Aksha Srivastava : « L’intelligence artificielle va jouer un rôle majeur dans l’aéronautique »
Informaticienne de formation, Aksha Srivastava est aujourd’hui ingénieur Machine Learning chez Safran Engineering Services en Inde. Elle a développé ses compétences en intelligence artificielle (IA) et en analyse des données en participant à des ateliers organisés par l’université de Stanford et en rejoignant le Next Tech Lab, Premier laboratoire de recherche multidisciplinaire indien de renommée internationale.
Ancienne présidente de la section étudiante de l’Association for Computing Machinery (ACM), Aksha Srivastava a coécrit un article de recherche sur le « Traitement des images à l’aide de l’apprentissage profond » avec l’Institut des Ingénieurs Électriciens et Électroniciens. Elle a également été membre de Women Techmakers, programme organisé par Google pour augmenter la représentation des femmes dans les métiers de la technologie. Elle a bénéficié d’une bourse pour participer à la Grace Hopper Celebration, un événement dédié aux femmes du secteur des technologies. Elle nous parle d’innovation liée à l’intelligence artificielle.

Expliquez-nous ce qui vous a poussé à étudier l’intelligence artificielle.
A.S. : Les ingénieurs informatique n’ont qu’une obsession : trouver des solutions ! Alors quand j’ai découvert l’intelligence artificielle, cette technologie qui permet de résoudre des problèmes complexes plus facilement et de simuler le comportement humain, c’est tout naturellement que j’ai voulu en faire mon domaine de recherche.
Cette technologie est en plein boom et génère une quantité considérable de données. Ce qui me fascine plus particulièrement, c’est que ces données peuvent être utilisées pour prendre des décisions et détecter des schémas.
Pourquoi avoir choisi le secteur aéronautique ?
A.S. : Mon père est officier de l’armée de l’air en Inde, j’ai donc toujours été attirée par ce secteur. Après mon expérience chez Amazon, je souhaitais mettre en pratique les connaissances que j’avais acquises dans cet environnement dans le secteur aéronautique. Safran m’est apparu comme une évidence !
Au premier abord, l’intelligence artificielle et l’aéronautique ne semblent pas avoir beaucoup de points communs ; d’après vous, quels aspects de l’intelligence artificielle peuvent être mis en œuvre dans ce secteur aujourd’hui ?
A.S. : Toutes les activités liées à l’aéronautique, qu’il s’agisse de la conception, de la fabrication ou des opérations produisent des données en grande quantité. L’intelligence artificielle peut donc être utilisée de multiples façons. Par exemple, la maintenance prédictive et l’analyse des données de vol peuvent mettre en lumière des schémas récurrents. La vérification manuelle et l’intuition humaine pourraient être remplacées par des réseaux de neurones convolutifs (DNN).
L’utilisation de l’IA dans ces domaines peut améliorer les capacités de conception, augmenter la production et accroitre l’efficacité des opérations.
Par ailleurs, l’intelligence artificielle permet également de réduire les coûts de fabrication en analysant les sites et les connaissances accumulées par les collaborateurs au fil du temps pour les intégrer ensuite dans des systèmes. Ceci évite la perte de compétences pendant un transfert de connaissances.
Dans un futur proche, nous allons évaluer de quelle manière la technologie IVHM (gestion intégrée de l’état des véhicules) pourrait remplacer une partie des systèmes avion et permettre de gagner en performance pour améliorer certaines fonctionnalités.
Parlez-nous de vos projets en cours.
A.S. : Lorsque j’ai rejoint Safran, j’aidais l’équipe d’ingénierie de support produit à développer un système expert de correspondance entre les symptômes et les défauts des aéronefs pour un client indien travaillant sur un programme d’hélicoptères militaires.
Nous travaillons actuellement sur une idée innovante et originale permettant d’exécuter le processus de traitement des concessions de Safran Engineering Services en Inde. Ce projet s’appelle « Concelligence », une contraction amusante des mots « concessions » et « intelligence » ! Nous souhaitons mettre au point un algorithme d’aide, en apprenant de tous les précédents résultats et des concessions, en utilisant les programmes d’ingénierie efficaces pour réaliser le traitement à l’aide de techniques d’IA/ML et réduire progressivement le temps passé sur cette tâche sans valeur ajoutée !
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