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Parce que concevoir, fabriquer et assembler des produits aéronautique et spatial, c'est une chose, mais pour bâtir des outils et des infrastructures permettant de réaliser des projets industriels aussi complexes, cela en est une autre !
Quant est-il donc des problématique lié aux "outils de nos outils"?
Raréfaction des ressources
Raréfaction des ressources
Définition et localisation des matériaux critique (focus Intelligence artificielle)
Définition et localisation des matériaux critique (focus Intelligence artificielle)
Usages et projections
Usages et projections
Utilisation individuelle de l'IA
Utilisation individuelle de l'IA
Utilisateurs mondiaux d'outils d'IA : En 2024, le nombre d'utilisateurs d'outils d'IA était estimé à environ 314,4 millions, avec une croissance annuelle significative. sources bureau Work
Adoption de l'IA par les entreprises
Adoption de l'IA par les entreprises
Utilisation organisationnelle : En 2024, 78 % des organisations déclaraient utiliser l'IA dans au moins une fonction métier, contre 55 % l'année précédente. sources McKinsey & Company
Utilisation de l'IA générative : 71 % des organisations ont intégré l'IA générative dans au moins une fonction métier en 2024, reflétant une adoption rapide de cette technologie. sources McKinsey & Company
Déploiement google Gemini au sein d'Airbus depuis mars 2025
La tendance de croissance exponentielle de l'utilisation des outils d'IA démontre une acceptation généralisée tant chez les consommateurs que chez les entreprises, consolidant leur importance en tant que technologie transformatrice d'ici 2030.
Quelques périodes clés pour mieux comprendre d'où est partie l'intelligence artificielle, où nous en sommes et où nous allons.
Les opportunités de l'intelligence artificielle
Les opportunités de l'intelligence artificielle
Malgré les problématiques liés aux ressources nécessaire à son fonctionnement et à la fatalité de son usage, l'intelligence artificielle, est aussi en capacité d'adresser des problématiques industrielles de manière vertueuse, en voici quelques exemple dans lié au secteur aéronautique et spatial.
Malgré les problématiques liés aux ressources nécessaire à son fonctionnement et à la fatalité de son usage, l'intelligence artificielle, est aussi en capacité d'adresser des problématiques industrielles de manière vertueuse, en voici quelques exemple dans lié au secteur aéronautique et spatial.
♻️ 1. Optimisation de la conception (écoconception)
♻️ 1. Optimisation de la conception (écoconception)
IA générative pour créer des pièces plus légères et facilement recyclables.
Simulation numérique via IA pour évaluer la durabilité et la réparabilité dès la phase de conception (exemple : jumeau numérique).
Objectif : prolonger la durée de vie des pièces, minimiser les déchets en amont.
🛠️ 2. Maintenance prédictive et allongement de la durée de vie
🛠️ 2. Maintenance prédictive et allongement de la durée de vie
Utilisation de modèles d’apprentissage automatique pour anticiper les pannes (MRO – Maintenance, Repair, Overhaul).
Réduction des remplacements prématurés, meilleure planification des réparations et des réemplois.
Application directe dans l'aéronautique (moteurs, capteurs, systèmes hydrauliques).
🔄 3. Traçabilité intelligente des matériaux
🔄 3. Traçabilité intelligente des matériaux
IA + blockchain pour suivre les matériaux critiques (titane, nickel, terres rares) tout au long du cycle de vie.
Permet une réutilisation et un recyclage certifié, essentiel dans les pièces à haute valeur ajoutée (ex. composants de satellites).
🧠 4. Optimisation du démantèlement et du recyclage
🧠 4. Optimisation du démantèlement et du recyclage
Vision par ordinateur + robotique IA pour identifier, trier et démonter efficacement les composants en fin de vie.
Gain important dans le secteur spatial où les matériaux (exotiques, composites) sont coûteux et rares.
📦 5. Gestion intelligente des stocks et des flux
📦 5. Gestion intelligente des stocks et des flux
Prévision de la demande et gestion des stocks via IA pour éviter le gaspillage de pièces.
Réutilisation de pièces d'avion/spatial remises à neuf grâce à des modèles IA évaluant leur qualité.
🌍 6. Analyse d’impact environnemental et décision stratégique
🌍 6. Analyse d’impact environnemental et décision stratégique
IA pour modéliser les scénarios d’économie circulaire : quelles pièces réutiliser, où recycler, quel est l’impact carbone ?
Soutien à la prise de décision écologique dans le design, la logistique ou l'approvisionnement.
Ce qu'il faut retenir
Ce qu'il faut retenir
Difficile de composer avec des outils aussi gourmand en énergie et en matériaux critiques, que l'intelligence artificielle. Pour autant son adoption auprès des utilisateurs (individuel et entreprise) nous suggère que nous devrons apprendre à composer avec elle. Reste donc à l'utiliser pour adresser les "bonnes problématique", et cela l'économie circulaire n'en maque pas. Ainsi cette collaboration façonnera tous les secteurs industriels de demain. Comme tout particulièrement l'aéronautique et spatial.
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