Robotique et intelligence artificielle dans l'aéronautique : des cas d'usage à la réalité industrielle

L'industrie aéronautique entre dans une nouvelle phase de sa transformation numérique. Après plusieurs années marquées par l'expérimentation et les preuves de concept (PoC), la robotique et l'intelligence artificielle (IA) s'imposent désormais comme des leviers opérationnels au service de la performance industrielle.

La question n’est plus de savoir si ces technologies peuvent être déployées, mais comment les intégrer efficacement aux processus de production afin de créer une valeur mesurable. Réduction des temps de cycle, amélioration de la qualité, automatisation des tâches répétitives ou encore renforcement de la traçabilité : les bénéfices sont désormais concrets.

Les exigences croissantes en matière de qualité, de documentation et de traçabilité s’accompagnent d’une complexité grandissante des systèmes et d’une pénurie de main-d’œuvre qualifiée. Dans ce contexte, les processus manuels traditionnels atteignent progressivement leurs limites, notamment dans des domaines tels que l’inspection visuelle ou les opérations d’assemblage complexes, qui présentent un fort potentiel d’automatisation.

De la digitalisation à la transformation des opérations

Les progrès récents de l'intelligence artificielle ouvrent désormais la voie à un changement d'échelle.

Des technologies comme la vision par ordinateur (Computer Vision), les grands modèles de langage (Large Language Models – LLM) ou encore l'Edge AI ont atteint un niveau de maturité qui permet leur déploiement dans des environnements industriels exigeants.

Cette évolution marque un changement de paradigme.

L'objectif n'est plus uniquement de digitaliser des tâches existantes, mais de transformer les processus industriels dans leur ensemble, en connectant les données, les opérateurs et les systèmes de production.

La véritable innovation réside désormais dans l'intégration de ces technologies au cœur des opérations quotidiennes. En associant robotique, intelligence artificielle et systèmes industriels existants, les entreprises peuvent construire des processus plus fiables, plus fluides et plus résilients, depuis l'acquisition des données jusqu'à la prise de décision opérationnelle.

L'intégration, principal défi de l'industrialisation

Si les technologies sont désormais disponibles, leur intégration reste l'un des principaux défis de l'industrie.

Sur le terrain, plusieurs freins persistent :

• les inspections visuelles demeurent largement réalisées manuellement, avec des durées d'exécution importantes et une qualité parfois variable selon les opérateurs ;
• les informations sont souvent réparties entre plusieurs applications, compliquant la circulation des données entre la détection des défauts, leur documentation et les opérations de retouche ;
• l'introduction de solutions d'IA dans des environnements critiques impose des exigences très élevées en matière de fiabilité, d'explicabilité et de cybersécurité ;
• enfin, les infrastructures informatiques et les systèmes industriels, construits au fil des années, restent souvent hétérogènes et insuffisamment interconnectés.

Ces constats rappellent une réalité essentielle : la performance ne dépend pas uniquement des technologies utilisées, mais de leur capacité à s'intégrer naturellement dans les processus métiers existants.

Cas d'usage n°1 : automatiser l'inspection visuelle pour gagner en qualité et en productivité

L'inspection qualité constitue l'un des domaines où la robotique et l'intelligence artificielle apportent aujourd'hui les bénéfices les plus immédiats.

Le défi

Dans de nombreux ateliers, le contrôle visuel des pièces reste effectué manuellement.

Ces opérations mobilisent des ressources qualifiées, sont relativement longues et peuvent être influencées par des facteurs humains tels que la fatigue ou l'expérience de l'opérateur. Elles génèrent également une charge importante de documentation afin de garantir la conformité réglementaire.

La solution

Un robot mobile autonome équipé de technologies de vision par ordinateur réalise automatiquement l'inspection des composants.

Grâce à des algorithmes d'intelligence artificielle, le système identifie les anomalies, détecte les écarts de conformité, documente automatiquement les résultats et transmet les informations aux applications métiers responsables du traitement des non-conformités.

L'un des atouts majeurs de cette approche réside dans sa capacité d'évolution : de nouveaux types de défauts peuvent être intégrés directement par les utilisateurs, sans remettre en cause l'architecture globale de la solution.

Les bénéfices

Cette approche permet notamment de :

• réduire significativement les opérations d'inspection manuelle ;
• améliorer la reproductibilité des contrôles qualité ;
• renforcer la traçabilité des inspections réalisées ;
• accélérer la documentation des non-conformités ;
• libérer les opérateurs pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Cas d'usage n°2 : mettre l'intelligence artificielle au service des connaissances métiers

Au-delà de l'automatisation des opérations, l'intelligence artificielle joue désormais un rôle clé dans la valorisation des connaissances techniques.

Dans les environnements industriels complexes, l'information est souvent dispersée entre différents outils, bases documentaires et équipes. Procédures, rapports techniques, exigences qualité, retours d'expérience ou évolutions réglementaires coexistent dans des systèmes rarement interconnectés.

Cette fragmentation complique l'accès à l'information, ralentit la prise de décision et augmente le risque d'incohérences documentaires.

Le défi

Les équipes d'ingénierie et de production consacrent une part importante de leur temps à rechercher des informations, vérifier la dernière version d'une documentation ou analyser l'impact d'une modification technique.

À mesure que les programmes gagnent en complexité, cette gestion des connaissances devient un véritable enjeu de performance industrielle.

La solution

Les systèmes de gestion documentaire enrichis par l'intelligence artificielle permettent aujourd'hui d'automatiser une grande partie de ces activités.

Les nouveaux documents techniques peuvent être analysés automatiquement afin d'identifier les impacts potentiels sur les procédures existantes, les documents concernés ou les référentiels qualité.

Associée à une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), l'IA est capable d'interroger une base de connaissances structurée pour restituer rapidement des informations contextualisées, fiables et directement exploitables par les équipes.

L'objectif n'est pas de remplacer l'expertise humaine, mais de la rendre immédiatement accessible au bon moment, dans le bon contexte.

Les bénéfices

Cette approche contribue à :

• réduire le temps consacré aux recherches documentaires ;
• accélérer les analyses d'impact lors des évolutions techniques ;
• améliorer la cohérence des référentiels documentaires ;
• faciliter le partage des connaissances entre les équipes et les programmes ;
• sécuriser la transmission du savoir-faire dans un contexte de renouvellement des compétences.

Au-delà des technologies, l'intégration est la véritable clé du succès

Ces exemples montrent que la véritable valeur ajoutée ne réside pas dans les technologies prises individuellement, mais dans leur intégration.

Leur réussite dépend avant tout de leur capacité à s'intégrer naturellement dans l'écosystème industriel existant : systèmes d'information, outils métiers, processus qualité, applications de production et expertise des opérateurs.

Cette approche permet d'éviter la multiplication d'applications isolées au profit d'une chaîne numérique cohérente, où les données circulent de manière fluide entre les différents acteurs de la production.

Une stratégie d'intégration efficace repose notamment sur plusieurs principes :

• associer robotique, intelligence artificielle et technologies de vision dans une architecture unifiée ;
• privilégier des plateformes modulaires et évolutives capables d'accompagner la montée en charge des projets ;
• garantir l'interopérabilité avec les systèmes industriels existants ;
• maintenir l'humain au cœur de la décision grâce à une approche Human-in-the-Loop, où l'intelligence artificielle assiste les opérateurs sans se substituer à leur expertise.

Une approche intégrée au service de l'industrie aéronautique

Akkodis applique précisément cette approche intégrée dans le déploiement de solutions combinant robotique, intelligence artificielle, ingénierie aéronautique et transformation des opérations.

L'ambition dépasse le simple développement de technologies innovantes. Elle consiste à concevoir des solutions capables de s'intégrer durablement dans les environnements industriels, en tenant compte des contraintes opérationnelles, réglementaires et organisationnelles propres au secteur aéronautique.

Cette approche couvre l'ensemble de la chaîne de valeur : acquisition des données, analyse intelligente, automatisation des traitements et intégration aux systèmes de production existants. Des plateformes comme SYN AI offrent ainsi un socle technologique flexible permettant de combiner différentes briques d'intelligence artificielle en fonction des besoins spécifiques de chaque application, tout en facilitant leur évolution à mesure que les usages se développent.

Les prochaines évolutions porteront moins sur l'émergence de nouvelles technologies que sur leur capacité à être déployées à grande échelle, à s'intégrer de manière transparente aux systèmes existants et à produire des bénéfices mesurables sur l'ensemble de la chaîne de valeur.

Les entreprises qui investissent dès aujourd'hui dans des solutions robustes, évolutives et directement opérationnelles disposeront d'un avantage compétitif durable. Elles seront mieux armées pour relever les défis de demain : produire plus vite, garantir un niveau de qualité toujours plus élevé et répondre avec agilité aux évolutions du marché.