NAVAL GROUP, GICAN, DELFOX & ÆGIR sur le site AI for Industry by Artefact - L'IA au service de la supériorité opérationnelle

Alice Memang a expliqué que l'entreprise se concentre sur le développement de l'IA pour les systèmes autonomes, en utilisant l'apprentissage par renforcement profond. Delfox crée des simulations réalistes où l'IA apprend à gérer des missions complexes. L'objectif est de fournir aux opérateurs militaires des stratégies générées par l'IA pour les drones et d'autres systèmes, tout en garantissant l'approbation humaine des décisions finales. L'IA de Delfox vise à combler le fossé entre la simulation et les conditions réelles, donnant aux forces militaires un avantage stratégique.

Sébastien Rousset a expliqué comment l'IA optimise la conception et la maintenance des navires de guerre. Pendant la phase de conception, l'IA aide à acheminer les tuyaux et les câbles pour améliorer l'évolutivité et l'efficacité. Naval Group utilise également l'IA pour analyser les projets antérieurs et intégrer les enseignements tirés dans les conceptions futures. Dans le domaine de la maintenance, l'IA permet des actions prédictives, réduisant les temps d'arrêt imprévus et prolongeant la durée de vie des équipements. L'IA est essentielle à la gestion des chantiers navals complexes, où de nombreux corps de métier travaillent simultanément, garantissant ainsi la sécurité et le bon déroulement des opérations.

L'IA est essentielle dans les situations de combat où les navires de Naval Group collectent des milliers de points data . L'IA traite ces vastes informations en temps réel, aidant les opérateurs à prendre des décisions rapides et éclairées. Les systèmes sans pilote étant de plus en plus intégrés dans les opérations navales, l'IA jouera un rôle clé dans la gestion du volume écrasant de données du champ de bataille data et dans la garantie de la supériorité opérationnelle.

Mikael Volut d'Aegir a expliqué comment l'IA améliore les opérations maritimes civiles. Ses solutions sont axées sur la réduction des émissions de CO2, l'optimisation de la planification des itinéraires et l'amélioration de la sécurité des grands navires. L'IA analyse data à partir de multiples capteurs et aide les opérateurs à prendre de meilleures décisions. Aegir développe également des systèmes maritimes autonomes, en veillant à ce que l'IA puisse coordonner plusieurs robots et systèmes dans le cadre de missions complexes, réduisant ainsi les erreurs humaines et améliorant l'efficacité.

Un thème récurrent a été la nécessité d'expliquer l'IA. Alice Memang a souligné que les opérateurs doivent faire confiance aux décisions de l'IA, en particulier dans les contextes militaires critiques. Delfox s'efforce de rendre son IA explicable, permettant aux opérateurs de comprendre comment les décisions sont prises. De même, Sébastien Rousset a souligné l'importance de concevoir des solutions d'IA en tenant compte des besoins des utilisateurs, en faisant appel à des équipes pluridisciplinaires pour s'assurer que l'IA est à la fois efficace et digne de confiance pour les utilisateurs finaux.

Mikael Volut a noté que le secteur maritime civil est plus lent à adopter l'IA que le secteur militaire. Toutefois, l'élan est de plus en plus fort. Aegir introduit d'abord des modèles d'IA explicables, puis passe progressivement à des modèles de boîte noire plus puissants au fur et à mesure que les utilisateurs gagnent en confiance. L'accent est mis dans un premier temps sur l'aide à la décision, l'objectif à long terme étant de parvenir à une autonomie totale dans les opérations.

La session s'est terminée par une discussion sur l'importance de la collaboration de l'ensemble de l'industrie pour l'adoption de l'IA. Timothée Moulinier a souligné la nécessité d'un effort coordonné pour intégrer l'IA tout au long du cycle de vie des navires, de la construction au déploiement. Face à la concurrence mondiale croissante, en particulier celle de l'Asie, les entreprises françaises doivent adopter l'IA pour conserver une longueur d'avance dans les opérations maritimes.