Hors collection - Droit de l'intelligence artificielle - 1re - 121

CHAPITRE 3 - QUESTIONS SECTORIELLES
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temps réel, permettant aux systèmes de réguler les feux de signalisation et de proposer des itinéraires
alternatifs, en cas de congestion.
L'activité du transport de marchandises et de la logistique se prête aux applications d'IA pour plusieurs
raisons : la fluctuation de la demande, l'implication de plusieurs acteurs ayant des objectifs et des intérêts
différents, et les problèmes d'optimisation complexes. Ces éléments sont relevés dans une étude
technique sur l'IA dans le secteur de la logistique, réalisée par l'association Alliance for Logistics Innovation
through Collaboration in Europe67
.
Dans le transport ferroviaire, les trois domaines d'application de l'IA portent sur :
- l'infrastructure : la maintenance conditionnelle ou prédictive notamment. Par exemple, le
nombre de mouvements quotidiens d'une lame d'aiguillage permet de déterminer le degré
d'usure supposé68
;
- le train : l'analyse des données porte essentiellement par les systèmes de surveillance des composants
rotatifs, tels que les composants des essieux, la base des données d'accélération et de
vibration ;
- l'exploitation : la recherche et le développement se concentrent en particulier sur les domaines de
la planification des horaires et certains degrés de conduite automatique.
Dans le transport aérien, les applications d'IA apportent une assistance aux professionnels de
l'aviation69
. Lors des opérations aériennes, l'IA peut d'améliorer l'efficacité opérationnelle du vol,
notamment en anticipant les turbulences et les conditions givrantes.
La maintenance prédictive fondée sur l'IA peut contribuer à optimiser les calendriers de maintenance
et prévenir les défaillances. L'optimisation des trajectoires de vol est une des façons dont l'IA peut
contribuer à réduire les émissions de carbone liées aux opérations aériennes.
En analysant les données relatives aux conditions météorologiques, aux configurations de secteur, à la
congestion du trafic aérien, l'IA pourrait soutenir l'optimisation des lignes aériennes mais aussi réduire
les coûts, les temps de vol et la consommation de carburant.
Au sein des aéroports, l'IA peut contribuer à la détection d'objets intrus sur les pistes et d'aéronefs sans
pilote illégaux dans les environs des aéroports, ainsi que contribuer à la prévention des collisions
aviaires. À l'intérieur des terminaux aéroportuaires, l'IA peut être utile dans le cadre de la surveillance,
des contrôles de sécurité et de la détection des marchandises dangereuses.
L'AESA (Agence de l'Union européenne pour la sécurité aérienne ou European Union Aviation Safety
Agency) présente dans sa feuille de route relative à l'IA de 2023, les dimensions éthiques et sécuritaires
du développement des SIA dans le domaine de l'aviation : « Un autre exemple illustrant l'apport
précieux de l'IA est celui des analyses d'impact. L'analyse des impacts environnementaux de l'aviation,
tels que le bruit autour des aéroports ou les émissions des moteurs en vol, est une activité à forte
intensité de données et de calcul. L'IA peut permettre à l'EASA d'améliorer sa capacité à traiter ce
type de données. ». L'intégration des SIA dans l'aviation, selon l'AESA, comporte des risques et des
défis, par exemple la complexité des systèmes d'apprentissage automatique, les considérations éthiques
et la cybersécurité des systèmes d'IA. Grâce à sa feuille de route sur l'IA, l'EASA s'engage à faire en
sorte que l'industrie aéronautique bénéficie du potentiel d'intégration de l'intelligence artificielle au
67. AI in logistics, « Alliance for Logistics Innovation through Collaboration in Europe », May 2024.
68. De Kemmeter F., Que peut faire l'intelligence artificielle au sein du secteur ferroviaire ?, 28 juin 2023 : railtech.be
69. Artificial intelligence roadmap 2.0, AESA, 2023 : aesa.europpa.eu

http://www.railtech.be http://aesa.europpa.eu

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