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.

Au programme : 17 domaines de discussion

Aviation civile [Ac]  Aérodynamique [Ae]  Avionique [Av]  Domaine militaire [Dm]  Drones & véhicules autonomes [Dr]  Essais et Expérimentations [Ee]  Énergie à bord [En]  Espace & Aéronautique [Es] Intelligence artificielle [Ia]

Innovation & Compétitivité [Ic] Matériaux [Ma]  Modélisat° & ingénierie système [Mo] Maintenance aéronautique [Mt]  Nvelles motorisat° & propulsion [Nm]  Conception de structures [St]  Transport Aérien durable [Td]  Usine du Futur [Uf]

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.

Au programme : 17 domaines de discussion

Aviation civile [Ac]  Aérodynamique [Ae]  Avionique [Av]  Domaine militaire [Dm]  Drones & véhicules autonomes [Dr]  Essais et Expérimentations [Ee]  Énergie à bord [En]  Espace & Aéronautique [Es] Intelligence artificielle [Ia]

Innovation & Compétitivité [Ic] Matériaux [Ma]  Modélisat° & ingénierie système [Mo] Maintenance aéronautique [Mt]  Nvelles motorisat° & propulsion [Nm]  Conception de structures [St]  Transport Aérien durable [Td]  Usine du Futur [Uf]

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.

Au programme : 17 domaines de discussion

Aviation civile [Ac]  Aérodynamique [Ae]  Avionique [Av]  Domaine militaire [Dm]  Drones & véhicules autonomes [Dr]  Essais et Expérimentations [Ee]  Énergie à bord [En]  Espace & Aéronautique [Es] Intelligence artificielle [Ia]

Innovation & Compétitivité [Ic] Matériaux [Ma]  Modélisat° & ingénierie système [Mo] Maintenance aéronautique [Mt]  Nvelles motorisat° & propulsion [Nm]  Conception de structures [St]  Transport Aérien durable [Td]  Usine du Futur [Uf]

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.

Au programme : 17 domaines de discussion

Aviation civile [Ac]  Aérodynamique [Ae]  Avionique [Av]  Domaine militaire [Dm]  Drones & véhicules autonomes [Dr]  Essais et Expérimentations [Ee]  Énergie à bord [En]  Espace & Aéronautique [Es] Intelligence artificielle [Ia]

Innovation & Compétitivité [Ic] Matériaux [Ma]  Modélisat° & ingénierie système [Mo] Maintenance aéronautique [Mt]  Nvelles motorisat° & propulsion [Nm]  Conception de structures [St]  Transport Aérien durable [Td]  Usine du Futur [Uf]

G. De PELSEMAEKER, (Valeo)

​Lorsque nous nous déplaçons, nous percevons et mémorisons les événements qui nous entourent, et nous prenons des décisions jusqu’à notre destination. C’est l’association de ces mécanismes cognitifs qui constitue le sens du mouvement (Berthoz, 2000). Pour rendre les transport plus empathiques et plus sûrs, il est indispensable de comprendre de manière fine le comportement des usagers et leur environnement.

 Quels systèmes intelligents pourraient ainsi adapter l’environnement de l’habitacle et du poste de conduite ou de pilotage afin de mieux répondre à nos besoins en identifiant notre ressenti et en anticipant notre comportement.

Au programme : 17 domaines de discussion

Aviation civile [Ac]  Aérodynamique [Ae]  Avionique [Av]  Domaine militaire [Dm]  Drones & véhicules autonomes [Dr]  Essais et Expérimentations [Ee]  Énergie à bord [En]  Espace & Aéronautique [Es] Intelligence artificielle [Ia]

Innovation & Compétitivité [Ic] Matériaux [Ma]  Modélisat° & ingénierie système [Mo] Maintenance aéronautique [Mt]  Nvelles motorisat° & propulsion [Nm]  Conception de structures [St]  Transport Aérien durable [Td]  Usine du Futur [Uf]

De Bodman (Dassault Aviation)

Comment peut-on envisager l’évolution de la Relation Humain-Machine à bord des avions de combat ? Au vu de l’augmentation de la complexité des systèmes et des missions futures, celle-ci sera vraisemblablement tout autant sinon plus collaborative qu’interactive. Alors comment envisager cette collaboration ? Quelles nouvelles fonctions de Relation Humain-Machine apparaîtront à l’avenir ?

Depuis l’invention du terme au milieu du siècle dernier, l’Intelligence Artificielle est très liée à l’interaction Homme-Machine avec l’idée de ne pas savoir distinguer son interlocuteur Humain ou Machine : de l’apprentissage à la logique symbolique différentes techniques d’IA contribuent aujourd’hui à cette idée. Comment peuvent-elles se décliner dans les cockpits ?

Toutes ces questions alimenteront le débat sans oublier les enjeux associés au domaine spécifique de l’aviation de combat, comme par exemple : les volumes embarqués limités, la réactivité, le haut niveau de performance, la souveraineté et la confidentialité.

Au programme : 17 domaines de discussion

Aviation civile [Ac]  Aérodynamique [Ae]  Avionique [Av]  Domaine militaire [Dm]  Drones & véhicules autonomes [Dr]  Essais et Expérimentations [Ee]  Énergie à bord [En]  Espace & Aéronautique [Es] Intelligence artificielle [Ia]

Innovation & Compétitivité [Ic] Matériaux [Ma]  Modélisat° & ingénierie système [Mo] Maintenance aéronautique [Mt]  Nvelles motorisat° & propulsion [Nm]  Conception de structures [St]  Transport Aérien durable [Td]  Usine du Futur [Uf]