.
Joao Pedro de Alcântara Bastos
Master 2 Cyberjustice 2024/2025
Sources
BILEN, T. (2022). ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED AND DIGITAL TWIN ENABLED AERONAUTICAL AD-HOC NETWORK MANAGEMENT [Thèse de doctorat]. ISTANBUL TECHNICAL UNIVERSITY ⋆ GRADUATE SCHOOL.
