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L’intelligence artificielle dans tous ses états

Innovation

Reconnaissance d’image, chatbots, chaînes de production automatisées… L’intelligence artificielle (IA) investit notre quotidien, mais aussi les sites industriels. Daniel Duclos, responsable du département « Technologies du signal et de l’information » au centre de recherche Safran Tech, en décrypte les enjeux et les applications pour Safran.

En juillet dernier, Safran et sept autres industriels ont signé un manifeste visant à développer l’intelligence artificielle dans l’industrie. Quel est l’intérêt de l’IA pour le Groupe ?

Nous explorons trois grands champs d’application. En premier lieu, l’apport de l’IA dans nos produits. Il s’agit tout d’abord d’équipements et de systèmes de défense et de sécurité où l’lA peut aider, par exemple, à la reconnaissance de l’environnement dans une zone de conflit ou à l’organisation d’opérations militaires. Mais nous étudions aussi comment ces équipements peuvent contribuer à rendre des véhicules terrestres ou aériens plus autonomes : roulage automatisé de l’avion jusqu’au point de stationnement, aide à la navigation autonome pour de futurs « taxis volants » ou des drones de logistique...

Deuxième champ d’application : les services. L’enjeu ici est d’optimiser l’usage, la durée de vie et le coût de possession de nos équipements par nos clients, grâce notamment à une meilleure gestion de leurs flottes ou à la maintenance prédictive de leurs matériels.

Enfin, l’IA peut nous permettre d’améliorer l’efficacité du Groupe : en production, en automatisant le contrôle des pièces ou en optimisant les procédés de fabrication, mais également en ingénierie, en dotant les bureaux d’études d’outils de simulation et de modélisation capables de réaliser des calculs plus lourds en temps réel, de formuler des prédictions plus fiables, ou encore de concevoir des systèmes de plus en plus complexes…

 

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Certains de ces travaux vont ils se concrétiser à court terme ?

Les premières applications devraient voir le jour dans les activités industrielles du Groupe l'an prochain. Des réalisations dans les programmes de défense devraient suivre assez rapidement : véhicules autonomes, robots terrestres intelligents, drones… L’aéronautique sera probablement le dernier secteur à embarquer de l’IA en raison des exigences de sécurité liées aux normes de certification aéronautiques internationales.

 

Quels moyens se donne le Groupe pour progresser dans le domaine de l’IA ?

Si les défis sont nombreux, les leviers pour les surmonter le sont tout autant. Pour appliquer l’IA à des fonctions critiques telles que celles liées au pilotage d’un avion, il faut développer des méthodes de conception et de validation permettant d’avoir une entière confiance dans la capacité de la machine à prendre les bonnes décisions et de vérifier qu’elle « raisonne » correctement. Safran traite ces problématiques dans le cadre de partenariats avec d'autres industriels, comme le projet de recherche DEEL*. Safran contribue également à la construction d’un cadre normatif et réglementaire en participant à plusieurs groupes de travail dans les secteurs de l’aéronautique (EASA**, FAA***…) et de la normalisation (AFNOR, ISO…).

Plusieurs équipes spécialisées en IA sont déjà constituées au sein du Groupe, et nous continuons à recruter des spécialistes. Or, face aux géants du Web, très friands de ces profils, l’industrie doit se rendre attractive si elle veut disposer des talents dont elle a besoin. C’est le sens de notre implication dans la chaire industrielle de Télécom ParisTech dédiée à l’IA.

Le manifeste qui a été signé cet été vise aussi à susciter auprès des milieux académiques et des start-ups de l’intérêt pour les applications de l’IA dans nos secteurs d’activité, pour nourrir des collaborations de recherche, et attirer l’innovation. Enfin, un cycle de formation interne a été développé en partenariat avec l’école d’ingénieurs CentraleSupélec.

 

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En savoir plus

70 ans d’intelligence artificielle

Les premiers travaux sur l’IA remontent aux années 1950. A cette époque, ils s'attachent à rendre une machine capable de raisonner sur la base de connaissances et de règles fournies par l’homme. Un bon exemple est la mise au point de programmes de jeux d’échecs. À partir des années 1990, et surtout après 2010, grâce au développement de la puissance de calcul des ordinateurs, les chercheurs conçoivent de véritables « réseaux de neurones » s’inspirant du cerveau humain, capables d’apprendre et de raisonner de façon autonome. On parle de « machine learning » et de « deep learning », dont l’une des applications la plus connues est l’assistant vocal Siri d’Apple.

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* DEpendable & Explainable Learning. Projet de recherche lancé en 2018 et conduit par l’institut de recherche technologique Saint-Exupéry de Toulouse.

** European Aviation Safety Agency, l’agence européenne de la sécurité aérienne.

*** Federal Aviation Administration, l’autorité américaine de régulation de l’aviation civile.