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L'AI Révolutionne le Secteur de l'Aviation
Table des matières
L’industrie de l’aviation a toujours été à l’avant-garde des avancées technologiques, repoussant constamment les limites de l’innovation. Au fil des années, nous avons été témoins de progrès remarquables dans ce domaine. Cependant, une technologie a récemment pris une place centrale, promettant de révolutionner l’industrie de l’aviation comme jamais auparavant : l’intelligence artificielle (AI).
Au cours des trois dernières années, l’Agence de l’Union européenne pour la sécurité aérienne (EASA) a collaboré avec toutes les parties prenantes de l’industrie de l’aviation pour atteindre leurs objectifs. Leurs deux premiers documents conceptuels sur l’AI ont ouvert la voie à l’approbation et à la mise en œuvre de systèmes d’AI qui améliorent la sécurité pour les utilisateurs finaux tels que les pilotes et les contrôleurs aériens. Ces concepts sont déjà appliqués à des projets de certification par le biais de conditions spéciales.
Cependant, il reste encore des questions importantes liées à l’AI dans l’aviation qui nécessitent une attention particulière :
- Établir la confiance du public dans les produits de l’AI pour l’aviation.
- Se préparer à la certification et à l’approbation de l’automatisation avancée.
- Intégrer des considérations éthiques telles que la transparence et l’équité dans les processus de surveillance.
- Développer des processus, des méthodes et des normes supplémentaires pour exploiter le potentiel de l’AI en matière d’amélioration de la sécurité du transport aérien.
La Feuille de Route AI de l'EASA : Les Fondements du Concept de Confiance de l'AI
Le concept de confiance de l’AI est un cadre complet conçu pour guider et garantir la fiabilité, la sécurité et les considérations éthiques des systèmes d’AI.
Quatre blocs de construction sont identifiés comme essentiels pour établir un cadre de confiance de l’AI et permettre la préparation à l’utilisation de l’AI dans l’aviation. Les quatre blocs de construction constituent l’épine dorsale de la feuille de route AI de l’EASA.
BLOC 1 : Analyse de la confiance de l’AI
L’analyse de la confiance de l’AI commence par la caractérisation de l’application de l’AI et comprend l’évaluation de la sécurité et de la sûreté, qui sont des composantes essentielles du concept d’analyse de la confiance.Afin de mettre l’accent sur un aspect important des futures réglementations de l’UE sur l’AI, l’analyse de la confiance de l’AI aborde le niveau de « surveillance humaine » dans l’application de l’AI, en tenant compte des trois niveaux d’applications de l’AI :
BLOC 2 : Concept d’assurance de l’AI
Le bloc de construction d’assurance de l’AI aborde les orientations pour les systèmes basés sur l’AI. Il comprend l’assurance de l’apprentissage, qui se concentre sur le passage de la programmation à l’apprentissage dans l’AI/ML, ainsi que l’explicabilité du développement/post-exploitation, qui fournit des informations compréhensibles sur la manière dont une application d’AI/ML produit ses résultats. Ce bloc implique également des capacités d’enregistrement des données pour une surveillance continue de la sécurité et une investigation des incidents.BLOC 3 : Facteurs humains pour l’AI
Le bloc de construction des facteurs humains pour l’AI fournit des orientations pour répondre aux exigences spécifiques des facteurs humains associés à la mise en œuvre de l’AI. Un aspect important est l’explicabilité opérationnelle de l’AI, qui implique de fournir aux utilisateurs finaux humains des informations compréhensibles, fiables et pertinentes sur la manière dont une application d’AI/ML produit ses résultats, au niveau de détail et au moment appropriés. De plus, ce bloc introduit le concept de collaboration homme-IA, qui met l’accent sur la nécessité d’une coopération et d’une collaboration efficaces entre les utilisateurs finaux humains et les systèmes basés sur l’AI afin d’atteindre les objectifs souhaités.BLOC 4 : Atténuation des risques de sécurité de l’AI
Le bloc de construction de l’atténuation des risques de sécurité de l’AI reconnaît que la transparence complète de la « boîte noire de l’AI » n’est pas toujours réalisable et reconnaît la nécessité de traiter les risques restants liés à l’incertitude inhérente de l’AI.Innovations Activées par l'AI dans les Drones, l'Espace U et la Mobilité Aérienne
L’intégration réussie d’aéronefs pilotés et sans pilote, garantissant le partage sécurisé de l’espace aérien et la mise en œuvre de services U-space avancés, repose fortement sur l’automatisation et les technologies perturbatrices telles que l’AI/ML.
L’adoption précoce de solutions basées sur l’AI/ML est cruciale pour permettre des opérations complexes de drones dans des environnements en évolution rapide avec des exigences strictes, tels que les zones urbaines ou les régions de tour de contrôle congestionnées. Ces solutions peuvent faciliter des réponses dynamiques et rapides, telles que des changements de trajectoire autonomes, en réponse à des changements soudains de l’environnement opérationnel tels que des rencontres ou des menaces, ou la nécessité de reconfigurer/restrictions dynamiques de l’espace aérien. Les solutions basées sur l’AI/ML jouent un rôle crucial dans la garantie de l’exécution sécurisée des opérations de drones, même dans des situations de contingence ou d’urgence. Elles peuvent détecter les obstacles tels que les grues, prévoir les conditions de givrage et évaluer les risques au sol, tels que la présence du public sur les sites d’atterrissage prévus.
La mise en œuvre efficace de l’espace U, qui traite des opérations simultanées de nombreux drones dans le même volume d’espace aérien, nécessite un changement d’approche par rapport aux méthodes traditionnelles. L’AI/ML émerge comme un élément clé pour répondre aux exigences de performance liées aux opérations de l’espace U.
Plus spécifiquement, les solutions basées sur l’AI/ML servent de prérequis technique pour :
- Les systèmes de détection et d’évitement (DAA), exploitant les capacités de l’AI/ML pour analyser les données des systèmes basés sur radar ou caméra.
- La déconfliction adaptative, où l’AI/ML prédit le risque de rencontrer d’autres aéronefs le long d’une trajectoire de vol et ajuste la trajectoire des drones à l’avance pour assurer une séparation continue.
- Les solutions de localisation/navigation autonomes qui fonctionnent sans dépendre uniquement du GPS. Les techniques d’AI/ML peuvent améliorer les capteurs de positionnement, l’agrégation de données et les performances globales, simplifiant et améliorant ainsi ces fonctions.
L'AI Dans l'Aviation : Règles, Compétences, Recherche et Cybersécurité
L’intégration de l’intelligence artificielle (AI) dans l’industrie de l’aviation offre des possibilités immenses, mais présente également des défis supplémentaires qui doivent être relevés. Au-delà du cadre de confiance et de sécurité, plusieurs domaines nécessitent une attention et une action.
Tout d’abord, il est crucial d’établir des règles et réglementations solides spécifiques à la mise en œuvre de l’AI dans l’aviation. À mesure que les systèmes d’AI deviennent plus répandus, il est essentiel d’établir des lignes directrices complètes régissant leur utilisation, en abordant des aspects tels que la formation, les tests et les exigences opérationnelles. En développant des règles claires et adaptables, l’industrie peut garantir une approche standardisée et sûre de l’intégration de l’AI.
Deuxièmement, il est essentiel de renforcer les compétences du personnel. Alors que l’AI devient une partie intégrante des opérations de l’aviation, les professionnels doivent acquérir les compétences et les connaissances nécessaires pour interagir efficacement avec les systèmes d’AI. Des programmes de formation, des ateliers et des initiatives d’éducation continue peuvent fournir au personnel de l’aviation l’expertise nécessaire pour tirer parti du potentiel de l’AI tout en maintenant une conscience de la situation et des capacités de prise de décision critiques.
De plus, les efforts de recherche et de développement doivent être intensifiés pour suivre l’évolution du paysage de l’AI. L’exploration continue des algorithmes avancés, des techniques d’apprentissage automatique et de l’analyse des données est essentielle pour débloquer de nouvelles possibilités et améliorer les applications d’AI existantes dans l’aviation. En investissant dans la recherche, l’industrie peut rester à la pointe des avancées technologiques et maximiser les avantages de l’AI.
En outre, les considérations de cybersécurité sont primordiales dans un écosystème de l’aviation alimenté par l’AI. À mesure que les systèmes d’AI deviennent plus interconnectés et axés sur les données, il est crucial de protéger les informations critiques et de garantir des mesures de cybersécurité robustes. En mettant en place des protocoles de cybersécurité solides et en évaluant régulièrement les vulnérabilités, l’industrie de l’aviation peut se prémunir contre les menaces potentielles et maintenir l’intégrité et la résilience des systèmes d’AI.
En conclusion, bien que l’intégration de l’AI dans l’aviation présente des perspectives passionnantes, elle nécessite également une attention portée à plusieurs défis. En abordant des questions telles que la création de règles, les compétences du personnel, la recherche et le développement, ainsi que la cybersécurité, l’industrie peut naviguer efficacement dans ces défis et exploiter tout le potentiel de l’AI tout en garantissant la sécurité, l’efficacité et la fiabilité du transport aérien. En collaborant, en innovant et en s’adaptant, l’industrie de l’aviation continuera d’adopter l’AI comme une force transformatrice qui façonne l’avenir du vol.