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ISAE, Aude Lemarchand
Elle est partout. Dans les usages quotidiens des salariés comme dans les bureaux d’études, les services d’ingénierie et même, de plus en plus, les unités de production. L’intelligence artificielle (IA) s’invite désormais à tous les étages dans l’aéronautique, le spatial et la défense, secteurs devant concilier montée en cadence et impératifs de sécurité. Au-delà des débats relatifs à la disparition – ou à la mutation – programmée de certains métiers, la question n’est plus de savoir si l’IA va se diffuser au sein des organisations, mais de quelle manière.
« Chez Airbus, nous considérons l’IA non pas comme un remplaçant du capital humain, mais comme un levier pour augmenter les capacités de nos collaborateurs, résume le groupe européen. Notre approche est pragmatique : l'IA automatise les tâches routinières pour permettre à nos équipes de se concentrer sur l'innovation, la sécurité et la qualité de nos produits », explique-t-on chez l'avionneur européen. Dans le champ de la production, elle soutient ainsi la montée en cadence « en optimisant la conception numérique et en améliorant l'efficacité opérationnelle sur l'ensemble de la chaîne de valeur ». Pour Philippe Guibert, directeur des formations de l’Estaca, école d’ingénieur basée à Saint-Quentin-en-Yvelines (78), Laval (53) et Bordeaux (33), spécialisée notamment dans l’aéronautique et le spatial, l’IA « fait partie des grands enjeux de l’ingénieur de demain, au même titre que la décarbonation, la data et la cybersécurité ». Selon lui, « plusieurs champs applicatifs se distinguent : la maintenance prédictive, l’ingénierie et les systèmes collaboratifs ».
Un constat partagé par Axel Carlier, enseignant-chercheur en IA et apprentissage à l’Isae-Supaéro, école qui forme chaque année près de 2 000 étudiants à Toulouse (31) : « Dans nos secteurs, nous utilisons déjà beaucoup d’algorithmes d’apprentissage, notamment dans les applications aval et la maintenance. » Mais pour répondre à ces enjeux, les acteurs du secteur doivent tout à la fois se doter de nouvelles compétences et former leurs équipes en place.
Data scientists, AI engineer, data engineer, experts en machine learning… : depuis quelques années, de nouveaux profils ont fait leur apparition dans les entreprises. Sans surprise, le phénomène a pris racine au sein des grands groupes. Airbus recrute ainsi régulièrement des spécialistes disposant de « compétences digitales natives en data science, intelligence artificielle, machine learning et cybersécurité ». Mais ce n’est pas tout. « Nous cherchons aussi des profils hybrides, explique le groupe. L'enjeu est de trouver des talents possédant à la fois la rigueur de l'ingénierie aéronautique classique et une expertise en analyse de données en temps réel. »
