DIFFUSION : 6440 DATA AIRLINES

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1 DATA AIRLINES Comment les données vont réinventer l'aéro Les technologies du big data investissent tous les métiers de l'industrie aéronautique. Nous avons mené l'enquête sur cette déferlante, dans ce numéro spécial Bourget. Découvrez-en les promesses, de la conception à la maintenance, de la production à la maîtrise de la consommation, la gestion du trafic ou la sécurité. ne académie des analytics chez Airbus Helieopters, une entité chez Safran, une nouvelle offre Microsoft dédiée à l'aéronauti que, un partenariat entre IBMet Pratt S; Whitney... Depuis quelques mois, les initiatives liées à l'analyse des données se multiplient dans l'industrie aéronautique. Le secteur, qui a curieusement mis un peu de temps à adopter les techno logies du big data, en fait désormais un axe stratégique de développement. 6t "/odes acteurs de l'aéronautique en ont ainsi fait DE une priorité ONT FAIT pour 2ûi 5,selon un rapport DU BIC DATA de Gênera] Electnc et Accen UNE PRIORITÉ ture. Bien gérer les gros volu POUR2015 mes de données générées par industrie aéronautique dans son ensemble est en effet porteur de pro messes tous azimuts. Chez Airbus, le big data permet, par exemple, de réduire la durée des campagnes de vols d'essai tout en analysant un nombre croissant de paramètres. Le pro gramme européen Sesar (Single europen sky ATM research) doit, quant à lui, permettre d'optimiser le trafic aérien, en réduisant le DES ACTEURSQA L'AÉRONAUTIQUE gaspillage de carburant et en améliorant la sécurité. Toujours en matière de sécurité, l'entreprise de télécommunications Inmar sat planche sur un service de «boîte noire dans le cloud», pour récupérer directement les données envoyées par l'avion lors de la détection d'un événement catastrophique, au lieu d'avoir à retrouver a posteriori un boîtier soumis à rude épreuve lors d'un crash. Côté maintenance, le big data doit permettre de basculer dans une approche prédictive, pour réduire le temps d'immobilisation des appareils. Enfin, outre des gains de productivité, l'adoption du big data fait évoluer les business models, qui demain seront davan tage centrés sur la disponi bilité et l'usage que sur le seul produit. Des perspectives qui pourraient permettre à cer tains acteurs de grignoter de nouvelles parts de marché. Encore faut-il relever les défis technologiques associés, qui consistent à extraire, analyser et visualiser des données dont le volume et l'hétérogénéité ne cessent de croître, x DD

2 Aéronautique Le big data aux manettes Déjà producteurs de grandes quantités de données, les acteurs du secteur devront apprendre à les extraire, les visualiser et les ana lyser pour rester compétitifs. Un triple défi technologique, qui peut être relevé en misant sur les progrès de la science des algorithmes, la généralisation destechnologies du cloud, et l'émergence de mo teurs de classement et d'analyse comme Hadoop. Un Everest de données... c'est la façon dont l'industrie aéronauti que voit le big data. Les avions et leurs centaines de milliers de com posants sont de fait des «objets» de plus en plus connectés. Un turboréacteur émet plu sieurs téraoctets de données au cours d'un vol!lescapteurs sont notamment dissémi nés dans le fuselage, les pompes hydrauli ques ou l'avionique. Maisles échelles chan gent :«Il va falloir passer au yottaoctet, soit iooo milliards de téraoctets», prévient Fabrice Bourdeix, vice-président stratégie, division systèmes d'information et de com munications sécurisés de Thaïes. Paradoxalement, l'industrie aéronauti que, pourtant à la pointe en matière d'inno vations, a mis un peu de temps à s'y atteler, Airbus entame tout juste une démarche coordonnée à l'échelle du groupe sur le big data, même si certaines de ses filiales ont 1. Une évolution incontournable Un marché en plein boom L'aéronautique à (a traîne., Automobile Télécoms Financé Traitement tt du pétrole aérospatial et du gaz Pourcentage d'entreprises utilisatrices des technologies du big data en 2012, par secteur d'activités.mais en passe de combler son retard Chiffre d'affaires du marché mondial du big dota, en milliards de dollars desactei nautique

3 avancé sur le sujet. L'avionneur vient d'ailleurs d'annoncer, s'être doté d'un «monsieur digital», en la personne de Frédéric Sutter, directeur du programme de la digital] sarion du groupe. Safran vient, de son côté, de créer une entité chargée de coordonner la gestion massive des données, Safran Analytics. Chez Air France KLM,qui a une vraie problématique dans la mainte nance des avions et le fret, le programme big data n'a été lancé qu'en novembre 2014, sous la direction de David Huck. «Dès que l'un de nos avions se pose, il se connecte à notre réseau Wi-Fi et émet des séries de données sur tous ses systèmes», détaille l'intéressé. Certains ont toutefois pris une petite avance, comme Thaïes. «Nous avons une force de frappe potentielle de ingénieurs dédiés au digital et de 80data scientists en France», annonce Fabrice Bourdeix. Pour mettre à niveau ses connaissances C'est un des randaz-vous incontournables pour qui veut actualiser ses connaissances sur le traitement massif des données. Lors des conférences Strata * Hodoop, on parte outils, technologies et nouvelles architectures du big data. Celles qui ont été organisées en 201A ont été enregistrées en vidéo. La prochaine conférence aura lieu à New York, du 29 septembre au 1" octobre L'organisateur, O'Reilly Media Inc, propose aussi des cycles de conférences sur la vélocité et tes logiciels open source. Strata+Hadoop industrie-techno.com m «Le big data touche aujourd'hui tout le monde, y compris les PME, dans tous les domaines où les calculs sont impor tants», analyse Yannick Lejeune, direc teur Internet du groupe Ionis. Mainte nance prédictive, essais en vol, lean manufacturing, gestion du trafic aérien : les applications sont multiples. La science des algorithmes, la généralisation des technologies du cloud, et l'émergence de moteurs de classement et d'analyse comme Hadoop mettent désormais à la disposition des industriels une variété d'outils à faible coût. Par exemple, le sys tème de cartographie du ciel Gaia (3 petaoctets de données à stocker) utilise une plate-forme Hadoop qui coûte cinq fois moins cher qu'une base de données relationnelle classique. «Dans le domaine de la maintenance, l'alliance entre le big data et la fabrication additive va consti-

4 Ghislaine Doukhan directrice de Safran Analytics «La donnée joue un rôle central tout au long # du cycle de vie» M La création d'tmtf division spécialisée dans le big data chez Safran, Safran Analytics, est relativement récent*? fi. D. C'est en effet assez récent puisque nos premières réflexions ont démarré à la fin de 2013.IJessentiel de ce travail pré paratoire, qui a abouti à la création de Safran Analytics en janvier 201s,aeu lieu en Dans l'aéronautique, nous recueillons énormément de données, sur le fonctionnement en vol de nos équipe ments, la maintenance ou les essais, entre autres. En fait, nous en collectons sans doute même plus que le secteur automo bile. Exploiter ces données peut nous per mettre de mieux comprendre nos clients et la façon dont ils utilisent nos pro duits. I Quelle est Pimportonce 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 dé ce produit, et sans gagner en perfor mance. Et dans ces deux domaines, k donnée joue un rôle central. Les applica tions sont multiples : cela peut aller de la réduction du taux de rebuts en produc tion au suivi en vol d'un moteur ~ par exemple pour baisser sa consommalionenjjassant par kiriaim^ance prédictive. De même, les technologies du big data nous aideront à plus long terme à mieux concevoir nos produits. H Quels défis posent le big data dons l'aéronautique? S. D. 11faut 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 Içur robustesse. Cela signifie qu'il faut se poser toute unesérie de ques tions: quels capteurs Ont été utilisés? Quand et où? A quelle fréquence? L'ex traction est aussi un point important car parfois, les données sont écrasées. Etnatu rellement, il y a la question clé de la visualisation, car c'esteue qui permet de faire «parler» les données, pour repérer les anomalies. M QuMle* technolooies vont être mises en oeuvre? G. 0. Nous sommes encore en phase exploratxsire.nous travaillonssur Hadoop rx»ur sa flexir^té d'utilisation. Mais nous regarderons aussi des logiciels propriétai res. Et fat été lëcern&ïfirit voir nos collè gues de General Electric, qui ont déjà pris une orierttatioft similaire. tuer une rupture majeure», pronostique Massi Begous, directeur associé chargé du secteur aéronautique au sein du cabinet Roland Berger. A condition de relever les trois défis du big data: extraire, visualiser et analyser. Extraire Dans le magma des téraoctets et yottaoctets dénicher les données utiles est évi demment la première étape indispensable. «Le big data, c'est comme chercher un aiguille dans une botte de foin», résume Fabrice Bourdeix de Thaïes. L'un des fon dements de cette science est de chercher les anomalies, ou «signaux faibles», en jargon big data. Par exemple, dans une application développée par Thaïes dans le domaine du contrôle des passagers dans un aéroport, les algorithmes développés par la firme française utilisent plusieurs sources d'informations: le «Passenger main record» (PMR), un document recueilli par les compagnies aériennes lors de l'achat du billet qui comporte 19 champs, ou encore différentes bases de données étatiques (dont des données bio métriques, par exemple). «En croisant tout cela, on va extraire cequi sort de la norma lité, afin de repérer un individu potentiel lement dangereux. Toutefois, nous le fai sons sans paramétrer a priori ce qu'est la «normalité». Faute de quoi, cespersonnes pourraient un jour ou l'autre découvrir nos paramètres», précise Pascal Zenoni, responsable du projet Par ailleurs, il faut bien veiller à la robus tesse et à l'origine des données. Avec toutes les implications juridiques que cela entraîne. En effet,une donnée a souvent un propriétaire. Avant de l'utiliser, il faut donc être certain qu'elle est libre d'accès, ou que l'on dispose de l'autorisation de s'en servir. «Nous nous posons la question de savoir si les données sont la propriété du groupe Safran ou celle de notre client», précise ainsi Ghislaine Doukhan, directrice de Safran Analytics. Par ailleurs, il faut vérifier l'intégrité des fichiers, la façon dont les don nées ont été récoltées, la fréquence à laquelle cela a été fait (ou au contraire le caractère ponctuel du recueil), et la nature. des capteurs utilisés. «C'est extrêmement q'

5 a important, pour être sûr de retrouver faci lement les données lorsqu'il faudra les ana lyser», souligne Emmanuel Noirhomme, responsable des opérations au sein de la jeune socitété Redbird. qui propose de recueillir des images à l'aide de petits dm nés. La quantité de données recueillies (ioo gigaoctets par mission) a conduit Redbird à industrialiser son activité big data. Redbird emploie ainsi près de vingtcinq ingénieurs pour développer ses pro pres algorithmes, et travaille avec le cloud d'anwon pour les faire tourner. Visualiser «L'un ries points importants dans le big data est de mettre à disposition du client la bonne information très rapidement», résume Emmanuel Noirhomme. Redbird, par exemple, amasse des images permet tant de délecter une fuite sur un gazoduc, ou de contrôler une ligne a haute tension, en surveillant la progression de la végéta tion. La visualisation de ces images dépend étroitement de l'efficacité des algorithmes et permet de concrétiser la donnée pour l'utilisateur. Dans le domaine de la cyber sécurité, stratégique pour l'aéronautique, Thaïes a développé un outil de visualisa tion sous forme d'une cartographie com plète d'un système informatique, pour repé rer les machines infectées et la provenance de l'anomalie. Ce logiciel, l'ulip, a été conçu et adapté à la cybersécurité avec le Labo ratoire bordelais de recherche y^y\ informatique (Labri).

6 » Petits drones, gros fichiers > La gestion des données est au coeur du métier de certains dronistes, qui captent au cours de leurs missions différentes informations pour les restituer sous un format directement utilisable par leurs clients. Airinov analyse ainsi les besoins agronomiques (azote par exemple) des terres agricoles en mesurant la lumière réfléchie par le couvert végétal dans quatre bandes distinctes. Studiofly utilise plusieurs technologies, dont des photographies haute résolution pour réaliser des modélisations 3D texturées, ou encore la thermographie pour établir un diagnostic thermique de bâtiments, ou surveiller des installations électriques. Redbird propose également des missions de surveillance de lignes à haute tension, ou encore de carrières ou de mines. «80*^ de nos ingénieurs sont spécialisés dans les datas», annonce Emmanuel Noirhomme, cofondateur de Redbird et responsable des opérations. En trois ans d'existence, la PMEa déjà réalisé plus de 500 missions, en accumulant à chaque fois environ 100 gigas de données. MESURE D'ECL/VIREIVIEIMT Studiofly embarque des caméras thermiques sur un drone pour établir la performance de l'isolation de bâtiments. Redbird utilise des drones équipés de capteurs pour effectuer une cartographie précise destinée aux travaux publics, aux carrières et aux mines. Airinov analyse la lumière réfléchie par les terres agricoles dans quatre bandes de fréquence pour déterminer leurs besoins (ici, en azote). Des outils open source, interfaçables avec Hadoop, existent. Par exemple, les librairies d'affichage Ret Python sont de plus en plus utilisées pour créer des graphes, ou des tableaux très simples d'utilisation. En matière de maintenance prédictive, pour une bonne visualisation des précurseurs de panne, le groupe Air France va utiliser des symbologies rouge ou vert et réaliser une cartographie de l'avion. 5 Analyser Aussi importante que l'extraction des données, il y a l'étape de l'analyse. Les nouveaux outils du big data en sont deve nus l'alpha et l'oméga. Trop souvent, par souci d'économie,les entreprises écrasent leurs fichiers pour faire place nette. Or dans le big data,la notion d'historique est fondamentale pour repérer les fameux signaux faibles.«pourdétecter un précur seur de panne sur une pompe hydrauli que, par exemple, il nous faudra un historique complet de l'avion. Sinon, l'algorithme ne pourra pas allumer l'alerte», insiste David Huck. L'outilde stockage et d'analyse Hadoop, disponible en open source avec sa ver sion 2, s'est imposé comme un standard dans le big data pour toute l'industrie, aéronautique comprise.fonctionnant sur des clusters de serveurs décentralisés, Hadoop permet de traiter plusieurs téraoctets de données en quelques minu tes. En revanche, à l'échelle des petaoctets, il faut plutôt compter plusieurs heures. Pour une rapidité nettement supérieure, le framework Spark, plus récent et donc moins mature, est capable d'effectuer des calculs en quasi temps réel. Il fonctionne en interface avec Hadoop, mais en mode streaming (en continu), alors qu'hadoop fonctionne en mode batch (par lots).spark semble donc plus adapté pour les requêtes répétitives de données, alors que Hadoop est parfait pour les requêtes aléatoires. «En fait, ces deux outils sont complémentaires», estime David Huck. Car au final, ce qui compte ce n'est pas seulement d'alerter, mais également d'apporter des mesures correctives. X