Les constructeurs d'avions n'ont pas attendu ChatGPT pour s'intéresser à l'intelligence artificielle. « Depuis plus de 30 ans, Airbus s'appuie sur l'IA pour l'interprétation des images satellitaires », rappelait récemment Catherine Jestin, vice-présidente exécutive chargée du numérique d'Airbus. Et les applications sont loin de se limiter au traitement d'images, avec nombre d'usages industriels. La filière aéronautique met ainsi à profit les algorithmes pour optimiser ses flux.
Cela permet, par exemple, de commander les bonnes quantités de matières premières (aluminium, titane...) au bon moment, tout en minimisant les coûts de transport et l'impact carbone. Si l'image semble loin des promesses mirifiques de l'IA, l'enjeu est loin d'être négligeable comme l'assure Catherine Jestin : « Récemment, des algorithmes nous ont permis de prédire les besoins de pièces détachées de nos clients à 20 ans sur l'A380, avec à la clé des gains massifs d'optimisation de stock. »
Daher utilise, lui, de l'IA pour la maintenance prédictive de ses usines. « L'analyse des données des machines et des opérateurs travaillant dessus permettent de détecter des signaux faibles indiquant un risque imminent de panne », explique Pascal Laguerre, son directeur de la technologie.
Si les gains sont déjà là, le secteur n'entend pas se limiter à l'IA classique. Il prend à bras-le-corps la révolution apportée par les grands modèles de langage de type ChatGPT ou Mistral AI. Depuis l'an dernier, Airbus expérimente dix utilisations prometteuses de l'IA générative. Des assistants virtuels aident ainsi les juristes à analyser et rédiger des contrats d'achat, tandis que d'autres guident les compagnons dans les usines pour trouver la bonne information parmi les milliers de pages de documentation technique.