Td1 – Vers de nouveaux progrès de l’efficacité énergétique de la propulsion

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Td1 – Vers de nouveaux progrès de l’efficacité énergétique de la propulsion

J. Bonini (SAFRAN)

Quelque soit le carburant durable qui s’imposera (l’hydrogène ou un SAF) les gains de rendement propulsif restent à l’ordre du jour. Les voies sont multiples (RISE etc.) vers 25% de réduction de consommation. Les meilleurs moyen-courriers consomment (jet-fuel) à peine 2 litres/100km/pax on vise maintenant 1,5 litre/100km/pax. Le débat pourra porter sur tout le processus, du concept à la certification.

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12 avril 2022 | 14h00-17h00
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Td2 – L’hydrogène liquide, un fluide bien particulier

B. Goirand (ARIANEGROUP)
Résumé
13 avril 2022 | 9h00 - 12h00
25

Td3 – Sustainable Aviation Fuels (SAF)

P. LeClercq (DLR)
Résumé
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Td3 – Sustainable Aviation Fuels (SAF)

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Td3 – Sustainable Aviation Fuels (SAF)

P. LeClercq (DLR)

les carburants BtL (Bio to liquid, deuxième génération) et PtL (Power to liquid, avec capture du CO2 atmosphérique) ouvrent la voie à une « défossilisation » à 100% du transport aérien et semblent en réduire les effets hors CO2. On discutera des aspects scientifiques, techniques et réglementaires.

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Ia4 – Développement et qualification des systèmes fondés sur l’IA dans CONFIANCE.AI

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E. Escorihuela (AIRBUS)

Des verrous freinent le déploiement de l’IA dans les systèmes devant suivre des principes de confiance et de responsabilité ou démontrer qu’il sont conformes à des exigences de sécurité, de sûreté et de fiabilité. Comment établir la conformité des fonctions implantées avec des pratiques d’ingénierie de l’IA s’appuyant sur la constitution de bases de données et de connaissances et sur leur exploitation via des algorithmes non spécifiques ? Il faut repenser et outiller l’ingénierie des produits visés pour garantir leur conformité vis à vis des concepts d’emploi et des doctrines. Confiance.AI, le programme du Grand Défi comble ces attentes, en définissant des méthodes et des outils pour sécuriser l’ensemble des phases de la conception au déploiement tout en garantissant les propriétés de fiabilité, de (cyber)-sécurité du système tout au long de son cycle de vie. Emmanuel Escorihuela nous présentera ce programme, ses enjeux, ses étapes et perspectives.

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Ia3 – Approches formelles pour la certification de systèmes à base d’IA

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C. Pagetti (ONERA)

Les enjeux de certification se posent pour divers niveaux d’application et de réalisation de fonctions et systèmes utilisant l’intelligence artificielle, et notamment les fonctions ou systèmes critiques soumis à des exigences de sûreté de fonctionnement et de sécurité. De nouvelles approches sont requises pour évaluer ou qualifier certains développement d’intelligence artificielle de ce point de vue. Les méthodes formelles proposent une voie pour apporter des solutions. La certification des fonctions à base d’IA doit commencer en amont du cycle de vie d’un système dès les processus de spécification et de conception. Après un tour d’horizon des travaux en cours et résultats obtenus sur les méthodes formelles appliquées à l’IA notamment dans le cadre du projet ANITI, nous ouvrirons des perspectives pour l’avenir.

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Ia2 – Guide méthodologique de la DGA pour le développement de fonctions d’IA

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Ia2 – Guide méthodologique de la DGA pour le développement de fonctions d’IA

J. Lemaire (DGA)

Les enjeux des applications de l’IA en matière de systèmes de défense ont conduit la DGA à dégager les grands principes devant s’appliquer dans tous les développements de fonctions d’Intelligence Artificielle dans les projets et programmes à vocation militaire ou duale conduit par la DGA. Deux éditions successives du Guide méthodologique (2ème édition) de la DGA pour le développement de fonctions d’IA ont été produits et présentés à une communauté de représentants, d’experts et de développeurs des acteurs industriels et académiques de l’innovation de défense. Jérôme Lemaire, Chargé de mission numérique auprès du Délégué général pour l’Armement , reviendra sur les enjeux, la démarche, les étapes et les perspectives de cette démarche.

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Ia1 – Lignes directrices de l’EASA sur la fiabilité de l’Intelligence Artificielle

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G. Soudain (EASA)

L’apprentissage profond ouvre des perspectives prometteuses dans l’aviation comme dans de nombreux autres domaines. Il soulève toutefois la question cruciale du niveau de confiance que l’on peut accorder à ces techniques lorsqu’elles sont utilisées dans des applications critiques et de leur compatibilité avec des exigences de certification. L’EASA a publié sa feuille de route sur l’intelligence artificielle début 2020 en se concentrant initialement sur les techniques d’apprentissage automatique. Le premier livrable de cette feuille de route a été publié en Avril 2021, proposant un premier ensemble de lignes directrices en vue de permettre l’approbation de solutions basées sur l’IA. Guillaume Soudain, senior expert en certification logicielle et chef de projet IA à l’EASA, discutera des perspectives ouvertes par ces lignes directrices ainsi que des pistes identifiées pour l’extension du périmètre de la feuille de route de l’EASA.

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