H.DENIS, BEA

Lorsqu’on parle d’enquête sur les incidents et les accidents d’avions, tout le monde pense immédiatement aux enregistreurs, les fameuses boîtes noires. Même si le nombre de paramètres enregistrés est en constante augmentation, il est rare de pouvoir se baser uniquement sur ces données pour déterminer le comportement de l’avion et/ou de ses différents systèmes lors des événements. Il est souvent nécessaire de recalculer précisément certains paramètres qui sont sous-échantillonnés ou de calculer des informations non enregistrées. On pense alors immédiatement à l’utilisation de modèles et de simulations. Même si la solution est souvent maîtrisée par les constructeurs aéronautiques, son application à l’enquête accident est souvent délicate. Les résultats sont quelques fois purement et simplement considérés comme invalides par les bureaux d’enquête. Les discussions entre industriels et enquêteurs peuvent alors être animées. Mais n’est-ce pas un simple problème de référentiel ?

Au programme : 17 domaines de discussion

Aviation civile [Ac]  Aérodynamique [Ae]  Avionique [Av]  Cybersécurité [Cy]  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]

F.CANOURGUES, CNES

La réalité augmentée est une technologie qui s’implante rapidement dans les activités de production et de maintenance dans différents secteurs industriels comme l’automobile ou l’aéronautique.

Dépassé l’effet « Wow » et l’utilisation à vocation commerciale, cette solution technologique permet des gains avérés en terme de productivité et de réduction d’erreurs.

Alors que les activités de production et de test de systèmes spatiaux possèdent des spécificités importantes par rapport à ces secteurs industriels, est-ce que cette technologie peut représenter une opportunité pour le domaine spatial ?

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A. LOZACHMEUR

Comment prépare-t-on ce type de mission ? quels sont les enjeux, les contraintes, à quels niveaux de complexité doit-on faire face , … ?

Comment peut-on s’assurer que la frappe sera efficace et évitera tout dommage collatéral particulièrement nuisible en terme d’image pour nos démocraties ?

Quels sont les nouveaux défis auxquels nous devons faire face, dans un monde de plus en plus connecté, où les opérations se font rarement isolément et où la « bonne » information vers l’opérateur humain est primordiale

L’utilisation croissante de l’Intelligence Artificielle pourra-t-elle permettre de résoudre l’apparente contradiction entre la nécessaire prise de décision humaine et une intervention minimaliste

L’exposé et le débat, qui s’en suivra, tenteront de répondre aux questions ci-dessus.

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B. CZAPLA, LATESYS

Facing with the climate emergency, the aviation industry is working hard to develop more and more electric aircraft prototypes. But how to demonstrate their ability to fly in the context of daily use at the same time as the legislator outlines the regulatory framework?
Air mobility race is on, but how many projects will be stuck behind the expensive and time-consuming certification barrier?

Validate as soon as possible the compliance to EWIS regulations for electrical harnesses design choices is a major issue obtaining the Type Certificate.
To achieve this, how can we identify non-conformity issues? can we exploit the digital mockup? Can the verification to regulation be automated implementing a quality control system in a virtual development tool? Could the system suggest to designers changes in geometry to be in compliance with the regulations?

Does such a system can be considered as a pro-active learning tool about EWIS certification for designers

These are the questions we propose to discuss during this debate

Nota : la présentation et le débat seront en Français.

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M. DURANTON , Institut List (CEA)

Les systèmes informatiques sont de plus en plus appelés à interagir avec le monde physique, à la fois pour extraite des informations mais aussi pour l’influencer en fonction de processus de décisions, par exemple avec les véhicules autonomes, terrestres ou aériens. Ce sont les systèmes dits « Cyber-Physiques ».

Or, l’informatique a été principalement développée en ne prenant pas en compte certaines contraintes du monde physique, comme la prédictibilité temporelle : peu de langages informatiques traitent explicitement de la notion de temps, et nos microprocesseurs ont des comportements temporels difficilement prévisibles. La compréhension d’un environnement naturel n’est pas évidente pour un système informatique, et les approches dites d’apprentissage profond ont donné un regain à l’Intelligence Artificielle pour le traitement des signaux naturels, tout en introduisant d’autres problèmes.

La présentation d’introduction fera un historique rapide de ces différentes techniques et tentera de donner une vision de ce que pourraient être les systèmes « cyber-physiques cognitifs » et comment des techniques d’IA pourraient aider à leur propre développement.

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A.BARBARULO, École Centrale Supélec

De nos jours, la complexité technologique et la nécessité du design rapide des produits changent significativement ce que nous attendons des outils et techniques de simulation numérique. Idéalement, une méthode numérique moderne devrait être capable de résoudre des problèmes multi-physiques complexes le plus rapidement possible, et même en temps réel.
Ces deux objectifs sont clairement en opposition, puisque les simulations multi-physiques précises, spécifiquement dans le cas de couplages forts, peuvent être très coûteuse en temps.

Est-il possible de trouver un compromis entre qualité, complexité et vitesse de calcul ?

L’intelligence artificielle et le Deep Learning sont-elles les seules voies salvatrices, ou les approches numériques physiques ont-elles encore un rôle à jouer ?

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