Interview : chez Safran, le rôle central du big data

Curieusement, l'aéronautique, pourtant à la pointe en matière de R&D, n'a pas figuré parmi les early adopters des technologies du big data. Mais le secteur commence désormais à rattraper son retard en la matière. Safran fait partie des plus volontaristes. Le groupe a notamment créé une netité déidée au big data, Safran Analytics. Ghislaine Doukhan, sa directrice, en a détaillé les enjeux à Industrie & Technologies.

La création d'une division spécialisée dans le big data chez Safran, Safran Analytics, est relativement récente ?

G. D. C'est en effet assez récent puisque nos premières réflexions ont démarré à la fin de 2013. L'essentiel de ce travail préparatoire, qui a abouti à la création de Safran Analytics en janvier 2015, a eu lieu en 2014. Dans l'aéronautique, nous recueillons énormément de données, sur le fonctionnement en vol de nos équipements, la maintenance ou les essais, entre autres. En fait, nous en collectons sans doute même plus que le secteur automobile. Exploiter ces données peut nous permettre de mieux comprendre nos clients et la façon dont ils utilisent nos produits.

Quelle est l'importance stratégique de cette activité pour Safran ?

G. D. Elle est fondamentale. À l'avenir, on ne pourra plus vendre un produit sans apporter un package de services autour de ce produit, et sans gagner en performance. Et dans ces deux domaines, la donnée joue un rôle central. Les applications sont multiples : cela peut aller de la réduction du taux de rebuts en production au suivi en vol d'un moteur - par exemple pour baisser sa consommation- en passant par la maintenance prédictive. De même, les technologies du big data nous aideront à plus long terme à mieux concevoir nos produits.

Quels défis posent le big data dans l'aéronautique ?

G. D. Il faut tout d'abord avoir accès aux données, en étant vigilant quant à leur propriété, leur criticité et à la législation. C'est pour cela que nous devrons avoir un juriste spécialisé parmi nous. Ensuite, il faut parfois « nettoyer » ces données, et vérifier leur robustesse. Cela signifie qu'il faut se poser toute une série de questions : quels capteurs ont été utilisés ? Quand et où ? A quelle fréquence ? L'extraction est aussi un point important car parfois, les données sont écrasées. Et naturellement, il y a la question clé de la visualisation, car c'est elle qui permet de faire « parler » les données, pour repérer les anomalies.

Quelles technologies vont être mises en oeuvre ?

G. D. Nous sommes encore en phase exploratoire. Nous travaillons sur Hadoop pour sa flexibilité d'utilisation. Mais nous regarderons aussi des logiciels propriétaires. Et j'ai été récemment voir nos collègues de General Electric, qui ont déjà pris une orientation similaire.

PARCOURS

Diplômée d'HEC, elle est entrée dès la fin de ses études chez Snecma, où elle a notamment dirigé la division moyens d'essais, les programmes moteurs forte puissance et les services et rechanges. Elle est aujourd'hui directrice de Safran Analytics.

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