Ce qui était hier une comédie devient aujourd’hui une réalité. Là où certains ne voient qu’« économies financières », d’autres – comme nous, passagers et humbles mortels – voient un défi presque insurmontable pour les compagnies aériennes. Est-ce que l’IA pourra réaliser les mêmes prouesses que Chesley Sullenberger ? Le pilote qui avait réussi à amerrir un A320 sur le fleuve Hudson… espérons que la réponse sera « oui » ! 

 

L’IA à bord, un concept réalisable ? 

 

Selon une étude d’UBS publiée en 2017, les appareils autonomes pourraient arriver sur le marché dès 2025 et feraient économiser pas moins de 35 milliards de dollars aux compagnies aériennes. L’intelligence artificielle assistera de plus en plus les pilotes durant le vol. À condition d’être en mesure de certifier des systèmes dotés d’autonomie décisionnelle. 

 

Au fil des années, la maturité grandissante de l’intelligence artificielle a remis en cause le rôle central du pilote, encore seul maître à bord de l’appareil. Sa vocation aujourd’hui est d’assurer la sécurité des passagers et de piloter l’avion de la meilleure façon qu’il soit en toutes circonstances. Il partage déjà son travail avec l’ordinateur puisque la majeure partie des vols civils aujourd’hui se font en pilotage automatique. Mais l’intelligence artificielle promet d’aller un cran plus loin, en modifiant leur domaine d’intervention. 

 

Il s’avère que dans de nombreux accidents aériens, l’erreur humaine n’y est souvent pas pour rien… Comme le précise le rapport d’enquête1 du crash de l’A330 du vol Rio-Paris en 2009 : « L’accident a eu lieu en vol de croisière à haute altitude, à la croisée du front intertropical. En traversant un violent orage, le givrage des sondes Pitot a provoqué la perte momentanée des indications de vitesse. Des réactions inappropriées des pilotes ont provoqué un décrochage de l’avion jusqu’à l’impact ». Le rôle de l’IA serait, dans un futur proche, d’appliquer le bon process à chaque problème technique envisagé. 

 

Traiter des données en masse 

 

Chaque année, plusieurs zettaoctets de données sont produits, stockés et exploités. Cela signifie des milliards de milliards d’octets, c’est-à-dire une manne d’informations qui permet l’émergence de nouveaux outils. Ces outils utilisent d’ailleurs des disciplines telles que le machine learning ou le deep learning, mêlant informatique et mathématiques pour concevoir des algorithmes de traitement des données massives et dont les applications industrielles sont très nombreuses. 

 

Puisque ces données sont trop volumineuses pour qu’il soit envisageable de confier à un humain chaque stade de leur traitement, parce que l’on veut aussi voir émerger des services et des enseignements innovants, sans a priori, l’idée est venue de permettre aux machines d’apprendre automatiquement. L’enjeu du machine learning – nourri de modélisation probabiliste et d’optimisation et servi par une théorie de l’apprentissage – est donc de donner des garanties sur la robustesse des résultats. Et ses capacités d’automatisation et de prédiction, offre de grands bénéfices potentiels pour l’aviation. 

 

Pallier l’erreur humaine 

 

En effet, les algorithmes d’apprentissage sélectionnent seuls le modèle optimal pour décrire un phénomène à partir d’une masse de données avec une complexité inatteignable pour nos cerveaux humains : jusqu’à plusieurs millions de variables ! Dans le contexte de l’aéronautique cela signifie que l’IA aux commandes d’un avion de ligne, pourra déterminer le bon process à appliquer en fonction d’une panne moteur, de la détérioration des sondes pitots, d’un incendie dans le cockpit, d’une alarme qui sonne, d’une zone de turbulences trop intenses ou encore d’un événement qui nécessite un atterrissage d’urgence… En somme, toutes les conditions extrêmes auxquelles sont préparés les pilotes. Mais l’erreur humaine ne sera plus prise en compte, souvent causées par des facteurs contextuels. En effet, la machine n’a pas besoin de dormir, de se nourrir, ou n’a encore pas d’altérations de sa « conscience ». En fonction des variables qui lui sont inculquées, elle applique une réponse automatique et c’est tout ! 

 

En s’appuyant sur l’exemple du crash Rio-Paris, et selon le rapport BEA (Bureau d’enquêtes et d’analyses pour la sécurité de l’aviation civile) et des enquêtes journalistiques, il s’avère que les 3 pilotes à bord de l’A330 n’étaient pas en condition optimal pour assurer le vol. Déjà au décollage, les pilotes manifestaient des signes d’épuisement : « enregistrement du cockpit : commandant de bord à 1 h 4 min 19 s « Cette nuit, je n‘ai pas assez dormi. Une heure, ce n’était pas assez tout à l’heure » et « pendant les 23 premières minutes d’enregistrement, le silence domine au sein de l’équipage avec les communications radio du contrôle de Recife en arrière-plan, l’attention est relâchée au point d’écouter de la musique ». 

 

Rien ne permet d’avancer que l’intelligence artificielle aurait su éviter le décrochage de l’appareil. Mais elle, n’aurait pas montré des « signes d’épuisement », parce qu’elle est… une machine ! Et la différence avec le pilotage automatique, c’est que l’intelligence artificielle est en mesure, lors d’une panne, par exemple, de décider d’une modification de mode de contrôle et de changer d’actionneurs quasiment en temps réel. 

 

Des défis technologiques mais aussi réglementaires 

 

Toutefois, il reste bon nombre de questions en suspens avant de crier victoire et des négociations avec les syndicats de pilotes et les organismes de réglementation sont aussi à prévoir. 

 

Par ailleurs, l’automatisation des aéronefs présente de nombreux avantages : accélération de la prise de décision, traitement et ordonnancement de données en masse, gestion de manœuvre complexe et coordonnée… autant de plus-values qui pallient un autre défi, celui de réguler l’espace aérien, aujourd’hui saturé. Comme le promeut aujourd’hui le projet européen SESAR, l’objectif est de fournir à l’Europe des systèmes modernes, afin de proposer aux pilotes des informations en temps réel pour adapter leurs décisions, grâce à un réseau capable d’assurer la régulation optimisée de l’ensemble. 

 

Le défi majeur que l’avion sans pilote est avant tout, d’assurer la sécurité des aéronefs et de garantir la fiabilité des systèmes reposant sur l’IA. Dans un avion, il doit y avoir moins d’une panne catastrophique par milliard d’heures de vol, un standard international ! L’une des possibilités réside, en effet, dans la redondance matérielle et logicielle.  

 

Mais gare à l’addiction aux automatismes qui peut conduire au phénomène de complaisance, autrement dit, le risque d’une confiance trop importante envers les machines. De ce fait, chacun doit trouver sa place à bord ! Reste à savoir si nous, passagers, avons plus confiance en l’homme ou en la machine… 

Recevez par mail les articles et actualités AuCoeurdesMétiersJe m'inscris à la newsletter
preloader