L’IA dans l’aérospatiale et la défense : Déverrouiller de nouvelles possibilités

Introduction

IA transforme presque tous les secteurs, et l’A&D ne fait pas exception. L’adoption de l’IA a permis des avancées significatives dans le domaine aérospatial et défense, avec des applications allant de l’analyse prédictive aux systèmes autonomes et à l’aide à la décision. Au fur et à mesure de l’évolution de l’IA, le secteur profitera davantage de son potentiel pour stimuler l’innovation, améliorer l’efficacité opérationnelle et renforcer la sûreté et la sécurité. Le graphique ci-dessous illustre l’évolution de l’IA, passant de systèmes experts à règles à des systèmes cognitifs et des technologies GenAI utilisées aujourd’hui.

Évolution des technologies d’IA

En exploitant la puissance de l’IA, les entreprises d’A&D débloquent de nouvelles possibilités grâce à la transformation de l’entreprise à travers diverses fonctions et processus, ce qui se traduit par une réduction des coûts et une efficacité accrue. La disponibilité d’énormes quantités de données et les progrès de la puissance de calcul ont accéléré l’adoption de l’approche de l’IA axée sur les données, qui s’est avérée essentielle tout au long du cycle de vie des produits A&D. Parmi les processus particulièrement touchés figurent la conception technique, la fabrication additive, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, la gestion des contrats, la simulation et la maintenance prédictive. De plus, GenAI a ouvert de nouvelles possibilités, telles que la création de données synthétiques pour entraîner les modèles d’apprentissage automatique, la génération d’itérations de conception pour optimiser le développement des produits et l’accélération de la création de jumeaux numériques.

Applications majeures de l’IA et cas d’utilisation de l’IA générative

Dans cette section, nous examinerons les domaines où l’IA facilite la transformation des entreprises d’A&D et les cas où GenAI peut renforcer les capacités existantes pour créer de la valeur.

Développement de produits : Les algorithmes d’IA accélèrent le prototypage et le processus d’itération des designs afin de générer des conceptions d’avions optimales, grâce à l’entraînement de modèles sur des spécifications et ensembles de données existants. Ils accélèrent également la validation et le test des concepts, réduisant ainsi le temps et les coûts liés aux méthodes traditionnelles de prototypage, tout en accélérant le développement de nouveaux produits pour un lancement plus rapide sur le marché. Nous assistons à l’arrivée de solutions logicielles d’IA de prochaine génération sur le marché, permettant aux conceptrices et concepteurs ainsi qu’aux ingénieur(e)s de transformer rapidement les concepts en modèles de conception assistée par ordinateur. Cette capacité accélère considérablement la modélisation des produits, ce qui accélère le processus d’ingénierie. Par exemple, Airbus a utilisé des outils de conception générative avec Autodesk afin de réingénier plusieurs éléments de ses appareils, tels que les cloisons de cabine et les stabilisateurs verticaux, ce qui a mené à une meilleure efficacité énergétique, une réduction de l’impact environnemental et la fabrication de nombreuses unités à un coût nettement inférieur. Dans un autre cas, HCLTech a aidé un constructeur automobile mondial à identifier et optimiser des conceptions à l’aide de notre logiciel sans code basé sur l’IA, qui aide les conceptrices et concepteurs à générer de nouveaux modèles et permet la prédiction en temps réel de la performance des conceptions. Les termes « conception générative » et « IA générative » sont souvent utilisés de façon interchangeable, mais ils ne signifient pas la même chose. Alors que la conception générative permet d’optimiser et d’itérer sur de multiples variations de design par l’IA/apprentissage automatique, l’IA générative peut accélérer le flux de travail du processus de conception.
Maintenance prédictive et inspection moteur : Plusieurs fabricants de moteurs d’avion et compagnies aériennes utilisent l’IA pour analyser les données des capteurs et les historiques de maintenance afin de prédire les pannes moteurs, optimiser les calendriers de maintenance et réduire les temps d’arrêt, augmentant ainsi la fiabilité globale de l’équipement. Pour un fabricant d’avions, HCLTech a déployé des technologies d’IA pour l’analyse de survie, la protection contre les risques et la maintenance prédictive, réduisant ainsi les coûts. On observe aussi l’usage croissant de l’IA dans l’inspection visuelle des moteurs. Par exemple, Pratt & Whitney, en collaboration avec Awiros, a lancé un outil de surveillance moteur propulsé par IA qui automatise les inspections et fournit au personnel de maintenance des informations en temps réel sur la disponibilité des pièces. Le renforcement des capacités actuelles de maintenance prédictive par GenAI permettrait d'identifier des scénarios qui n'apparaissent pas dans les données historiques et de fournir des informations détaillées sur les composants à remplacer. Des cas similaires sont observés dans le secteur de la défense pour la maintenance des systèmes d’armes embarqués. Par exemple, l’US Air Force utilise le Predictive Analytics and Decision Assistant (PANDA), un outil intégrant IA et apprentissage automatique, pour la maintenance prédictive, afin d’augmenter la fiabilité opérationnelle des systèmes d’armes. L’outil utilise les capacités GenAI de C3 AI pour retrouver des informations issues de sources de données disparates et interpréter les narratifs de maintenance précédentes afin de déterminer la prochaine action à poser. En plus de l’inspection moteur, les capacités GenAI sont adoptées pour l’inspection visuelle des avions. Par exemple, Boeing entraîne des algorithmes d’apprentissage automatique à l’aide d’images synthétiques, afin de permettre une inspection efficace à l’aide de la réalité augmentée.
Chaîne d’approvisionnement et approvisionnement : Les modèles d’IA peuvent optimiser les stratégies de chaîne d’approvisionnement pour les entreprises d’A&D en analysant les fluctuations de la demande, les calendriers de production et les activités d’approvisionnement. Cela leur permet d’atténuer les risques en trouvant l’équilibre optimal entre les niveaux d’inventaire et les coûts. Un autre cas d’usage de l’IA est la génération de recommandations de fournisseurs selon des critères comme les prix, la qualité et les exigences de capacité. Par ailleurs, GenAI peut rationaliser davantage le processus de sélection des fournisseurs via l’analyse des données de performance et d’autres critères. Les entreprises d’A&D font aussi face à des défis dans le processus de rédaction des contrats, souvent long, coûteux et sujet aux erreurs, ce qui augmente les temps de déploiement, la conformité et le risque financier. Une partie de ces défis peuvent être relevés grâce à l’IA, qui permet d’automatiser ce processus. Par exemple, la solution d’analyse de contrats alimentée par l’IA d’HCLTech et Evisort peut être intégrée aux solutions SAP Ariba d’approvisionnement afin de rendre les contrats consultables sans saisie manuelle de données. Aussi, Evisort AI Labs a récemment annoncé une solution GenAI permettant la rédaction rapide et efficace de contrats.

Gen AI — Accélérer et dynamiser la transformation de l’industrie A&D

Ingénierie numérique
1. Accélérer le processus de conception générative des composants/pièces aéronautiques afin d’évaluer rapidement de multiples variations
2. Automatisation du processus de conception technique, permettant aux conceptrices et concepteurs de se concentrer sur les aspects complexes
3. Accélérer le processus de test et validation via le prototypage virtuel et la simulation
4. Créer des jumeaux numériques pour prédire la performance des moteurs d’avions
Fabrication numérique
1. Systèmes d’inspection visuelle pour détecter les défauts et assurer la qualité durant la fabrication des composants
2. Automatiser et optimiser le traitement, la curation et la conciliation de données à partir des systèmes d’exécution manufacturière
3. Planification de la production afin de minimiser les goulets d’étranglement et optimiser l’efficacité
4. Évaluer divers scénarios de production pour déterminer l’impact et recommander la meilleure voie
Service numérique après-vente
1. Prédire les défaillances des composants en analysant les historiques de maintenance et réduire les arrêts imprévus
2. Interpréter les manuels de maintenance et les directives de navigabilité pour certains modèles d’avions
3. Génération automatique de documents de maintenance, dossiers numériques sur la santé des appareils/moteurs et rapports d’inspection
4. Automatiser la commande de pièces pour la maintenance préventive
5. Sécurité des travailleurs sur le terrain : Générer des consignes de sécurité, créer des simulations réalistes
Chaîne d’approvisionnement numérique
1. Visibilité sur la chaîne d’approvisionnement, permettant aux opératrices et opérateurs d’accéder rapidement à l’information sur les pièces, fournisseurs, commandes de vente et inventaire
2. Gestion de la relation fournisseurs : Analyser la performance des fournisseurs pour optimiser leur sélection
3. Gestion du cycle de vie des contrats : Réviser et analyser les informations contractuelles, simplifier et résumer les clauses complexes via les capacités conversationnelles de l’IA
Entreprise numérique
1. Obtenir des données et informations des systèmes ERP et PLM via des requêtes en langage naturel
2. Service client et engagement : Communication personnalisée, gestion des dossiers et marketing ciblé
3. Analyse du sentiment : Analyse des opinions des employé(e)s et des client(e)s pour optimiser leur parcours
4. Assistant virtuel pour soutenir les agents de centre d’appels
5. Expérience employé : Formation personnalisée et engagement adapté

Extension des capacités d’IA grâce au cloud

Les technologies infonuagiques développent et élargissent les applications d’IA pour l’industrie A&D, et des plateformes comme AWS, Microsoft Azure et Google Cloud offrent de nombreux avantages pour les applications GenAI :

Stockage volumineux des données : Les modèles GenAI pour le développement de produits ou la maintenance prédictive reposent souvent sur d’énormes volumes de données produits ou de capteurs pour l’entraînement. Les plateformes cloud offrent des solutions de stockage sécurisées et évolutives, permettant aux entreprises de gérer efficacement de vastes ensembles de données et d’assurer une intégration fluide avec les flux de travail GenAI. Par exemple, Boeing migre ses applications des centres de données locaux vers AWS pour consolider les processus d’ingénierie et de production.
Réduction des coûts et mise à l’échelle de l’infrastructure IA : Utiliser les ressources du cloud élimine le besoin d’investissements initiaux, réduit les coûts d’exploitation et fournit l’infrastructure et la puissance de calcul nécessaires à la montée en charge des applications IA. Ces plateformes proposent des cadres, librairies et API IA préconstruits, ce qui facilite la mise en œuvre de solutions GenAI pour les entreprises d’A&D. Par exemple, GA Telesis utilise Vertex AI de Google Cloud pour transformer ses processus de ventes et services pour approvisionner les grandes compagnies aériennes mondiales.
Flux de travail collaboratifs : Les projets GenAI impliquent souvent des équipes interdisciplinaires, incluant conceptrices et concepteurs, ingénieur(e)s et spécialistes des données. Les plateformes cloud facilitent la collaboration, le partage de données et la gestion des versions pour favoriser des flux mieux structurés et productifs.

L’approche GenAI d’HCLTech

HCLTech conseille, sélectionne et orchestre les technologies de partenaires et d’innovateurs de premier plan. Ensemble, nous proposons des solutions IA évolutives et pleinement intégrées pour des résultats de pointe. Nous utilisons des modèles de langage étendus (LLM) comme GPT, Llama, Gemini et d’autres, tirant parti de nos partenariats avec les principaux hypercompteurs tels que Microsoft, GCP et AWS afin de développer et déployer des capacités GenAI pour nos clients et ainsi améliorer la productivité, rationaliser les opérations TI, accélérer le développement applicatif et optimiser les processus d’affaires.

Nous sommes ravi(e)s d’annoncer nos offres GenAI « full-stack » proposées dans la plateforme AI Force. Elles sont conçues pour aider la clientèle à effectuer leur transformation d’affaires dans de multiples fonctions. Nos solutions couvrent l’ensemble des processus d’affaires de l’entreprise, du développement produits, assurance qualité, essais logiciels, fabrication et ingénierie jusqu’à d’autres fonctions comme le service client, l’approvisionnement, la finance, les ventes et le marketing.

AI Force est un ensemble complet de plateformes de solutions adaptées avec des modèles, outils et technologies GenAI pour répondre à des besoins d’affaires uniques en matière de transformation, modernisation et redéfinition de fonctions d’affaires et d’environnements de travail, préparant la voie vers un avenir plus efficace.

Figure 2 : Plateforme AI Force de HCLTech

Cas d’usage : analyse des bulletins de service de maintenance

Un bulletin de service (SB) est un document agréé en aéronautique, produit par un constructeur d’avions, afin d’implanter une modification du type de conception d’un aéronef ou de communiquer un rapport d’inspection sur un aéronef livré, dans le but de maintenir la sécurité ou d’en améliorer l’exploitation. Les principaux utilisateurs/trices de SB sont le personnel de maintenance aéronautique, y compris les mécaniciens, ingénieur(e)s, technicien(ne)s, ainsi que les exploitantes et exploitants d’appareils et les autorités réglementaires. Les SB sont cruciaux pour garantir la navigabilité des avions et la conformité réglementaire.

Solution/Offres :

GenAI peut analyser et interpréter le contenu technique des SB, en fournissant des résumés simplifiés, les points clés ou des informations exploitables en langage clair afin d’en faciliter la compréhension
Surligner les mises à jour les plus critiques pour une flotte/modèle/pièce d’avion ou une opération de maintenance spécifique
Extraire les instructions/objectifs et tâches associées à un SB particulier pour s’y conformer

Avantages :

Efficacité accrue : Automatisation du tri, de la priorisation et du résumé des SB, économie de temps et d’efforts pour le personnel de maintenance – la rationalisation de la consommation d’information permet au personnel de se concentrer sur les tâches critiques et de réduire la charge administrative
Informations plus pertinentes : Recevoir de l’information adaptée aux différentes flottes ou pièces

Besoins d’affaires :

Surveiller et suivre les SB afin d’assurer que les avions respectent en tout temps les exigences de maintenance les plus récentes et les normes de sécurité.
Le traitement des SB repose actuellement sur la lecture, l’analyse et la diffusion manuelles de l’information, d’où le risque d’erreurs ou de retards.
Les SB ne sont pas tous pertinents pour une flotte ou opération de maintenance précise, ce qui oblige le personnel à consulter de très grands volumes d’information.

Fonctionnalités principales

Mises à jour et alertes automatiques
Intégration possible aux systèmes de gestion de maintenance existants (p. ex., HCLTech iMRO)
Respect des exigences dans les délais
Assurer le respect ponctuel des SB ou directives de navigabilité
Recommandations
Actions adaptées à chaque rôle, niveau d’expertise et flotte d’aéronefs

Libérez l’innovation aérospatiale et défense grâce à l’IA

Conclusion

Comme nous l’avons vu, les applications GenAI couvrent des domaines clés tels que l’ingénierie numérique, la fabrication, la gestion de la chaîne logistique, les services après-vente et les opérations d’entreprise. Collectivement, elles illustrent le potentiel transformateur de GenAI pour révolutionner l’ensemble de la chaîne de valeur de l’industrie A&D.

En adoptant l’IA générative, les organisations peuvent atteindre de nouveaux niveaux d’innovation, d’efficacité et de compétitivité. L’application des technologies GenAI mènera à des produits et services plus durables et efficaces pour les entreprises d’A&D, avec des performances accrues et une meilleure expérience client.

Notre expertise et nos capacités GenAI « full stack » permettent d’accompagner les entreprises d’A&D dans l’adoption de l’IA générative avec assurance, de concrétiser des bénéfices d’affaires tangibles et de devenir des leaders au premier plan de l’évolution de l’industrie.

Références

Déverrouiller de nouvelles possibilités avec l’IA dans l’aérospatiale et la défense

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