17 avril 2025
Une deuxième place au Défi d'innovation étudiant L'avIAtion durable
L'étudiant au baccalauréat en informatique Antoine Jean et son équipe se sont penchés avec succès sur l'optimisation de la maintenance des avions d'affaires de Bombardier
Dans le domaine de l'aviation, la maintenance à intervalles réguliers fonctionne bien, mais avec l'intelligence artificielle, et aussi le fait que l'on peut récolter beaucoup plus de données qu'avant, il y a probablement une occasion de prendre des décisions plus «intelligentes».
— Getty Images, Extreme Photographer
En aviation, comment les modèles de maintenance prédictive peuvent-ils prolonger la durée de vie des équipements et réduire l'impact environnemental des remplacements fréquents?
Cette question a servi de base au projet de recherche d'une équipe composée de trois étudiants universitaires et d'un étudiant du collégial dans le cadre du Défi d'innovation étudiant L'avIAtion durable. Les quatre jeunes chercheurs regroupés sous le nom de Sustain Aero Predict étaient Antoine Jean, inscrit au baccalauréat en informatique et auxiliaire d'enseignement de 1er cycle à l'Université Laval, Heitor Costa et Marie Sille, de Polytechnique Montréal, et Alexandre Jean, du Cégep de Rivière-du-Loup.
Dans le cadre de cette compétition mise sur pied par Bombardier, Tata Consultancy Services et TECHNATION Canada, les participantes et participants devaient proposer des solutions alimentées par l'intelligence artificielle (IA) qui aideraient à façonner un avenir durable pour l'industrie de l'aviation.
En marge de la finale du Défi d'innovation étudiant L'avIAtion durable. De gauche à droite: Paul Michaud, vice-président, Systèmes d'information ressources humaines et développement durable chez Bombardier, Heitor Costa, Antoine Jean et Marie Sille. Était absent Alexandre Jean.
— Kathleen Girard
Une solution originale
Le 20 mars dernier, au Centre de finition Laurent Beaudoin de Bombardier, à Dorval, l'équipe Sustain Aero Predict a reçu le deuxième prix de la compétition pour l'originalité de sa solution.
«Il faut comprendre qu'actuellement une grande partie de la maintenance sur un avion se fait de façon régulière, explique Antoine Jean. On va ainsi remplacer telle ou telle pièce après tant ou tant d'années. On ne fait pas vraiment la maintenance en se basant sur les données.»
L'étudiante et les étudiants ont conceptualisé une interface optimisée offerte à la clientèle et aux gestionnaires de flottes chargés de planifier la maintenance sur les avions d'affaires de Bombardier.
«Chez Bombardier, dit-il, des opérateurs d'expérience utilisent actuellement une interface pour trouver où sont les problèmes dans l'appareil. Notre idée consistait à augmenter ce système en utilisant les données de l'avion pour prédire s'il y aura des problèmes avec certaines composantes de l'avion et offrir des suggestions d'actions par rapport à ces problèmes potentiels.»
Dans ce projet concret, l'équipe Sustain Aero Predict n'avait pas accès aux données très précises des pièces ni aux algorithmes derrière le système d'indication de performance actuel chez Bombardier. «Sans accès aux données des appareils eux-mêmes, nous nous sommes concentrés sur l'expérience utilisateur et sur l'autonomie qu'on pourrait lui offrir pour la maintenance de son avion, poursuit l'étudiant. L'utilisateur va se dire: est-ce que je fais faire une inspection ou plutôt, est-ce que je garde le même horaire de maintenance prédictive? La façon dont on a organisé l'interface, dont on a affiché les données, on voulait rendre ça facile à comprendre par l'utilisateur.»
Selon Antoine Jean, l'application répond clairement à un besoin éventuel. «C'est une occasion à saisir, affirme-t-il. La maintenance à intervalles réguliers fonctionne bien, elle a ses avantages, et c'est particulièrement optimisé pour la sécurité. Mais avec l'intelligence artificielle, qui va de mieux en mieux, et aussi le fait qu'on est capable de récolter beaucoup plus de données qu'avant, il y a probablement une occasion, dans l'aviation, de prendre des décisions davantage basées sur les données, donc plus “intelligentes”, sans sacrifier en matière de sécurité. En d'autres mots, de passer de la maintenance préventive à la maintenance prédictive et ainsi, de réduire les interventions inutiles. Notre projet permet d'offrir un aperçu de ce qu'on peut tirer de l'utilisation de l'IA. D'après moi, c'est dans cette direction que s'en va l'industrie de l'aviation.»
