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«L'IA en aviation permet de détecter les signes précurseurs avant une situation critique»

Heidi.news était partenaire des Applied Machine Learning Days (AMLD) et a déplacé jusqu'au mercredi 29 janvier sa rédaction à l'EPFL, sur le site de l'événement.

L’aviation est un secteur traditionnellement truffé de nouvelles technologies, où l’intelligence artificielle est appelée à prendre de plus en plus de place. À l’École nationale de l’aviation civile (ENAC) à Toulouse, des chercheurs travaillent sur l’amélioration de l’atterrissage grâce au machine learning. Daniel Delahaye, l’un des experts aux commandes, était présent aux AMLD. Il détaille pour Heidi.news le projet.

Comment ça marche. Au moment de l’approche de l’avion, «il s’agit d’être dans l’axe, à la bonne vitesse, selon la bonne pente». Or, il arrive que ces conditions ne soient pas correctement remplies, comme en février 2009, où un avion de Turkish Airlines s’est écrasé à Amsterdam. Selon l’expert de l’ENAC, 47% des accidents se produisent lors des phases d’approche et d’atterrissage.

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