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« La propriété des données est devenue un enjeu »

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Entretien Pour Yann Barbaux, le directeur innovation d’Airbus, la simulation de toutes les interactions d’un appareil et l’exploitation des big data sont essentielles à la création de nouveaux services.

« La propriété des données est devenue un enjeu »

Qu’attendez-vous de la simulation numérique ?

Un avion est une bête compliquée, d’un point de vue physique et technique. Il évolue qui plus est dans un environnement changeant. Nous savons simuler certains scénarios d’interaction entre les différents systèmes d’un avion que sont le cockpit, les moteurs ou bien les trains d’atterrissage, mais pas encore l’ensemble de ceux qui nous sont demandés par nos architectes.

Vos outils de calcul évoluent-ils ?

Jusqu’à présent, avant d’assembler un appareil, une fois les équipements définis, nous construisions un avion « zéro » dans un hangar, que nous appelons l’« iron bird » (l’oiseau de métal), comme ce fut le cas avec l’A 350?XWB. Cet iron bird comprend tous les systèmes de l’avion, mais pas les éléments de structures. Cela nous permettait de vérifier le bon fonctionnement de l’appareil avant d’assembler le premier avion. Aujourd’hui, l’un des axes majeurs est la mise au point de ce que nous appelons le « virtual iron bird », autrement dit la?simulation de l’ensemble des interactions entre les différents systèmes de l’avion.

N’est-ce pas le rôle de la maquette numérique ?

Non, la maquette numérique n’est qu’une définition géométrique de l’appareil. Ce n’est pas parce vous avez la carte de France que vous savez comment se comportent les Français. Ce n’est pas parce que vous avez la définition géométrique d’un avion que vous savez comment interagissent ses différents systèmes. Il y a différents types de simulations. Celle que je viens de décrire concerne la phase de développement de l’appareil.

De quel autre type de simulation avez-vous besoin ?

Une simulation plus en amont qui aide à la définition même de l’appareil, juste après en avoir élaboré les premières spécifications. Elle devra également descendre peu à peu dans le?détail jusqu’à simuler la moindre pièce et prendre en compte l’aérodynamisme, l’écoulement des fluides et?de très nombreux paramètres physiques. Notre objectif est de développer une?maquette numérique fonctionnelle qui permettrait de faire tourner des boucles d’interactions pour vérifier la cohérence avec la définition initiale de l’avion. Elle n’existe pas encore, en raison de la très grande variété – et la complexité – des phénomènes physiques.

Votre objectif est-il de simuler l’ensemble d’un avion ?

Je ne suis pas certain qu’il y aurait un intérêt réel… Il faudrait mettre au point une simulation numérique de l’ensemble de l’avion, mais par parties. Entre un modèle global qui simule l’aérodynamique d’un appareil et un autre qui décrit le comportement d’un panneau de voilure, les échelles sont trop éloignées. C’est d’une maquette multi-échelle capable de passer du local au global dont nous avons besoin, au même titre que les physiciens tentent de trouver un modèle pour passer du microscopique au macroscopique. C’est un rêve atteignable dans les cinq prochaines années peut-être, si l’on s’y met sérieusement.

Quel gain de temps en espérez-vous ?

Pour un avion complètement nouveau, nous pourrions réduire de dix mois le développement, par rapport à un cycle complet de soixante mois en moyenne, entre la décision de le produire et son entrée en service. Mais la réduction du temps n’est pas la seule retombée attendue. Elle concernera aussi la qualité des pièces. Le sens commun nous amène à penser que les essais physiques sont plus fiables que la simulation. Sauf que chacun de ces essais correspond à un point de fonctionnement. Avec la simulation, on peut introduire une?dispersion des données, autrement dit, simuler un?très grand nombre d’essais dans des cas de figure différents. On accède alors à?une approche statistique des performances.

La simulation peut-elle servir à certifier une pièce ?

Certifier une pièce sur la seule base de la simulation numérique, on peut en rêver. Mais nous préparons déjà cette?certification par le calcul. Pour l’A 318, nous avons exploité la?simulation numérique pour la certification du positionnement des antennes. Il s’agit d’un cas complexe. Les antennes sont perturbées par la structure et elles se perturbent entre elles. Nous avons su démontrer aux autorités de certification que l’on pouvait avoir une approche numérique en mettant en évidence les similitudes et différences avec les avions?déjà?certifiés.

Ce principe pourrait-il être étendu à d’autres pièces ?

La simulation numérique pourrait permettre de réduire les essais les moins utiles, et de faire « mieux » les essais nécessaires et uniquement ceux-là. Nous voulons accroître les?essais physiques en phase préliminaire pour augmenter la?quantité de données disponibles et les réduire dans une?phase plus avancée du développement, ce dernier étant long et coûteux, et pas toujours le plus riche en enseignement !

Peut-on imaginer une certification 100 % numérique ?

Une évolution culturelle est en train de voir le jour. Mais pour que la certification via le numérique soit acceptable, il faut que nous ayons au préalable défini des règles sur les données acquises, sur la robustesse du modèle numérique et les responsabilités de chacun. L’un de nos chantiers repose aujourd’hui sur la gestion des incertitudes.

Qu’entendez-vous par gestion des incertitudes ?

Dans la simulation numérique, les incertitudes sont issues des données provenant d’essais, mais aussi des logiciels. La?simulation numérique n’est clairement pas déterministe. On se doit de vérifier comment ces incertitudes se propagent dans les différents modèles ! Cela peut être traité de manière analytique, via les mathématiques. Ou par une approche directe qui consiste à faire tourner plusieurs fois le cas avec une approche statistique qui s’apparente alors à une série d’essais physiques.

S’ouvre alors devant vous le défi de la gestion du big data…

Oui, nous avons d’ailleurs centralisé nos ressources en supercalculateurs à Toulouse et Hambourg. Grâce aux technologies de big data, nous pouvons déjà réduire le temps d’analyse des données en vol pour la certification. La fouille dans les données nous est aussi utile pour imaginer des services aux compagnies aériennes. Quand on rassemble celles de l’avion, on peut en optimiser l’exploitation et réduire la consommation de carburant, par exemple. En synthétisant les données sur l’état d’une flotte d’avions en vol, on pourrait optimiser le trafic aérien et développer la maintenance prédictive des avions. Nous réfléchissons à nous organiser autrement pour aller plus loin sur ce sujet.

Comment organisez-vous le partage de données ?

Comme on donne beaucoup de valeurs aux données, personne ne veut les échanger. Leur propriété est devenue un enjeu. L’apparition du « chief data officer » prouve la sensibilité croissante de ce sujet. Concernant la maintenance prédictive, certaines données appartiennent à la compagnie aérienne, d’autres à Airbus ou aux sous-traitants. Or pour les exploiter, il faut l’ensemble de ces données. Les modèles économiques ne sont pas clairs. Et une fois collectées, encore faut-il savoir les exploiter ! C’est un enjeu technique fondamental auquel nous nous attaquons très sérieusement, car, demain, le big data pourraient nous donner les moyens d’identifier de la valeur là où nous ne pensions pas en trouver…

Usine Nouvelle N°3418_HSFR

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