Façonner l’avenir de la gestion du trafic aérien en équipe
LFV explore le contrôle autonome du trafic aérien piloté par l’IA
Vue aérienne d’un aéroport et d’avions

En 2017, l’ingénieur aéronautique Robin Hughes s’est fait dépasser par une Tesla. Au courant du fait que l’entreprise innovante testait des véhicules autonomes, Hughes s’est fait la réflexion suivante : « Si les voitures autonomes sont réalisables dans un environnement chaotique, le contrôle autonome du trafic aérien pourrait-elle être possible dans un environnement contrôlé ? » Curieux par nature, Hughes a alors entrepris de trouver la réponse.

Pour accélérer en toute sécurité le flux de trafic dans un espace aérien attribué, les contrôleurs aériens utilisent un radar pour surveiller l’emplacement des avions et communiquer par radio avec les pilotes. Pour éviter les collisions, les contrôleurs appliquent des règles de séparation qui garantissent que chaque avion conserve un minimum d’espace vide autour de lui. Les contrôleurs aériens ont un travail très stressant qui laisse peu la place à l’erreur. Comme la demande de voyages aériens n’a cessé d’augmenter, les contrôleurs ont dû gérer un nombre accru de vols. Pendant des années, le secteur de l’aviation a cherché à accroître l’efficacité de la gestion du trafic aérien afin de réduire la pression exercée sur les contrôleurs aériens et les coûts associés.

En tant que responsable de l’ingénierie chez Luftfartsverket (LFV), un fournisseur de services de navigation aérienne suédois, Hughes avait tout cela en tête, ainsi que le souvenir d’avoir vu l’ordinateur IBM watsonx battre les meilleurs concurrents au quiz télévisé Jeopardy!. Il a pensé : « Si IBM peut utiliser l’IA pour faire cela, leurs équipes peuvent sûrement m’aider. » Quelques mois plus tard, une équipe d’IBM Garage , un framework dédié à transformation numérique, était dans les bureaux de LFV pour animer des ateliers de découverte et d’architecture techniques. Lors de ces ateliers, l’équipe mixte a validé que le concept de contrôle autonome du trafic aérien devrait en effet être possible.

Des capacités accrues

 

Lors des simulations de contrôle du trafic aérien effectuées, la solution maintient la séparation à environ 200 % des capacités habituelles

Une puissance supérieure

 

En une seule seconde, l’application peut exécuter près de 800 résolutions de conflits autres

IBM Garage a été un moyen direct et efficace de mettre en place le projet, de le gérer et d’avoir accès aux compétences présentes chez IBM. Robin Hughes Responsable de l’ingénierie Luftfartsverket
L’espace aérien représenté comme un échiquier en 3D

Pendant que les ingénieurs de LFV travaillaient sur le financement et la collecte de données, les experts IBM Garage du site de Copenhague, au Danemark, ont fait appel à l’équipe de IBM Research et aux développeurs pour la plateforme d’analyse IBM Streams. L’équipe mixte élargie de LFV et IBM a collaboré lors d’un atelier IBM Enterprise Design Thinking. Comme la méthodologie IBM Garage s’appuie sur la conception centrée sur l’utilisateur, LFV a inclus deux contrôleurs aériens qui ont fourni des informations sur des facteurs tels que les limites de l’avion, la charge de carburant et la coopération entre pilotes.

Grâce à une vision et à un plan technique solides, l’équipe était prête à commencer à développer un Advanced Autoplanner (AAP), une solution autonome de contrôle du trafic aérien pilotée par l’IA et financée par l’administration suédoise des transports. Mais la pandémie de COVID-19 a frappé et les pays nordiques sont entrés en période de confinement. La résilience faisant partie l’ADN de la méthodologie agile d’IBM Garage, le projet est néanmoins resté sur la bonne voie. Les membres de l’équipe en Europe et aux États-Unis ont maintenu des réunions, simulations et points téléphoniques d’avancement technique à fréquence régulière en toute flexibilité, ce qui a permis de développer avec succès le premier produit minimum viable (MVP) de la solution AAP.

Les normes aéronautiques exigent le respect de cinq milles nautiques autour de chaque avion en vol à tout moment. Lorsqu’elle a élaboré la solution AAP, l’équipe LFV et IBM Garage a prévu une marge de six milles nautiques. Si les avions se rapprochent plus que cette distance, on parle de « perte de séparation », ce qui peut entraîner une collision quelque temps après. La solution AAP fonctionne en deux phases, car elle gère un secteur aérien spécifique. Tout d’abord, une technologie d’exploration de l’espace 3D basée sur une trame permet de suivre et de prévoir en permanence la position des avions en temps réel. Si l’application détermine qu’un avion va subir une perte de séparation, elle est capable d’exécuter près de 800 scénarios possibles - en une seconde - pour modifier légèrement la trajectoire, la vitesse ou l’altitude de l’avion. La solution AAP examine les conséquences de la trajectoire d’un scénario sur l’ensemble de l’espace aérien du secteur, comme un échiquier en 3D, puis identifie les actions sûres qui éviteront les conflits futurs.

Dans un deuxième temps, la solution utilise une approche basée sur des règles pour classer les actions identifiées dans la première phase, puis envoie la meilleure option au pilote. Le pilote peut exécuter l’instruction ou communiquer que cela n’est pas possible. Par exemple, si l’instruction est d’augmenter l’altitude de l’avion de 1 000 pieds et que le pilote détermine que cela n’est pas possible, l’application fournira alors une instruction alternative, comme celle d’ajuster la trajectoire de cinq degrés à l’est. La solution AAP assure également le suivi jusqu’au moment où l’appareil est en sécurité et peut reprendre son plan de vol initial.

Une forte incitation à repenser le développement de l’IA

Étonnamment, la pandémie a eu un impact positif sur un aspect essentiel du projet. Étant donné que LFV contrôle à la fois le trafic aérien civil et militaire en Suède, ses données sont hautement sécurisées et donc inaccessibles hors site. Pendant le confinement, l’équipe étendue n’était plus autorisée à entrer sur le site et ne pouvait donc plus accéder aux données nécessaires pour créer le modèle d’IA de la solution AAP. Se retrouvant dans l’obligation de repenser le développement de l’IA, le groupe a décidé de créer un modèle d’IA basé sur l’intégration avec un simulateur de recherche de contrôle du trafic aérien (NARSIM) du NLR (Laboratoire national néerlandais pour l’aviation et l’aérospatiale).

Les spécialistes des données ont créé un modèle d’IA déterministe avec un algorithme personnalisé sur la plateforme d’analyse IBM Streams, puis ont ouvert une connexion entre le simulateur NARSIM et IBM Streams reposant sur IBM Cloud. Ils simulaient le trafic dans l’espace aérien déterminé et, selon les résultats obtenus, ont continué à affiner l’algorithme et à itérer le modèle d’IA. Une base de données IBM Db2 stocke les données de l’application IBM Streams et une base de données IBM Cloudant stocke les instructions de la solution AAP pour le contrôleur aérien et le pilote.

Le succès obtenu à 200 % des capacités habituelles

LFV et IBM ont co-créé le premier produit minimum viable (MVP) de la solution AAP en seulement quatre mois, ce qui a impressionné Hughes. « Personne ne me croit quand je leur dis que nous avons fait cela en environ 17 semaines. Alors qu’habituellement, nos temps de développement sont compris entre deux et cinq ans. »

La profondeur, l’ampleur et le rythme du travail réalisé témoignent du dévouement des membres de l’équipe LFV et IBM et de l’efficacité de l’approche d’IBM Garage. Comme Hughes l’explique, « IBM Garage a été un moyen direct et efficace de mettre en place le projet, de le gérer et d’avoir accès aux compétences présentes chez IBM. »Il a été particulièrement enthousiasmé par la pertinence de la méthodologie pour créer, tester et valider les composants les plus risqués de l’application avant de passer aux étapes suivantes.

Dans le secteur de l’aviation, la sécurité sera toujours la priorité.Alors que le développement de concepts innovants tels que le contrôle autonome du trafic aérien est passionnant à voir sur les simulateurs, l’implémentation dans le monde réel prendra du temps et évoluera progressivement. Les futures itérations de la solution AAP tiennent compte des conditions météorologiques et des zones d’exclusion aérienne et intègrent des capacités d’IA non déterministes et d’apprentissage automatique. LFV prévoit également d’étendre la solution de l’espace aérien suédois à d’autres régions d’Europe, et des groupes de travail européens sont impatients de contribuer au projet. La solution AAP continue d’exécuter des simulations réussies à environ 200 % des capacités habituelles.

La solution est sur la bonne voie pour alléger une partie de la charge pesant sur les contrôleurs aériens et améliorer l’efficacité dans les différents espaces aériens. Dans quelques décennies, la gestion automatisée du trafic aérien pourrait devenir la norme. Nous serons alors ébahis de voir à quel point c’était stressant autrefois et comment la curiosité insatiable d’un ingénieur a transformé tout un secteur.

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À propos de Luftfartsverket

Basée à Norrköping, en Suède, la société LFV (lien externe à ibm.com) fournit des solutions de contrôle du trafic aérien et les services associés pour l’aviation civile et militaire en Suède. Dans des situations normales (avant la pandémie), les contrôleurs aériens de LFV gèrent environ 2 000 avions par jour dans l’espace aérien suédois. LFV emploie 1 100 personnes et réalise un chiffre d’affaires annuel de 3,1 milliards de SEK.

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