FAITS MARQUANTS
L’industrie de l’aérospatiale et de la défense (A&D) est aujourd’hui confrontée à des retards, à des problèmes dans la chaîne d’approvisionnement et à des changements dans le commerce mondial.
Le retard dans l’augmentation de la production dû à des problèmes dans la chaîne d’approvisionnement et de qualité a contraint les exploitants d’aéronefs à prolonger l’utilisation de leur flotte existante. Cela a entraîné une charge supplémentaire pour les ateliers de MRO, qu’ils soient indépendants ou appartenant à des compagnies aériennes, ce qui a eu un impact sur le cycle de rotation des aéronefs. Les MRO doivent également faire face à la complexité liée à la mixité des flottes, qui comprend à la fois des avions équipés des dernières technologies et des aéronefs plus anciens. Le marché mondial de la MRO devrait atteindre 134,07 milliards de dollars d’ici 2030, avec un taux de croissance annuelle composé (TCAC) de 4,8 %.
Les principaux défis auxquels sont confrontés les MRO sont :
Combinés, tous ces facteurs mettent en avant le besoin essentiel d’un système évolutif et intelligent capable d’aider les MRO dans des domaines clés tels que la planification intelligente des matériaux et des ressources, la numérisation des modèles de pré-vérification et de vérification, la reconnaissance des modèles de travail et les formations basées sur l’IA pour l’amélioration des compétences.
La numérisation n’est plus une option, c’est une question de survie !
Les avions modernes peuvent produire plus de 840 téraoctets de données par vol, mais moins de 5 % de ces données sont exploitées pour prendre des décisions en matière de maintenance. Il s’agit là d’une énorme opportunité manquée. Les systèmes intelligents basés sur l’IA-ML peuvent utiliser toutes ces données pour générer des informations précieuses qui permettront aux MRO de passer des actions réactives à une planification proactive de la maintenance. Des études montrent que les solutions MRO numériques peuvent réduire considérablement les coûts et les temps de rotation.
Les environnements MRO futuristes intégreront de manière transparente la télémétrie des avions, les profils des techniciens et la logistique des pièces dans des plateformes unifiées qui permettront d’avoir des boucles de rétroaction en temps réel et une agilité opérationnelle. Grâce à des flux de travail basés sur l’IA, les équipes seront en mesure de prendre des décisions plus rapides et plus efficaces, de réduire les erreurs humaines et de garantir une conformité quasi totale. L’exploitation de cette intelligence ne se contentera pas de rendre les MRO plus efficaces, elle constituera un changement de paradigme vers un écosystème connecté, hautement fiable et axé sur les informations.
Les agents IA deviennent les inspecteurs nouvelle génération.
Avec l’émergence des avions modernes, les consignes de navigabilité (AD selon ses sigles en anglais) et les bulletins de service (SB selon ses sigles en anglais) sont de plus en plus fréquents et complexes : plus de 4 000 AD ont été publiés dans le monde rien qu’en 2023. Les processus de révision traditionnels consistent à passer au crible une documentation volumineuse et à faire correspondre les conditions des consignes à des configurations d’avions spécifiques. Tout cela prend beaucoup de temps, est sujet à la subjectivité humaine et, par conséquent, à des erreurs.
Les progrès réalisés dans le domaine du traitement du langage naturel (TLN) et des graphes de connaissances permettent désormais aux agents IA d’analyser ces directives avec une rapidité et une précision sans précédent et de les interpréter dans leur contexte. Ces agents peuvent identifier les avions ayant subi un impact, classer les tâches par ordre d’urgence et proposer des plans d’action rationalisés. Lorsqu’ils sont intégrés aux systèmes opérationnels, nous avons constaté que ces outils pouvaient réduire le temps de traitement des directives jusqu’à 40 %. Cette intelligence intégrée permet aux équipes d’ingénierie d’agir rapidement et avec une plus grande précision, minimisant ainsi les risques en matière de conformité et les temps d’immobilisation au sol.
Il s’agit avant tout d’attribuer la bonne tâche aux professionnels ayant les bonnes compétences et au bon moment.
Une répartition et un suivi des tâches inadaptés et inefficaces continuent d’avoir un impact sur la productivité dans tous les domaines de la MRO. Un système de main-d’œuvre dynamique, alimenté par l’IA, peut combler cette lacune en tirant des enseignements des performances passées, des certifications, des demandes techniques, de la complexité et de la disponibilité en temps réel des compétences.
Une telle plateforme recommandera les affectations optimales et redistribuera les charges de travail en cas de perturbations telles que l’absence d’un technicien ou le changement d’un avion. Elle hiérarchisera également les tâches critiques et alignera l’expertise des techniciens sur la complexité des tâches. Ce niveau d’intelligence peut améliorer l’utilisation de la main-d’œuvre jusqu’à 25 % et renforcer la cohérence lors de la prestation de services.
La majorité des leaders du secteur de la MRO indiquent que le fait que la main-d’œuvre soit prête est un obstacle majeur à l’évolution des activités (IATA). Les plateformes d’apprentissage émergentes utilisent désormais l’IA pour adapter les parcours de développement en fonction des données en temps réel sur les compétences et les exigences des postes de travail.
En analysant en permanence les performances des tâches et en identifiant les retouches nécessaires, ces systèmes recommandent des formations personnalisées. Les visites guidées en réalité augmentée, les modules d’apprentissage juste à temps et les jumeaux numériques apportent des connaissances immersives et contextuelles sur le lieu de travail. L’IA peut prévoir les besoins futurs en compétences et suggérer des parcours de reconversion. La formation, qui était auparavant une contrainte réglementaire, devient ainsi un outil stratégique de croissance, favorisant une culture d’amélioration continue et de préparation.
Le mantra du jour : réparer avant la panne !
Les compagnies aériennes perdent plus de 10 milliards de dollars chaque année en raison de maintenance imprévue et des retards qui en découlent. La maintenance prédictive devient rapidement un pilier pour la fiabilité opérationnelle. Grâce à des modèles d’IA associés à l’interprétation par apprentissage automatique de systèmes basés sur la vision par ordinateur et à des simulations en RA, RV et RE, entraînés à partir de données télémétriques historiques et de modèles de panne, ces systèmes seront en mesure de détecter des micro-anomalies dans le comportement des moteurs, la dynamique des fluides, l’avionique, et bien plus encore. Un tel système permettrait également d’analyser les journaux de contrôle de la circulation aérienne, des pilotes et de vol afin de rechercher une aiguille dans une botte de foin, autrement invisible à l’œil humain, et d’identifier les problèmes potentiels bien avant qu’ils ne provoquent des erreurs.
Les calendriers de maintenance peuvent ainsi être ajustés de manière dynamique, ce qui permet de réduire les inspections inutiles et de prépositionner les pièces de rechange avant que les pannes ne surviennent. Le résultat : une réduction de jusqu’à 25 % du temps d’immobilisation au sol des avions, une durée de vie prolongée des composants et des flux opérationnels plus fluides. À mesure que les couches prédictives se connectent aux systèmes de planification des tâches et des effectifs, la maintenance devient un processus coordonné et préventif. Cette convergence des informations et de l’automatisation garantit non seulement moins de surprises, mais aussi une meilleure rentabilité.
Les machines ne clignent jamais des yeux : elles voient l’invisible avant qu’il ne soit trop tard.
L’inspection reste l’une des phases les plus critiques et les plus soumises à interprétation de la MRO. La fatigue humaine, la subjectivité, la variabilité des normes d’inspection et les difficultés d’accès limitent les contrôles visuels traditionnels. Des études après des analyses suggèrent que des défauts récurrents importants sont dus à une surveillance visuelle. La vision par ordinateur basée sur l’apprentissage profond est en train de changer ce paradigme.
En analysant les images provenant de drones, d’appareils mobiles, de caméras haute définition et d’endoscopes, les systèmes d’IA-ML seront en mesure de détecter les défauts avec une visibilité quasi totale. Ces systèmes seront suffisamment intelligents pour identifier en temps réel la corrosion, les fissures, les éléments de fixation manquants, etc., même dans des conditions de faible éclairage ou dans des espaces restreints. Chaque image sera également ajoutée à un répertoire de défauts en apprentissage continu, améliorant ainsi la détection à chaque cycle. De telles solutions permettront de réduire la durée des cycles d’inspection de près de 40 % tout en renforçant les normes d’assurance qualité dans le secteur de la MRO.
La MRO de demain sera capable de réfléchir, de s’adapter et d’évoluer.
Alors que l’aviation civile atteint de nouveaux sommets, il est impératif que les MRO envisagent au-delà des améliorations progressives et adoptent une transformation systémique. L’avenir appartient aux plateformes intégrées qui relient entre elles l’interprétation des directives et des bulletins, l’intelligence de la main-d’œuvre, la gestion des tâches en temps réel, l’assurance qualité visuelle intelligente, l’analyse et la gestion des stocks, ainsi que l’analyse prédictive au sein d’un écosystème intégré.
Lorsque ces capacités convergent, grâce à l’IA, à la vision par ordinateur, à la robotique et à l’apprentissage automatique, la MRO devient non seulement plus intelligente, mais aussi plus résiliente. Les temps d’arrêt sont réduits, la conformité est intégrée dès la conception et le travail des techniciens est optimisé grâce à une assistance numérique intuitive. En exploitant ces technologies émergentes de manière cohérente, les opérateurs gagnent en agilité pour répondre à la demande croissante sans compromettre la sécurité ou la rentabilité. Il ne s’agit pas de rafistoler ce qui est ancien, mais de réinventer la prochaine ère de la maintenance aéronautique !