3 octobre 2025
L'intelligence artificielle (IA) remodèle rapidement les industries du monde entier - et l'aviation ne fait pas exception. De la maintenance prédictive aux inspections autonomes, l'IA aide l'industrie à devenir plus sûre, plus efficace et de plus en plus axée sur les données. Dans cet article, nous examinons comment l'IA est intégrée dans l'aviation, où elle apporte le plus de valeur et à quoi pourrait ressembler l'avenir du vol - un avenir qui, à bien des égards, est déjà en train de prendre forme aujourd'hui.
Poser les bases de l'IA dans l'aviation
Nous sommes témoins de la façon dont l'IA transforme les industries et accélère le changement plus rapidement que jamais. Mais un point crucial est souvent négligé : L'IA ne peut atteindre son plein potentiel que là où la transformation numérique a déjà eu lieu.
Pendant des décennies, l'aviation s'est appuyée sur des processus manuels et des systèmes fragmentés - registres techniques sur papier, plans de maintenance manuscrits, logiciels chargés à partir de clés USB et comptages manuels des stocks. Ces méthodes permettaient d'assurer le fonctionnement des opérations, mais ralentissaient la prise de décision et rendaient plus difficile l'utilisation efficace des données.
La situation est en train de changer. La transformation numérique a jeté les bases de l'IA en créant des écosystèmes connectés où les informations circulent de manière transparente. Grâce aux carnets techniques électroniques, au suivi des stocks basé sur la RFID (identification par radiofréquence), aux plateformes intégrées et aux systèmes de planification automatisés, les compagnies aériennes peuvent désormais collecter, partager et analyser des données en temps réel.
L'IA s'appuie sur cette base numérique. Une fois les processus connectés, elle peut repérer des modèles, prédire des échecs et favoriser des décisions plus rapides et plus intelligentes.
En quoi l'IA modifie-t-elle déjà l'aviation et où son impact va-t-il se développer ?
Transformer l'historique des opérations en informations
Les carnets techniques manuscrits, la paperasserie interminable et la saisie manuelle des données sont de plus en plus souvent remplacés dans le domaine de la maintenance aéronautique. Les carnets techniques électroniques transforment le processus en faisant entrer les opérations dans l'ère numérique.
Alors qu'un simple carnet de bord numérique ne fait que stocker des données, les systèmes dotés d'IA vont plus loin : ils analysent les informations, détectent les défauts récurrents, hiérarchisent les tâches de réparation et prédisent même les défaillances potentielles des composants.
Les ingénieurs peuvent ainsi accéder instantanément à l'état technique complet d'un aéronef. Les données relatives aux défauts sont remplies automatiquement, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs, tandis que les équipes de maintenance reçoivent des mises à jour en temps réel sur l'état d'avancement des réparations.
Au cœur de la maintenance prédictive
Les avions modernes ne sont plus de simples machines, mais des centres de données volants. Des milliers de capteurs surveillent en permanence les performances du moteur, la santé du système et l'état des composants, générant des téraoctets d'informations au cours d'un seul vol.
Pour gérer ces données, les compagnies aériennes s'appuient sur des systèmes avancés de surveillance de l'état de santé en direct qui fournissent une vue en temps réel de l'état technique de chaque aéronef. Des plateformes telles que Boeing AHM, Airbus Skywise, AVIATAR et Collins Aerospace Ascentia permettent aux équipes opérationnelles de suivre l'état de l'avion et de répondre rapidement aux problèmes émergents.
Mais ce n'est qu'un début. Lorsqu'ils sont combinés à des outils d'analyse alimentés par l'IA, ces systèmes passent de tableaux de bord passifs à des moteurs d'intelligence prédictive. L'IA interprète les données, repère les anomalies subtiles, reconnaît les schémas et prédit les défaillances potentielles bien avant qu'elles ne se produisent. La maintenance passe ainsi d'un mode réactif à un mode proactif, aidant les compagnies aériennes à prévenir les problèmes au lieu de les résoudre après coup.
Prenons l'exemple de la vanne de modulation d'air du ventilateur (FAMV) du B737MAX, un composant dont le taux de remplacement après la mise en service est élevé et dont la disponibilité des pièces de rechange est limitée. En analysant en continu les données des capteurs du moteur, l'IA peut détecter des changements subtils dans les valeurs opérationnelles qui indiquent des signes précoces de dégradation de la vanne. Une fois ces schémas identifiés, le système de surveillance de l'état de santé alimenté par l'IA peut générer des cartes de travail, commander des pièces de rechange et même préparer des documents d'expédition.
La maintenance prédictive ne consiste pas seulement à éviter les pannes, elle aide également les compagnies aériennes à optimiser leurs ressources, en veillant à ce que les bonnes équipes, les bons outils et les bonnes pièces se trouvent au bon endroit et au bon moment. Selon les prévisions d'Airbus, les technologies prédictives pourraient permettre aux opérateurs commerciaux d'économiser jusqu'à 4 milliards de dollars par an d'ici à 2043, ce qui modifierait l'économie de la maintenance aéronautique et permettrait de maintenir davantage d'avions là où ils doivent être, c'est-à-dire dans les airs.
Améliorer les inspections des aéronefs
L'inspection des aéronefs est depuis longtemps l'un des aspects de la maintenance qui prend le plus de temps. Traditionnellement, les ingénieurs effectuaient des contrôles visuels manuels, en montant sur des plates-formes et en utilisant des lampes de poche et des miroirs pour examiner les surfaces à la recherche de bosses, de fissures ou d'autres dommages. Bien qu'efficace, ce processus est lent, exigeant en main-d'œuvre et sujet à l'erreur humaine.
Aujourd'hui, les drones et les scanners 3D transforment la manière dont les inspections sont menées. Les drones recueillent des images détaillées à haute résolution, tandis que les scanners 3D produisent des modèles de l'extérieur et de la structure de l'avion en quelques minutes. Ces outils permettent d'identifier rapidement des problèmes tels que la détérioration de la peinture, les dégâts causés par la grêle, la foudre ou les bosses du fuselage, ce qui réduit considérablement les temps d'inspection et allège la charge de travail des ingénieurs.
La véritable avancée, cependant, vient de l'analyse d'images pilotée par l'IA. Au lieu que les ingénieurs examinent manuellement des milliers de photos et de modèles 3D, l'IA analyse les données capturées, détectant même les plus petites anomalies de surface. Elle croise les résultats avec les données d'inspection historiques, ce qui permet aux équipes de maintenance de repérer les schémas, de suivre les dommages récurrents et d'évaluer l'intégrité structurelle avec plus de précision.
Grâce à l'IA, les ingénieurs peuvent également générer instantanément des rapports numériques qui mettent en évidence les défauts, cartographient l'emplacement des dommages et recommandent les prochaines étapes de la réparation.
Une gestion plus intelligente des pièces d'avion
Dans l'aviation, une pièce manquante ou un composant de sécurité périmé peut clouer un avion au sol et perturber les horaires. La technologie RFID contribue à résoudre ce problème en donnant aux compagnies aériennes une visibilité instantanée sur chaque composant étiqueté, y compris son emplacement, l'historique de son utilisation et sa durée de vie. Les contrôles de sécurité qui prenaient autrefois des heures peuvent désormais être effectués en quelques minutes à l'aide d'appareils de lecture portatifs, ce qui permet aux avions de rester conformes et prêts à voler.
Associée à des analyses alimentées par l'IA, la RFID va bien au-delà du simple suivi. Le système peut prévoir la demande de pièces détachées, automatiser les réapprovisionnements et optimiser la logistique, en veillant à ce que les bons composants soient toujours disponibles à l'endroit et au moment où ils sont nécessaires. Résultat : moins de retards, une planification plus intelligente et un contrôle opérationnel renforcé.
Accélérer la production de pièces d'avion
L'industrie aéronautique adopte rapidement les technologies de numérisation et d'impression 3D.
Les scanners 3D de haute précision permettent aux ingénieurs de créer des modèles numériques détaillés de composants, ce qui accélère et facilite la reproduction, la modification ou le remplacement des pièces en cas de besoin.
Grâce à l'impression 3D, les compagnies aériennes peuvent produire des éléments de l'intérieur des cabines et des composants non critiques beaucoup plus rapidement, ce qui permet de réduire les délais et les coûts de fabrication.
L'IA va encore plus loin en analysant les exigences de conception et en optimisant la géométrie afin d'obtenir le meilleur équilibre entre durabilité, poids et performance. À l'avenir, ces technologies devraient jouer un rôle encore plus important dans la fabrication de pièces à la demande et les réparations structurelles, effectuées directement dans les installations de maintenance.
Des prévisions aux prédictions : L'IA dans la gestion des turbulences
Les turbulences restent l'un des défis les plus persistants de l'aviation, affectant tout, du confort des passagers à l'efficacité du carburant et à la ponctualité. Pendant des décennies, les pilotes se sont fiés aux prévisions météorologiques, aux rapports des pilotes et à leur expérience pour naviguer dans des conditions instables, mais la technologie est en train de redéfinir la gestion des turbulences.
Les compagnies aériennes se tournent de plus en plus vers des systèmes de modélisation prédictive alimentés par l'IA, qui combinent des données provenant de satellites météorologiques, de capteurs d'aéronefs et de réseaux météorologiques mondiaux. Ces systèmes traitent d'importants ensembles de données en temps réel pour produire des prévisions de turbulences beaucoup plus précises, qui sont ensuite intégrées directement dans les outils de planification des vols. Grâce à ces informations, les pilotes et les répartiteurs peuvent adapter les itinéraires de manière proactive, ce qui leur permet d'éviter l'instabilité de l'air, de minimiser les retards et de réduire la consommation de carburant.
Une avancée significative est attendue en 2027, lorsque le Met Office World Area Forecast Centre (WAFC) prévoit d'introduire des ensembles de données probabilistes sur les risques dans le cadre du World Area Forecast System (WAFS). Contrairement aux prévisions traditionnelles, ces modèles améliorés estimeront non seulement l'emplacement des turbulences, mais aussi leur probabilité et leur gravité, ce qui permettra aux pilotes et aux planificateurs d'avoir une vision plus claire et de prendre des décisions plus intelligentes et plus sûres en matière d'itinéraires.
Cela marque un tournant dans la météorologie aéronautique : on passe de prévisions statiques à des prévisions dynamiques basées sur l'IA, ce qui ouvre la voie à des vols plus sûrs et plus fluides.
Réduction des perturbations opérationnelles et des réclamations des passagers
Dans le secteur hautement compétitif de l'aviation, les perturbations opérationnelles ont un coût élevé. En vertu des réglementations européenne et britannique261, les compagnies aériennes sont tenues d'indemniser les passagers pour certains retards, annulations, refus d'embarquement, correspondances manquées et déclassements. Pour les transporteurs opérant en Europe et au Royaume-Uni, ces demandes d'indemnisation s'élèvent à des centaines de millions d'euros chaque année, ce qui met la rentabilité sous pression constante.
C'est là que l'IA change la donne. En prédisant les risques opérationnels avant qu'ils ne s'aggravent, l'IA aide les compagnies aériennes à éviter les perturbations et à réduire les responsabilités potentielles. Les modèles avancés peuvent détecter les problèmes à un stade précoce - qu'il s'agisse de pénuries de pièces détachées, de conflits d'horaires entre les équipages ou de dépassements des délais de maintenance - et recommander des solutions en temps réel pour que les vols restent dans les temps.
L'IA peut même suivre les vols approchant le seuil des 180 minutes de retard et suggérer des mesures proactives, comme le réacheminement des avions, la demande d'atterrissages prioritaires, la préparation des équipes au sol à l'avance ou la réaffectation des portes d'embarquement. En intervenant avant que les problèmes ne s'aggravent, les compagnies aériennes peuvent éviter que les retards ne se transforment en coûteuses demandes d'indemnisation.
Le résultat est clair : en évitant les retards et les annulations, les compagnies aériennes minimisent leur exposition aux responsabilités de l'UE/UK261, protègent leurs marges et offrent aux passagers une expérience plus fluide et plus fiable.
L'IA remplacera-t-elle les pilotes ?
Alors que l'automatisation de l'aviation continue de progresser, une question revient plus souvent que jamais : les pilotes seront-ils un jour remplacés par l'IA ? Si l'idée de vols de passagers entièrement autonomes appartient encore à l'avenir, l'industrie évolue régulièrement vers des niveaux d'automatisation plus élevés.
Plusieurs constructeurs aéronautiques expérimentent déjà des modèles à pilotage optionnel. Les prototypes font l'objet d'essais en soufflerie et de vols en modèle réduit, dans le but de donner aux aéronefs la possibilité de voler avec ou sans pilote humain, en fonction de la mission et des exigences réglementaires.
L'attitude des passagers évolue également. Une enquête réalisée en 2025 par HFES Aerospace Systems a révélé que 66,5 % des personnes interrogées seraient prêtes à voler à bord d'un avion entièrement autonome, mais seulement si une personne de confiance se trouvait également à bord. Ce résultat est révélateur : la confiance dans l'automatisation s'accroît, mais la plupart des voyageurs souhaitent toujours une présence humaine dans le poste de pilotage.
Pour l'instant, l'IA est considérée comme un assistant et non comme un remplaçant. Elle aide les pilotes en améliorant la prise de décision, en contrôlant les systèmes et en renforçant la sécurité, mais la supervision humaine reste essentielle.
En conclusion
L'IA n'est plus seulement une technologie émergente dans l'aviation - elle est déjà là, transformant les opérations au sol et dans les airs. Alors que l'industrie devient de plus en plus connectée et axée sur les données, l'IA passe d'un rôle de soutien à celui de moteur central de la prise de décision. L'avenir du vol est déjà en train de se dessiner - et avec l'IA à son cœur, il est plus proche que nous ne le pensons.
