Mieux utiliser les données de vol des avions
Le transport aérien est un mode de transport très sûr. Toutefois, face au développement du trafic et à des normes de sécurité plus strictes, le secteur doit encore renforcer sa sécurité. C'est pour relever ce défi qu'a été mis en place le projet SVETLANA («Safety (and maintenance) improvement through automated flight data analysis»), financé par l'UE. L'objectif de cette coopération entre l'UE et la Russie était d'améliorer les capacités des programmes de surveillance des données de vol pour l'aviation civile. Pour commencer, le projet SVETLANA a développé un nouveau processus d'analyse. La première étape s'appuyait sur des techniques d'extraction de données dans une procédure de détection automatisée. Cette analyse était suivie d'une boucle de rétroaction grâce à laquelle les experts évaluaient les améliorations apportées au niveau de la maintenance et de la sécurité en vol. Plusieurs algorithmes d'extraction de données ont aussi été mis au point tout au long du projet SVETLANA. Ces développements étaient basés sur les recherches les plus récentes dans le domaine de la détection des anomalies et des demandes de brevet ont été déposées pour deux d'entre eux. Des partenaires du projet ont réalisé l'architecture du système d'analyse et les contraintes du système ont été satisfaites. Les principales innovations ont alors été ajoutées à la définition des formats courants, ce qui est essentiel à la normalisation d'un processus d'analyse commun entre l'Europe et la Russie. Ces formats ont autorisé l'agrégation de plusieurs sources de données externes et le développement de techniques améliorées de filtrage de données, la validation des paramètres et des techniques innovantes de gestion des flux de données. Enfin, l'analyse des données de vol indépendantes de l'avion a rationalisé le développement d'algorithmes brevetés de détection des anomalies (RDE) et d'un HMI dédié accepté par les utilisateurs. Une évaluation globale du nouveau système d'analyse des données de vol élaboré durant le projet SVETLANA a également été réalisée. Cette estimation a utilisé des données de vol réelles et simulées provenant de sources européennes et russes. Les algorithmes de détection d'anomalie conçus au cours du projet aujourd'hui achevé seront aussi appliqués dans des domaines autres que dans celui de l'aviation. À ce jour, ils ont été utilisés dans le secteur médical pour développer en temps réel un système de surveillance des patients et de pronostic.
