Listen à article
Lors du Farnborough International Airshow 2026, HCLTech a animé une table ronde sur la façon dont l’IA transforme la chaîne de valeur de l’aérospatiale et de la défense. Animée par Matthew Cordner, architecte principal d’affaires A&D chez HCLTech, la séance a réuni Arjun A. Sethi, chef de la croissance, A&D, secteur public et capital-investissement chez HCLTech, Sayan Bose, chef mondial, A&D et fabrication chez SAP, et Kris Ganase, vice-président exécutif et chef de la stratégie chez Acron Technologies.
La discussion portait sur une question centrale pour les dirigeants de l’aérospatiale et de la défense : où l’IA crée-t-elle une réelle valeur d’affaires dans une industrie définie par une ingénierie complexe, de longs cycles de production, la pression sur la chaîne d’approvisionnement, les exigences de certification et une réglementation stricte ?
« Ce qui a vraiment changé dans l’industrie, c’est que nous produisons une quantité significative de données, » a déclaré Sethi. « Ce qui est fondamental pour générer de la valeur d’affaires dans l’aérospatiale, c’est vraiment de relier toutes ces données à travers les trois piliers — l’ingénierie, la fabrication et les opérations. »
Cette vision connectée est cruciale, car l’IA ne peut pas livrer d’impact à l’échelle de l’entreprise si elle est traitée comme un simple sujet informatique distinct. Dans l’aérospatiale et la défense, la valeur est créée à travers tout le cycle de vie : ingénierie, production, chaîne d’approvisionnement, certification, maintenance, réparation et révision, soutien et opérations. L’IA doit être intégrée dans ces flux de travail et connectée aux données qui les soutiennent.
Sethi a qualifié cela de « noyau difficile », où la transformation pratique permise par l’IA peut apporter une différence mesurable. Cela inclut la planification et la réparation MRO (entretien, réparation et révision), l’ingénierie de production et les opérations, ainsi que les contrôles de processus détaillés qui déterminent si l’intention d’ingénierie peut être correctement exécutée sur l’atelier.
« Nous examinons les processus de base et identifions où l’IA peut les rendre possibles et les automatiser, » a déclaré Sethi. « C’est là qu’il y a le maximum de valeur d’affaires. »
Le iMRO Digital Core de HCLTech en est un exemple, soutenant des opérations de maintenance, réparation et révision plus connectées grâce à une intégration native avec SAP. Le même principe s’applique à l’ingénierie de production et aux opérations, où l’objectif est de relier la conception d’ingénierie, la préparation à la fabrication et l’exécution opérationnelle.
L’IA doit être intégrée au flux de travail
Pour Bose, l’opportunité est étroitement liée à la façon dont l’IA s’intègre aux plateformes d’entreprise et à l’exécution des processus au quotidien. À l’échelle du Farnborough International Airshow, dit-il, les mêmes questions revenaient : l’IA peut-elle aider à la planification, la conception de produits, la simulation de produits, l’analyse des variantes, les opérations manufacturières, l’ingénierie, la chaîne d’approvisionnement, les services après-vente et l’approvisionnement ?
L’objectif de SAP, a-t-il expliqué, est d’aider les organisations du secteur aérospatial et de la défense à utiliser l’IA dans les processus d’affaires qu’elles gèrent déjà.
« Ce que nous faisons, c’est faciliter l’utilisation de l’IA par les fabricants dans l’exécution quotidienne de leurs processus d’affaires, » a déclaré Bose. « Lorsque l’IA est intégrée dans les processus d’affaires de base, de la planification et de la conception du produit jusqu’au transfert à la fabrication pour un programme donné, elle vient aider et travailler avec l’ingénierie manufacturière et l’ingénierie de conception. C’est ce que nous appelons une entreprise autonome. »
Il en va de même pour les données. Les organisations du secteur aérospatial et de la défense ne dépendent pas seulement des données de leurs propres systèmes d’entreprise. Elles dépendent également de l’information émanant des réseaux de fournisseurs de premier, de deuxième niveau et de niveaux plus larges. Regrouper ces données est essentiel pour améliorer la visibilité, la planification et l’exécution à travers la chaîne de valeur.
« Il ne s’agit pas seulement des données et de la qualité des nouvelles données qui arrivent de vos systèmes d’entreprise, » a déclaré Bose. « Ce sont en fait les données provenant de vos fournisseurs de premier rang, de deuxième rang, et de vos fournisseurs finaux. »
La certification représente une opportunité de valeur majeure
Ganase a apporté la perspective d’un praticien d’Acron Technologies, en particulier de son activité avionique. Il a déclaré avoir été d’abord sceptique envers l’IA, mais a rapidement vu son potentiel dans le développement en ingénierie.
Dans les environnements aérospatiaux à sécurité critique, l’ingénierie et la certification nécessitent d’importants volumes de documentation, de traçabilité, de vérification et de preuves de conformité. Ce sont des activités qui requièrent beaucoup de travail manuel, mais qui sont également essentielles.
« Je dirais que le plus grand avantage concurrentiel que nous ayons vu, et que nous observons déjà, c’est la réduction du temps de développement en ingénierie, » a déclaré Ganase. « Il nous faut peut-être 5 % du temps qu’il nous fallait auparavant pour accomplir certaines tâches. »
Il a spécifiquement pointé les artefacts DO-178 utilisés dans la certification logicielle, tels que les exigences, le code, la vérification, la documentation et la traçabilité. L’IA peut aider à accélérer ces tâches tout en permettant aux ingénieurs de se concentrer sur les domaines où l’expertise humaine et le jugement de conception à sécurité critique sont essentiels.
« C’est dans ce domaine que l’implantation soignée de l’IA nous a vraiment aidés, » a déclaré Ganase. « Cela permet à nos ingénieurs de se concentrer sur nos différenciateurs, qui sont la conception à sécurité critique, tandis que l’IA s’occupe des tâches de base. »
Pour Ganase, le résultat d’affaires est clair : développement plus rapide, certification plus rapide et coûts moindres. C’est particulièrement important, puisque les nouveaux programmes d’avions peuvent prendre plus de dix ans pour passer de la conception à la certification.
L’IA physique et l’augmentation de la main-d’œuvre
Le panel a également discuté du rôle émergent de l’IA physique dans l’aérospatiale et la défense. Bose a cité des humanoïdes, des quadrupèdes, l’automatisation des entrepôts et l’inspection automatisée par l’IA comme exemples de l’intégration de l’intelligence dans les environnements physiques.
« Il existe une autre dimension de l’IA appelée IA physique qui évolue pour l’aérospatiale et la défense, » a déclaré Bose. « L’aérospatiale et la défense ont besoin de plus de talents et d’une main-d’œuvre accrue. L’IA physique peut aider à augmenter ce bassin de talents sur l’atelier et en usine, » a déclaré Bose.
L’industrie aérospatiale doit également prendre en compte l’IA cinétique, y compris les véhicules autonomes et les aéronefs électriques à décollage et atterrissage vertical. Ensemble, l’IA agentique, l’IA physique et l’IA cinétique pointent vers un panorama élargi de l’IA dans l’aérospatiale, depuis les opérations d’entreprise jusqu’aux plateformes de nouvelle génération.
L’IA peut réduire la courbe d’apprentissage
L’IA joue aussi un rôle clé dans la productivité de la main-d’œuvre et le transfert des connaissances. Les organisations aérospatiales et de défense dépendent des connaissances spécialisées en ingénierie, de la documentation technique et de l’expertise accumulée du domaine. Tandis que les talents expérimentés deviennent plus difficiles à trouver, l’IA peut aider à rendre ce savoir plus accessible à la prochaine génération d’ingénieurs, de planificateurs et d’opérateurs.
« Comme vous le savez, chez HCLTech, nous avons développé notre propre plateforme. Elle s’appelle Adonis, » a déclaré Sethi. « Nous faisons beaucoup de travail pour convertir ce vieux manuel technique papier en format numérique interrogeable, conforme à la norme S1000D et à toute autre réglementation en vigueur. »
Cela se voit déjà dans le travail de HCLTech avec une entreprise chef de file dans les systèmes de divertissement et de communication en vol, où HCLTech a utilisé Adonis pour automatiser les flux de travail liés à la documentation technique, convertir d’anciens fichiers PDF en formats XML éditables et harmoniser les manuels aux normes aéronautiques, notamment S1000D et ATAiSpec2200.
Pour Bose, l’idée globale est que l’IA devrait rendre les systèmes d’entreprise plus intuitifs pour la prochaine génération de talents.
La principale incidence sera la rapidité de mise en marché
Pour Sethi, la plus grande opportunité réside dans la compression du long laps de temps entre la conception d’ingénierie et l’introduction sur le marché.
« Le Saint Graal dans l’aérospatiale a toujours été de réduire le temps nécessaire pour passer de la conception d’ingénierie à la mise en marché, » a déclaré Sethi. « L’IA rend cela vraiment possible. Pour moi, c’est la plus grande incidence unique. »
Bose s’est concentré sur une IA sûre, régie et accessible, de même que sur le rôle de l’IA pour la planification de scénarios à travers la chaîne de valeur. Les organisations aérospatiales et de défense doivent augmenter la production, mais elles doivent aussi gérer les risques à travers les fournisseurs, les programmes et les opérations.
« Si l’IA peut nous aider à faire une véritable planification stochastique et non seulement à examiner des scénarios, mais à travailler avec différents scénarios pour atténuer les risques, ce sera un point tournant pour l’aérospatiale et la défense, » a déclaré Bose.
Ganase a souligné que la réglementation serait centrale pour la vitesse de transformation du secteur par l’IA. L’IA peut aider les entreprises à avancer plus vite, mais les organismes de réglementation devront toujours valider les outils et les livrables.
« Nous pouvons développer ce que nous voulons aussi rapidement que nous le voulons, mais si les autorités réglementaires ne suivent pas le rythme, nous perdons notre temps, » a déclaré Ganase.
La traçabilité sera déterminante pour la confiance
Les dirigeants du secteur aérospatial et de la défense ne peuvent pas se fier à une prise de décisions opaque. Si l’IA soutient une décision, les organisations doivent expliquer comment cette décision a été prise, quelles preuves l’ont soutenue et comment cela cadre avec les normes de sécurité, de qualité et de réglementation.
« Pour toute certification, l’un des principes fondamentaux est la traçabilité, » a déclaré Sethi. « L’IA permet cette traçabilité. Elle permet de créer toute la piste d’audit nécessaire pour retracer l’origine des choses. »
Les organisations du secteur aérospatial et de la défense ont besoin de systèmes d’IA qui puissent soutenir une exécution plus rapide tout en maintenant les normes déterministes exigées dans ce secteur hautement réglementé.
Sethi a aussi mis en garde contre la dépendance excessive envers les modèles ouverts pour les cas d’utilisation réglementés dans l’aérospatiale.
« Par nature, ils sont probabilistes, » a déclaré Sethi. « Et nous évoluons dans un secteur hautement réglementé, qui est déterministe. »
C’est pourquoi les modèles spécifiques à l’entreprise, les environnements infonuagiques sécurisés et la gouvernance des données deviendront de plus en plus importants. Les organisations aérospatiales et de défense ont besoin d’une IA puissante, contrôlée, explicable et conforme aux exigences du secteur.
L’opportunité réside dans une valeur d’affaires mesurable. Le défi consiste à déployer l’IA de façon responsable dans une industrie où la sécurité, la résilience, la traçabilité et la confiance sont essentielles.
