Au cœur de Montréal, lors de la conférence « ALL IN 2023 » sur l’intelligence artificielle (IA), un panel de leaders de l’industrie aérospatiale canadienne s’est réuni pour discuter du potentiel de transformation de l’IA dans leur industrie. La conversation était un mélange de défis, d’innovations et d’une vision de l’avenir.
La table ronde était plus qu’un simple échange d’idées ; c’était un aperçu de l’avenir – un avenir où l’IA ne se contente pas d’aider, mais transforme le secteur aérospatial.
La transformation et la vision d’avenir ne sont pas un territoire nouveau pour ce secteur. Ses produits nécessitent des années et des années de planification pour passer de la planche à dessin à la production. Comme l’a déclaré l’une des panélistes, Nivine Kallab, vice-présidente des programmes de service à la clientèle chez Pratt & Whitney Canada : « Nous vivons en 2035. » C’est ainsi que les gens de l’industrie doivent penser.
Malgré la nécessité de rester tourné vers l’avenir, le panel a mis en lumière certains défis clés qu’ils cherchaient à résoudre grâce à l’IA.
Le défi des données et des solutions innovantes :
David Murray de Bombardier a souligné un défi important que de nombreuses entreprises pourraient reconnaître : gérer une grande quantité de données en temps réel. Mais la quantité de données produites par un avion est inimaginable en termes de taille ; tous les instruments, appareils et capteurs créent des téraoctets de données en quelques minutes. Pour ajouter au défi, les avions ne peuvent communiquer ces données que sans fil. Même avec le meilleur des communications sans fil, ces données ne peuvent pas être transmises depuis les airs en temps réel de manière significative.
Mais là où il y a un défi, il y a aussi une opportunité. Bombardier a développé une solution innovante, créant un tableau de bord de « gestion de la santé » qui analyse et résume les données en temps réel. Cela résout non seulement le problème de l’acquisition de données, mais le tableau de bord crée également un nouveau service pour ses clients.
Bruce Stamm d’Air Canada a partagé un défi similaire à celui auquel sa compagnie aérienne a été confrontée. Elle souhaitait trouver un meilleur moyen d’améliorer la ponctualité des arrivées et des départs – un enjeu majeur pour la satisfaction des passagers.
Avant l’adoption de l’IA, les données sur la planification des vols étaient collectées à l’aide d’outils tels qu’Excel et PowerPoint. Ces approches étaient non seulement intensives en termes de main d’œuvre, mais elles ne pouvaient pas non plus prendre en compte le nombre de paramètres à prendre en compte pour relever ces défis.
Air Canada doit gérer environ 270 vols chaque jour. Il existe 60 facteurs qui peuvent avoir un impact sur la ponctualité pour chacun de ces vols. Seules 30 d’entre eux sont sous le contrôle de la compagnie aérienne.
Malgré ces défis, la compagnie aérienne a développé des outils avancés permettant des scénarios complexes de type « what if », donnant une image beaucoup plus claire de l’avenir. L’avantage de l’IA est qu’elle peut prendre en compte un grand nombre d’éléments de données différents et les analyser en temps réel. De plus, elle peut créer des scénarios basés sur différentes hypothèses, par rapport aux « meilleurs » scénarios de la planification manuelle.
De la formation à la compétence à l’ère de l’IA :
Philippe Couillard de CAE a souligné que même si CAE est mondialement reconnue pour ses simulateurs de vol, son véritable rôle est celui d’une entreprise de formation. L’IA offre la promesse d’utiliser l’IA et les « jumeaux numériques » pour fournir des environnements de formation totalement immersifs.
L’utilisation de l’IA permet à l’entreprise d’aller au-delà des simples tests pour utiliser des situations immersives afin de fournir un nouveau niveau « d’évaluations basées sur les compétences » aux pilotes.
Gestion du changement et mise à l’échelle de l’IA dans les entreprises établies :
Nivine Kallab de Pratt & Whitney a parlé des défis liés à la mise à l’échelle des applications d’IA dans les entreprises établies. Elle a souligné la nécessité de « commencer petit » et de bâtir sur la réussite. Alors, et alors seulement, devriez-vous passer aux projets d’entreprise complexes.
Pour Pratt & Whitney, le passage de petits projets à faible risque à la maintenance prédictive a posé des défis importants. Mais le plus grand défi, selon Mme Kallab, n’était pas technique. C’était humain. La mise en œuvre de l’IA ne concernait pas seulement le codage ou l’analyse des données ; il s’agissait de transformer les personnes et les processus de l’entreprise – un défi difficile à relever pour toute entreprise. C’était quelque chose que nous appelons la gestion du changement.
Accompagner le changement, et réaliser le changement dans une entreprise mature est un défi de taille. Pourtant, sans changements dans les attitudes et les comportements des gens et sans changements dans les processus, les avantages de l’IA ne peuvent pas se concrétiser.
Le futur paysage de l’aérospatiale :
John Gradek, de l’Université McGill, a brossé le portrait d’un avenir où les humains et l’IA coexisteront harmonieusement. Il a introduit des concepts tels que les « réseaux d’approvisionnement neuronaux pour la fabrication » et la « conception générative », soulignant la nécessité de robots adaptatifs capables d’effectuer diverses tâches.
Encore une fois, il ne s’agit pas d’un exercice académique. Elza Brunelle-Yeung de Bombardier a parlé de l’avantage concurrentiel réel qu’offre l’IA. Un client de Bombardier possédant un seul avion aurait toujours accès à l’ensemble des données de la flotte Bombardier pour ses analyses et ses prédictions basées sur l’IA sur les modèles de maintenance opérationnelle et prédictive de l’avion unique de cette société.
Et vous n’avez pas besoin d’une analyse de l’IA pour prédire que ce serait une bonne nouvelle pour le Canada.
Adaptation et traduction française par Renaud Larue-Langlois.
