Améliorer l'évaluation des risques des fournisseurs dans l'aviation grâce à l'IA

La nouvelle frontière du risque : pourquoi l'aviation a besoin d'évaluations plus intelligentes dès maintenant

Les consignes de sécurité et les bonnes pratiques évoluent constamment. Le temps que tous les membres de votre organisation soient sur la même longueur d'onde, ces directives définitives peuvent déjà être obsolètes. Suivre le rythme peut s'avérer exaspérant, surtout lorsqu'il faut multiplier ces exigences pour chaque composant de chaque avion de votre flotte.

De plus en plus, les compagnies aériennes se tournent vers l'IA pour alléger leurs tâches. Elles utilisent l'intelligence artificielle pour automatiser et optimiser leurs processus de gestion des risques, en examinant la stabilité des fournisseurs et les contraintes potentielles en matière de qualité et de livraison.

Les outils traditionnels d’évaluation des risques de l’aviation se concentrent principalement sur les taux de défaillance mécanique, les intervalles de maintenance et le respect de la réglementation, mais les solutions actuelles peuvent brosser un tableau beaucoup plus complet.

Les outils d’évaluation des risques des fournisseurs utilisant l’IA peuvent :

L’IA a un potentiel énorme pour gérer les risques, mais l’utilisation de la technologie crée elle-même des risques.

À l’heure actuelle, les entreprises aérospatiales utilisent l’apprentissage automatique pour alimenter la maintenance prédictive avec un taux de réussite de plus de 95 % (Delta Tech Ops), mais on ne sait toujours pas dans quelle mesure nous devrions accorder une confiance aveugle à des algorithmes opaques. Nombreux sont ceux qui estiment que l'industrie dans son ensemble doit définir une stratégie claire de gestion des risques liés à l'IA.

Selon le Centre de sécurité et de technologies émergentes de Georgetown (CSET), l'identification des risques n'est plus le principal défi ; il s'agit plutôt d'intégrer l'IA aux systèmes de manière responsable. La clé est de mettre en œuvre l'intelligence artificielle de manière gouvernable, transparente et traçable auprès des équipementiers, des compagnies aériennes, des fournisseurs et des autres parties prenantes.École supérieure de technologie de Georgetown).

La Federal Aviation Administration (FAA) et d’autres régulateurs tentent désormais de déterminercomment L'IA pourrait être intégrée en toute sécurité aux cadres de sécurité actuels, sans compromettre la surveillance. Parallèlement, les compagnies aériennes repensent la manière dont elles évaluent les risques pour leurs fournisseurs et d'autres secteurs d'activité.

L'IA peut-elle aider les fournisseurs à sélectionner des prestataires plus sûrs et plus fiables, améliorant ainsi la sécurité aérienne ? À l'heure actuelle, les principaux indicateurs sur lesquels s'appuient les entreprises sont les taux de livraison à temps et la performance des pièces, cette dernière étant souvent difficile à mesurer dans un secteur aussi vaste et complexe que l'aviation, où les pièces changent de mains des dizaines de fois, voire plus.

Mais grâce aux capacités sophistiquées de l'IA, les possibilités d'évaluation des fournisseurs s'étendent considérablement. L'IA peut aider les entreprises à analyser les systèmes logiciels, les outils d'automatisation, les protocoles de partage de données, etc., des fournisseurs.

L'évolution du risque fournisseur et la nécessité d'une surveillance accrue

Avec un réseau mondial de fournisseurs directs et hiérarchisés, la gestion des risques est plus complexe que jamais. Mais pour l'aviation, avec une surveillance gouvernementale constante, des marges de prix étroites et des contraintes constantes,chaîne d'approvisionnementl’instabilité, c’est encore plus fragmenté.

Une seule perturbation chez un fournisseur de composants de niveau 4 pourrait interrompre la production de systèmes avioniques critiques, retarder l'obtention des certificats réglementaires et même les vols au sol. Les entreprises ont besoin de solutions robustes et performantes (au-delà des feuilles de calcul et des relations privilégiées) pour évaluer objectivement la performance des fournisseurs.

Les outils d’évaluation des risques des fournisseurs basés sur l’IA peuvent évaluer tout, de la santé financière et de l’exposition géopolitique aux notes de livraison à temps et aux amendes réglementaires.

Selon les chercheurs Cohen et Tang, écrivant pour le Georgetown Journal of International Affairs (GJJA), seulement 2 % des entreprises interrogées ont déclaré avoir une visibilité au-delà de leurs fournisseurs de deuxième rang.

Ce manque de profondeur crée un risque énorme dans un secteur où une perturbation apparemment mineure peut immobiliser des flottes entières (GJJA). Le recours à l'IA peut combler ce manque de visibilité. L'IA peut extraire et synthétiser automatiquement les données des bons de commande, des journaux de fret, des déclarations douanières, des certifications des fournisseurs, etc., en les cartographiant dynamiquement pour permettre aux équipes achats d'évaluer en continu les risques liés aux fournisseurs. Les équipes peuvent ainsi prendre en compte des conditions en temps réel, telles que les fermetures de ports dues aux conditions météorologiques, les sanctions commerciales ou les retards liés aux zones de conflit.

PricewaterhouseCoopers (PwC) affirme que ce niveau d'anticipation des risques devient obligatoire. Dans son étude sur le cadre de l'IA responsable, PwC préconise la transparence et une gouvernance équitable dans la conduite de l'évaluation des risques. Cela implique la mise en place de systèmes documentant la génération des scores de risque, signalant les anomalies et autorisant une intervention humaine si nécessaire.PricewaterhouseCoopers).

L'IA pour un pouvoir stratégique et prédictif

Les outils modernes d'évaluation des risques basés sur l'IA disposent d'une vision quasi-précise des menaces potentielles. Ils peuvent surveiller les indicateurs macroéconomiques, la stabilité monétaire, les élections politiques, les conditions météorologiques et les zones de conflit régionales, alertant ainsi les équipes achats bien avant qu'un fournisseur ne devienne un enjeu.

Ces outils utilisent le traitement automatique du langage naturel (TALN) et l'apprentissage automatique pour traiter des données structurées et non structurées, notamment des articles de presse, des documents réglementaires, des conversations sur les réseaux sociaux ou même des post-it. En cas de détection de menaces potentielles, l'IA envoie automatiquement une alerte.

De nombreuses entreprises utilisent des systèmes d’IA proactifs en complément de mesures plus traditionnelles telles que le taux de défauts ou les conditions de tarification pour générer des profils de fournisseurs dynamiques.

Selon une étude du Halsam College of Business de l'Université du Tennessee, les entreprises qui adoptent cette approche mixte peuvent réduire leurs coûts et leurs risques de plus de 67 %.Haslam UTK). Par exemple, les équipes logistiques utilisent déjà l’IA pour optimiser les itinéraires de livraison et détecter et atténuer les menaces de ralentissement, augmentant ainsi les performances de livraison à temps.

La même technologie qui redirige les colis peut être utilisée pour déclasser un fournisseur si son score de fiabilité baisse. Grâce à des informations toujours actualisées sur les fournisseurs les plus performants, les entreprises sont mieux placées pour absorber toute baisse.chaîne d'approvisionnementchocs.

Rapport 2025 de McKinsey sur laÉtat de l'IAconfirme que les entreprises qui ont ajouté l'IA à leurs flux de travail, en particulier pour une surveillance en temps réel, constatent un impact significatif sur leurs résultats.McKinsey). Pour les compagnies aériennes, cela signifie des services de vol et des opérations commerciales plus fiables et plus cohérents.

Approche gouvernementale de la réglementation de l'IA

Dans une certaine mesure, nous sommes dans une phase d'attente. Mais à ce stade, de nombreuses agences gouvernementales fédérales disposent au moins d'un plan d'intégration de l'IA.

En 2024, la FAA a publié leFeuille de route de la FAA pour l'assurance de la sécurité de l'intelligence artificielle, suivi d'un avis de mars 2025 sur laUtilisation d'outils et de services d'IA générative.

Ces documents marquent les premiers efforts majeurs de la FAA pour créer un cadre de sécurité pour l’IA et trouver un équilibre entre l’innovation et la responsabilité opérationnelle.

La feuille de route décrit comment l'IA peut être progressivement introduite dans les systèmes aéronautiques, en commençant par des applications à faible risque. Une fois le déploiement sécurisé, les entreprises pourront ensuite le déployer progressivement.

Les documents de la FAA établissent également une distinction entre « IA apprise » (entraînée hors ligne et statique) et « IA apprenante » (dynamique et adaptative en temps réel). Cette distinction est essentielle, car la FAA considère les modèles d'IA apprenante comme trop imprévisibles pour être utilisés. Entre-temps, la FAA a classé l'IA apprenante au niveau de « préparation à la découverte », ce qui indique qu'il faudra des années avant qu'elle soit approuvée pour les environnements à haut risque.

L’IA apprise est cependant déjà utilisée dans de nombreuses applications aéronautiques aujourd’hui, notamment dans les évaluations des risques des fournisseurs.

Bien qu'aucun des deux documents n'aborde directement le risque fournisseur, la FAA précise que toute IA utilisée pour les décisions opérationnelles doit respecter des normes strictes de transparence, d'explicabilité et de traçabilité. Les systèmes doivent inclure une évaluation des risques documentée, des pistes d'audit claires et démontrer une supervision humaine.

Ces politiques laissent entrevoir des attentes gouvernementales plus larges en matière de déploiement de l’IA en dehors de l’aérospatiale :

Le Georgetown Center for Security and Emerging Technology (CSET) compare ces cadres de risque d'IA aux politiques de cybersécurité et suggère que les exigences d'approvisionnement (règles et conditions que les fournisseurs doivent respecter pour vendre des produits ou des services à une entreprise ou une agence donnée) peuvent être un puissant levier pour imposer la conformité (CSET).

Sous la direction des gouvernements, l'IA peut aider les entreprises à pérenniser leurs chaînes d'approvisionnement et à optimiser l'évaluation des risques liés aux fournisseurs. L'utilisation de l'IA peut améliorer l'efficacité et réduire la responsabilité, car des enregistrements plus précis et transparents indiquent clairement qui est responsable de quoi, où et pourquoi.

Renforcer la résilience grâce à l'IA : cartographier les risques à plusieurs niveaux

Les perturbations sont fréquentes dans le secteur de l'aviationchaîne d'approvisionnement, mais elles proviennent rarement de vos partenaires les plus visibles. Les menaces se cachent généralement en dessous du service, à deux ou trois niveaux (voire plus), là où les entreprises ont beaucoup moins de visibilité et encore moins d'influence. C'est ce qui s'est produit avec la pénurie de semi-conducteurs pendant la COVID-19. La dépendance était si profondément ancrée dans la chaîne d'approvisionnement qu'elle n'a été détectée que trop tard.

L'IA peut fournir un aperçu des réseaux de fournisseurs à plusieurs niveaux afin de révéler les dépendances et les risques cachés. Les outils d'IA synthétisent d'énormes quantités de données (structurées et non structurées), dans différents formats et langages, pour créer des cartes visuelles en temps réel des réseaux mondiaux de fournisseurs, illustrant ainsi leur santé.

Les entreprises technologiques commencent à construire ces cartes en temps réel basées sur des données publiques et privées, avec des interfaces de chatbot et des pipelines de traitement de documents pour identifier et faire remonter les maillons faibles (Georgetown JIA).

L'utilisation de l'IA renforce l'évaluation des risques fournisseurs. Cette technologie ajoute un multiplicateur de résilience pour une détection plus rapide des risques et une meilleure simulation des réponses possibles.

IA responsable : gérer les risques qui évaluent le risque

Il est vrai qu'utiliser l'IA pour gérer les risques présente une certaine ironie, car elle introduit elle-même de nouveaux risques. Sans contrôle, les systèmes d'IA peuvent amplifier les biais, générer une fausse confiance ou fonctionner sans aucune responsabilité.

PricewaterhouseCoopers (PwC) suggère que « l’IA responsable » signifie intégrer la gouvernance, la transparence et la responsabilité humaine à chaque étape du développement et du déploiement (PwC). Appliqué à l'aviation, cela signifie s'assurer que les outils d'évaluation des risques de vos fournisseurs signalent les menaceset Expliquez comment et pourquoi ces menaces ont été identifiées. Cela implique également de vérifier que votre IA n'utilise pas de données d'entraînement erronées ou biaisées pour pénaliser injustement des fournisseurs.

Cette transparence accrue est particulièrement cruciale lors de l'utilisation de l'IA pour la prise de décisions en matière d'approvisionnement et de conformité, et est également liée à la préparation des effectifs. L'IA ne remplace pas le besoin de jugement humain, mais elle modifie où et comment il est appliqué. McKinsey souligne que les gains les plus importants en termes de résultats financiers grâce à l'IA ne proviennent pas uniquement de la technologie, mais de la refonte des flux de travail autour d'équipes formées à une utilisation responsable des informations de l'IA.McKinsey).

Informations et prévisions en temps réel : l'IA comme copilote du cockpit

Les risques dans l'aviation évoluent d'heure en heure. Des outils efficaces d'évaluation des risques intègrent des flux de données en temps réel, signalent les anomalies et simulent les perturbations avant qu'elles ne surviennent, notamment les ralentissements de livraison, les fermetures de ports et les menaces liées au climat.Haslam UTK).

Ces modèles alimentés par l’IA peuvent réduire les erreurs de prévision jusqu’à 50 % (McKinsey), offrant aux entreprises une base plus stable pour la planification des urgences et l'allocation budgétaire. Il est toujours plus facile de planifier des alternatives si l'on n'attend pas que les fuites doivent être colmatées.

Assurer l'avenir de la chaîne d'approvisionnement : conformité, résilience et avantage concurrentiel

L'IA dans l'aviation a déjà fait ses preuves, avec des gains majeurs en matière de maintenance prédictive, de prévisions et d'évaluation des risques fournisseurs. Les entreprises construisent des systèmes basés sur des principes de gouvernance responsable de l'IA, en prévision des réglementations mondiales à venir.

Les entreprises s’intéressent à ce que vous pouvez faire avec les nouveaux outils d’IA,et comment garantir qu'ils respectent les normes de transparence et d'auditabilité mises en place par les gouvernements du monde entier (CSET).

Déjà soumis à une surveillance réglementaire implacable, le secteur aéronautique est en passe de montrer la voie à tous les secteurs d'activité. La pression est forte. Chaque revers est amplifié, mais les meilleures pratiques adoptées par les compagnies aériennes pourraient devenir des normes sectorielles. À long terme, les investissements dans l'aéronautique renforceront la résilience de notre chaîne d'approvisionnement et soutiendront de véritables objectifs de développement durable en soutenant les fournisseurs à faible impact environnemental plutôt que le simple écoblanchiment.PwC).

Votre entreprise peut dès aujourd'hui développer une intelligence d'évaluation des risques plus performante. Grâce à l'IA, les outils et le savoir-faire sont là pour créer des réseaux plus performants et réactifs, capables de s'adapter à tous les nouveaux défis.

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