Y a-t-il une IA dans l’avion ?

Par Valérie Ravinet, journaliste.

Dans le monde aéronautique, la chaîne d’autorisations pour parvenir à faire voler un avion civil est longue et complexe. Dans ce secteur, la certification n’est pas une activité comme les autres. Les constructeurs doivent prouver que leurs appareils sont conformes aux objectifs fixés par la réglementation puis obtenir une certification des autorités de contrôle de sécurité aérienne. Cette autorisation de voler s’obtient sur la base d’une documentation conséquente : tous les équipements d’un appareil, sans exception, sont soumis à ce processus.

« Dans le domaine de certification, le mot clef est « maîtrise » : je dois apporter la preuve que ce que j’ai fait est bien fait et que je sais expliquer pourquoi », énonce Claire Pagetti, titulaire de la chaire « Nouvelles approches de certification des systèmes basés sur l'intelligence artificielle (IA) pour l'aéronautique civile », de l’Institut interdisciplinaire d’intelligence artificielle de Toulouse, ANITI.  

Chercheuse à l’Onera, l'Office national d'études et de recherches aérospatiales, et maître de conférences associée à l’école d’ingénieurs Toulouse INP - ENSEEIHT, la jeune femme est spécialisée en recherche appliquée dans le domaine de l’aérospatial et l’aéronautique civile. 

Du code dans tous les équipements de l’avion

Claire Pagetti s’est concentrée pendant plusieurs années sur une question centrale : implanter de manière sûre des codes de calcul d’applications critiques dans les équipements tels que les commandes de vol électriques ou le système de gestion de vol - FMS, Flight Management System. L’architecture d’un processeur repose sur un « cœur » qui effectue des calculs et s’appuie sur différentes mémoires, rapides ou longues.

« Pendant longtemps, les préparateurs des pièces, ou fondeurs, se sont basés sur la technologie « cœur » en l’améliorant pour qu’elle aille de plus en plus vite. Jusqu’à sa limite. À défaut de disposer de processeurs quantiques pour dépasser les capacités de calcul, les fondeurs ont développé des « multicœurs » pour les répartir et les accélérer, en mettant en parallèle le travail entre les unités de calculs. J’ai cherché à optimiser et contrôler l’utilisation des ressources partagées pour calculer le « pire » temps d’exécution d’une commande », souligne la chercheuse. 

Car pour « mettre du code dans la machine », deux éléments doivent être considérés : la correction fonctionnelle - l’avion réalise bien la commande demandée - et la correction temporelle - l’avion réagit à sa dynamique en temps réel, l’action est donc réalisée au bon moment.

Vers de nouvelles approches de certification

Industriels et chercheurs ont ainsi travaillé pendant près d’une dizaine d’années avec les autorités aériennes européennes, regroupées au sein de l’AESA, l’Agence européenne de la sécurité aérienne. Ils ont préparé la certification des multicœurs, sur la base de standards décrivant des objectifs non prescriptifs, c’est-à-dire n’indiquant pas la manière dont ils sont atteints mais donnant des exemples. Ces CRI - Certification Review Item - devraient être prochainement officiels. Et c’est dans ce contexte que la Direction générale de l'aviation civile (DGAC) a financé à l’ONERA un projet de recherche de quatre ans pour définir des approches de soutien à la certification, avec une équipe mobilisée pour exprimer une « argumentation », qui se traduit par l’expression d’un raisonnement pertinent, graphique et textuel. 

Claire Pagetti et ses collègues de la chaire ANITI s’inspirent de cette approche pour parvenir à embarquer des intelligences artificielles certifiées à bord des aéronefs civils.

« Comme pour les multicœurs, il faut proposer des objectifs et des solutions. Il a fallu dix ans de travail pour certifier  les multicœurs ; et par rapport à l’IA, c’était facile ! »

s’amuse la chercheuse.  

Théorie et application

La tâche semble ardue mais les pistes d’approche sont nombreuses : détection de défaillance et surveillance des algorithmes, introduction des probabilités… De même, les projets d’application se multiplient. Ainsi le projet ATTOL, pour "Autonomous Taxi, Take-Off and Landing" - roulage, décollage et atterrissage autonome en français, conduit par Airbus, est un bon exemple. Cette phase dite « taxi » n’est à ce jour pas automatisée, contrairement au pilotage en vol.  Or un mélange de techniques de vision, de reconnaissance d’objets, d’utilisation de GPS et de caméras est techniquement possible pour rendre l’avion plus autonome.

Dans un autre domaine, l’idée de pouvoir embarquer des calculs aujourd’hui faits au sol est aussi lancée. « Si on apprend à un réseau de neurones artificiels à remplacer un code, l’embarquer sera une solution pour augmenter les capacités de calculs et de compensations actuels. On pourrait alors imaginer des avions dont les performances ne sont aujourd’hui pas imaginables ! ».

Mais il faudra prouver que le modèle embarqué est fiable et que ses réponses sont tout aussi fiables que celles données au sol. Que va alors exiger la certification ? L’explicabilité des codes de calculs ? « Si par explicabilité, on entend explication des raisons ayant conduit l’algorithme à son résultat, pas nécessairement », répond la chercheuse. « La norme définit ce qui est attendu ; parfois il faudra devoir expliquer la manière dont le système fonctionne, parfois garantir la sureté de fonctionnement permettra de s’affranchir d’une explication. En matière de sûreté, si on prouve qu’une propriété est toujours respectée, il est inutile d’essayer d'extraire un raisonnement éventuellement suivi par l'algorithme dans une situation donnée. C’est en tout cas la voie que nous souhaitons suivre dans la chaire en étudiant des approches de vérification formelle et de techniques de runtime assurance ». 

On peut imaginer qu’à l’avenir tout type d’IA puisse être utilisé. Mais les moyens pour parvenir à les certifier vont revêtir des formes différentes. C’est tout l’objet de réflexion de la chaire, qui, aux côtés de groupes de normalisation en Europe et aux États-Unis, entre dans un monde inconnu.

La certification des IA dans le secteur aéronautique, selon ANITI

L’arrivée des intelligences artificielles à bord des aéronefs constituera, en soi, une vraie révolution. Claire Pagetti et ses collègues, Kevin Delmas, Charles Lesire-Cabaniols, Jérémie Guiochet et Aurélien Plyer ont pour mission d’identifier de nouvelles approches de certification dédiées aux nouveaux phénomènes, contribuer à leurs développements et certifier les applications d'IA, tels sont les objectifs que se fixe la chaire « Nouvelles approches de certification des systèmes basés sur l'IA pour l'aéronautique civile » d’ANITI. Par exemple, intégrer dans les réflexions la notion de défaillance d'algorithme ou celle de comportement non déterministe, imprévisible des systèmes Un domaine sensible que les équipes interdisciplinaires vont défricher en partenariat avec les industriels.