Un nouveau partenariat entre le géant de l’aviation Boeing et l’Université Carnegie Mellon fait allusion à de puissants domaines tels que l’intelligence artificielle et le Big Data pour transformer les très grandes industries dont la valeur atteint plusieurs milliards de dollars. Dans le cadre d’un contrat sur 3 et d’un montant de 7,5 millions de dollars, qui établira un nouveau Laboratoire d’Analyse des données dans l’Aérospatial, Boeing et l’École des sciences informatiques de Carnegie Mellon vont travailler sur un éventail de nouveaux projets qui appliqueront les principes de l’IA et du Big Data pour l’amélioration la qualité des activités aéronautiques de Boeing.
L’objectif de ce nouveau partenariat, en premier lieu, est de donner un sens de la quantité en plein essor de données dans l’industrie aérospatiale. En appliquant les principes de l’apprentissage machine (machine learning), il pourrait être possible d’optimiser de nombreux aspects des activités de Boeing – y compris celles liées à la conception, la construction et l’exploitation – et transformer les données en connaissances ordinaires dans le monde réel.
Selon Jaime Carbonell, professeur de Carnegie Mellon et directeur de l’Institut des technologies du langage, qui dirigera le nouveau Aerospace Data Analytics Lab, « la masse de données générées quotidiennement par l’industrie aérospatiale dépasse la compréhension humaine, mais les récentes avancées dans les technologies du langage et l’apprentissage machine nous donne toutes les raisons de penser que nous pouvons obtenir des indications utiles de ces données « .
Un exemple de la façon dont l’apprentissage machine peut être utilisé pour acquérir des connaissances utiles est toute la question de l’entretien de la compagnie aérienne. Pensez à la maintenance des avions de la même manière que vous pensez de la maintenance pour votre voiture – vous pouvez suivre les directives généralement proposées pour votre véhicule (par exemple un changement d’huile tous les 3000 km) – ou vous pouvez utiliser des données en temps réel pour voir quels avions ont besoin de réparation et quand. En réparant les avions avant, et pas après, qu’ils aient besoin de maintenance, les avions de la compagnie aérienne Boeing pourraient gagner un réel avantage concurrentiel sur ses pairs.
« Un Boeing tels que le Dreamliner 787 combine des milliers de capteurs embarqués, des SMS en provenance des pilotes et des mécaniciens, des bases de données structurées, à travers l’ensemble de la flotte recueillies auprès de chacune des compagnies aériennes clientes, » précise Jaime Carbonell. « Cela donne une occasion en or, en fusionnant les capacités de la CMU et des données de Boeing, pour résoudre les problèmes tels que l’analyse prédictive pour la maintenance préventive, – plutôt que la maintenance au sol »
En bref, Carnegie Mellon et Boeing pourraient être en mesure de déterminer quand les avions ont réellement besoin d’entretien au lieu de simplement suivre les calendriers d’entretien historiques.
Ce qui pourrait éviter l’équivalent d’un avertisseur lumineux « contrôle du moteur » qui intervient sans avertissement dans les automobiles. Ceci rend évidemment les vols aériens plus sûrs pour les passagers – et pourrait réduire le temps perdu sur le tarmac pour des défaillances mécaniques de dernière minute dans les avions.
http://www.cmu.edu/homepage/environment/2014/fall/from-0-70-in-30.shtml
