Airbus teste l’IA dans l’une des manœuvres les plus délicates d’un vol : l’atterrissage

L’atterrissage d’un avion commercial semble, vu du hublot, être une séquence presque routinière, mais en réalité, il s’agit de l’une des phases les plus exigeantes du vol, une manœuvre dans laquelle les pilotes, les systèmes de navigation, les conditions météorologiques et les infrastructures aéroportuaires doivent s’adapter avec une énorme précision. Ce qu’Airbus étudie actuellement, c’est si l’intelligence artificielle peut contribuer à cet ajustement. Leur proposition implique des caméras installées sur l’avion lui-même et une vision artificielle pour analyser en temps réel les références de piste lors de l’atterrissage.

Ce que l’entreprise a mis sur la table s’appelle Vision Landing Application. Airbus l’a présenté dans le cadre de VivaTech 2026 comme une technologie encore en phase de recherche, nous n’envisageons donc pas quelque chose qui atteindra les avions commerciaux demain. Pourtant, l’idée qu’il laisse derrière lui est assez simple à comprendre : économiser toutes les distances avec l’aviation, il rappelle conceptuellement ce que l’on a déjà vu dans les véhicules terrestres autonomes.

Autoland n’est pas nouveau, mais vise à évoluer

Ici, vous devez séparer deux choses qui peuvent sembler identiques, mais qui ne le sont pas. Les avions commerciaux peuvent déjà atterrir automatiquement dans certaines conditions, mais cela ne signifie pas que le système est toujours disponible, sur n’importe quel aéroport et quel que soit l’équipage. Un avion certifié, une infrastructure adéquate, des procédures autorisées et des pilotes formés sont nécessaires pour opérer dans ce cadre. Comme on peut le constater, la nouveauté qu’Airbus explore n’élimine pas cette réalité : elle tente d’ajouter une autre forme de guidage, née à l’intérieur de l’avion lui-même, à un écosystème où le pilote continue d’être un élément central.

Concernant la démonstration à VivaTech, il faut préciser qu’il ne s’agit pas d’un atterrissage d’avion en plein événement ni d’un test commercial réalisé devant public. L’exposition visait à expliquer comment la vision par ordinateur peut améliorer les procédures d’atterrissage automatisées. C’est moins spectaculaire que d’imaginer un A350 atterrissant sur une foire, mais bien plus important de comprendre où en est réellement la technologie.

Or, tout cela ne vient pas de rien. Airbus l’inscrit dans une feuille de route d’automatisation qui a commencé à prendre forme il y a des années avec ATTOL, un projet lancé en 2018 pour explorer le roulage, le décollage et l’atterrissage autonomes grâce à la reconnaissance d’images, sans recourir aux systèmes au sol conventionnels tels que l’ILS ou le GBAS. Viennent ensuite d’autres programmes : DragonFly, axé sur l’assistance au pilotage, les opérations d’urgence automatiques et la réduction de la charge de travail lors du roulage ; et Auto’Mate, avec un objectif différent, le ravitaillement en vol, mais avec des briques technologiques très proches, comme des caméras, du LiDAR, un positionnement de haute précision et des algorithmes d’IA.

Le prochain nom de cette chaîne est Optimate, un démonstrateur Airbus UpNext que la société décrit comme une sorte de cabine sur roues d’A350. Il ne s’agit pas d’un avion, mais d’un véhicule d’essai conçu pour amener les capteurs, les systèmes et l’automatisation dans l’environnement réel d’un aéroport sans transformer chaque essai en vol. Cela comprend des caméras, un radar 4D, du LiDAR, des modèles de protection de trajectoire, des fonctions contre les incursions sur piste et même un assistant virtuel pour interpréter les autorisations de contrôle aérien.

Vision Landing Application vise à être utile dans au moins deux cas particulièrement sensibles : les aérodromes éloignés avec peu ou pas d’infrastructures avancées et les environnements dans lesquels le GNSS, le système de navigation par satellite que de nombreux systèmes utilisent comme référence, peut être dégradé, interféré ou indisponible du tout. Dans ces cas-là, la capacité de l’avion à interpréter visuellement ce qui se trouve devant lui ne remplace pas la sécurité opérationnelle, mais ajoute un potentiel réseau de soutien.

L’expression utilisée par Airbus est « IA embarquée », mais on peut la traduire plus clairement par IA embarquée. La différence compte : il ne s’agit pas d’une IA supportée par des serveurs externes, mais d’une capacité intégrée aux systèmes de l’avion. Dans un avion, il n’y a pas d’énergie excédentaire, il n’y a pas de capacité de calcul excédentaire et il ne suffit pas qu’un algorithme fonctionne bien dans une démonstration. Pour se rapprocher de la certification, le constructeur européen a besoin que le comportement du matériel et des logiciels soit contrôlable, traçable et compatible avec les exigences de sécurité de l’aviation commerciale.

C’est l’une des raisons pour lesquelles il est sage d’éviter le passage facile aux avions sans pilote. Ce que décrit Airbus est bien plus proche d’une cabine dotée de meilleures aides que d’une cabine vide. Ses systèmes cherchent à alléger les tâches répétitives, à améliorer l’attention de l’équipage et à ajouter des couches d’informations. Si l’IA embarquée finit par arriver dans les avions commerciaux, sa première fonction raisonnable ne sera pas de remplacer le pilote, mais plutôt de lui donner de meilleurs outils.

De là à l’avion commercial, il y a encore un long chemin à parcourir. Airbus devra démontrer que cette technologie fonctionne de manière fiable dans des scénarios très différents, l’intégrer au reste des systèmes de l’avion et passer par un processus de certification conçu précisément pour éviter qu’une innovation prometteuse n’atteigne prématurément une exploitation réelle. L’application Vision Landing ne change pas la manière d’atterrir demain, mais elle montre une direction très spécifique vers laquelle se dirige au moins une partie de l’industrie.

Images | Airbus

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