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Comprendre les modèles de coûts de fabrication aérospatiale et comment les fabricants peuvent réduire leurs coûts grâce à l'IA
juillet 31, 2025
La fabrication aérospatiale est plus coûteuse que jamais. Voici comment l'IA aide les fabricants à réduire le gaspillage, à améliorer leurs marges et à anticiper les perturbations du marché.
Quels sont les modèles de coûts de fabrication aérospatiale ?
Les modèles de coûts de fabrication aérospatiale sont des cadres permettant de gérer les coûts de production de composants d'aéronefs et de systèmes avioniques.
Ces modèles incluent les coûts fixes tels que l’outillage et les dépenses d’investissement, les coûts variables tels que la main-d’œuvre et les matériaux, et les coûts indirects tels que l’assurance qualité, la logistique et la conformité.
À mesure que les avions modernes deviennent plus complexes, les compagnies aériennes doivent tenir compte d’un éventail de variables toujours plus large.
Bien exécutés, ces modèles permettent aux équipementiers de fournir des pièces de haute précision sous un contrôle réglementaire strict, tout en maîtrisant les coûts. Les fabricants des secteurs de la défense et du commerce s'appuient sur une modélisation précise pour leur survie financière.
Aujourd'hui, les modèles de coûts sont plus que jamais soumis à des pressions.Semaine de l'aviationrapports, contrats à long termepeutoffrent une meilleure prévisibilité des coûts. Cependant, la volatilité croissante des chaînes d'approvisionnement – notamment les tarifs douaniers, la main-d'œuvre et d'autres facteurs géopolitiques perturbateurs – oblige les fabricants à revoir régulièrement leurs hypothèses de prix.
La pression monte : pourquoi les coûts augmentent-ils ?
Les coûts de fabrication dans le secteur aéronautique augmentent fortement. JetBlue, par exemple, a récemment annoncé qu'elle allait immobiliser ses avions, réduire ses vols et réévaluer sa structure de direction, après avoir estimé qu'il était « peu probable » qu'elle atteigne l'équilibre financier en 2025.
La baisse de la demande de voyages, les inspections de moteurs de plus en plus rigoureuses et l’incertitude économique sont les principaux facteurs expliquant les perspectives sombres de l’entreprise, et JetBlue n’est pas la seule à fonctionner dans le rouge.
Spirit AeroSystems subit une restructuration majeure après avoir connu une série de difficultés financières. Boeing rachète Spirit AeroSystems pour 4,7 milliards de dollars dans le cadre d'un accord de réacquisition qui comprend le transfert d'actifs clés à Airbus. Des défaillances du contrôle qualité, comme l'explosion de la porte à 9 portes du 737 MAX en 2024, le chaos de la production pendant la pandémie et des années de difficultés financières croissantes ont motivé cet accord d'achat inhabituel.
La vérité fondamentale est que les équipementiers et les fournisseurs sont évincés. Ils doivent tous deux repenser leur approche de la modélisation des coûts, sous peine de subir des conséquences néfastes des deux côtés : hausse des prix des matériaux et moindre tolérance des clients aux retards ou aux défauts.
Quand la sécurité bouleverse les modèles de coûts
Les titres de l'actualité récente ne font qu'accroître la pression sur le marché etcontrôle réglementaireDe nombreux consommateurs, défenseurs des droits et agences gouvernementales se méfient des nouvelles technologies d'IA utilisées dans la fabrication et la production de pièces d'avions. L'année a été ponctuée d'incidents aériens mortels, comme la collision en vol d'American Airlines avec un hélicoptère militaire à Washington D.C., qui a tué 67 passagers en janvier 2025, et le crash du Boeing 787 d'Air India peu après son décollage, tuant 270 passagers et 29 personnes au sol en juin 2025.
Bien que le transport aérien demeure extrêmement sûr, la surveillance gouvernementale s'intensifie. La FAA, accusée d'être trop laxiste et passive, a renforcé sa surveillance de Boeing. Elle a mené un nombre sans précédent d'audits sur Boeing, et sa surveillance « renforcée » se poursuivra indéfiniment.
Chaque nouvelle obligation d'inspection, bien qu'essentielle pour la sécurité, entraîne des ralentissements de production, des cycles de reprise et des coûts de conformité. Les modèles de coûts traditionnels n'ont pas été conçus pour prendre en compte les pénuries de main-d'œuvre, les erreurs de production comme la chute de panneaux de porte en plein vol, ni les exigences réglementaires incessantes.
Boeing a dépensé plus de 4 milliards de dollars en un seul trimestre pour résoudre les problèmes de sécurité, des coûts que ses clients refusent d'assumer. Des compagnies aériennes comme Ryanair, Delta et Southwest ont publiquement résisté aux tentatives de Boeing de répercuter la hausse des coûts – due aux modifications de sécurité et aux retards réglementaires –, mais elles dépendent du constructeur pour la croissance future de leur flotte, les autres constructeurs ne étant pas en mesure de répondre à la demande.
Si Boeing assumera une partie de ces coûts, les compagnies aériennes, confinées dans un écosystème OEM restreint, en subiront également les conséquences. Des clauses d'indexation des prix à long terme seront probablement intégrées aux futurs contrats, avec des conditions de financement plus créatives.
Comment gérer les coûts inattendus liés aux retombées en matière de sécurité
C'est icisystèmes prédictifspeut réellement faire bouger les choses. GE Aerospace indique que la maintenance prédictive détecte les problèmes de moteur jusqu'à 60 % plus tôt et réduit d'un tiers les démontages imprévus. Ces fonctionnalités, associées aux analyses SmartSignal qui permettent d'économiser des millions par alerte, offrent aux fabricants et à leurs partenaires B2B la capacité d'anticiper les exigences d'inspection et autres perturbations coûteuses avant qu'elles ne surviennent.
Les prévisions basées sur l'IA aident également les planificateurs à simuler les impacts sur les coûts liés aux pénuries de main-d'œuvre, aux cycles de reprise et aux retards réglementaires. Dans le secteur aéronautique à faibles marges, une telle visibilité sur les modèles de coûts permet aux entreprises de rester opérationnelles lorsque les conditions deviennent instables.
La complexité des chaînes d'approvisionnement aérospatiales modernes
Notre chaîne d’approvisionnement aérospatiale actuelle est un peu désordonnée ; elle doit se conformer à de nombreux organismes de réglementation internationaux qui renforcent la surveillance.
Les opérations hyper-mondiales d'Airbus illustrent la complexité du marché aéronautique. L'équipementier s'appuie sur plus de 8 000 fournisseurs directs (ou 18 000 avec des sous-traitants) répartis dans 90 pays, un réseau titanesque, mais plus restreint que celui de Boeing, qui en compte plus de 20 000. Un seul avion peut nécessiter des millions de pièces provenant de milliers d'entreprises réparties dans 30 pays. Les équipementiers, les compagnies aériennes et les passagers dépendent tous d'un réseau mondial de fournisseurs et de sous-traitants pour assurer des livraisons sûres et rentables.
Cette fragmentation complique la modélisation des coûts. Chaque site fournisseur présente ses propres coûts de main-d'œuvre, niveaux de productivité et facteurs de risque, et un transporteur doit ensuite multiplier ces coûts par 8 000. Les perturbations géopolitiques actuelles, telles que les droits de douane et les tensions commerciales, ne font qu'aggraver ces vulnérabilités.
Airbus, qui a évité les problèmes de sécurité de Boeing, constate avoir eu du mal à faire face à ces dépenses croissantes, de nombreuses hausses de coûts étant liées à l'inflation et aux prix de l'énergie. Ainsi, pour se protéger de la volatilité croissante, Airbus a conclu des contrats à long terme aux conditions peu avantageuses.
Les anciens modèles de coûts, fondés sur des hypothèses prévisibles largement obsolètes, sont en train de s'effondrer. Les politiques tarifaires protectionnistes et dispersées de notre administration présidentielle actuelle ne font qu'attiser la situation.
Les fabricants peinent à faire face aux aléas politiques. Les plus clairvoyants utilisent des données en temps réel, des scénarios et des prévisions basées sur l'IA pour tenir compte des fluctuations constantes de la santé des fournisseurs, des délais de livraison et de la disponibilité des matériaux et de la main-d'œuvre. Bien que ces prévisions ne soient pas parfaites, elles sont infiniment supérieures aux projections élaborées à partir de sources de données disparates et obsolètes.
L'IA peut combler les lacunes des modèles de coûts traditionnels
Les modèles de coûts traditionnels s’appuient largement sur des enregistrements historiques plutôt que sur des données en temps réel, sur des hypothèses humaines plutôt que sur des faits concrets et sur des rapports de service cloisonnés plutôt que sur des systèmes intégrés, ce qui est clairement insuffisant pour relever les défis d’aujourd’hui.
Outils d'aviation alimentés par l'IAePlaneAI, par exemple, peut agréger des flux de données en temps réel provenant de systèmes ERP, de fournisseurs, de plateformes logistiques, de gammes de produits et même de l'opinion politique. Grâce au traitement automatique du langage naturel (TALN), des systèmes avancés peuvent lire en temps réel les signaux de risque géopolitique provenant des titres de l'actualité, des points de presse gouvernementaux, des mises à jour de politique commerciale, etc. Ces systèmes peuvent ensuite étiqueter et classer le sentiment ou le niveau de menace, et simuler son impact sur le coût des marchandises vendues (CMV), les délais d'approvisionnement, la disponibilité des fournisseurs, les réserves de stocks requises, les retards d'inspection, etc.
Ainsi, les systèmes d’IA permettent aux fabricants de :
- Modélisez le retour sur investissement des changements de conception.
- Il est recommandé de mettre en mémoire tampon l'inventaire ou de retarder certaines constructions.
- Estimez le coût réel de livraison dans différentes installations.
- Ajustez dynamiquement les variations de coût des matières premières.
- Mettre à jour les prévisions de prix par unité et ajuster les conditions du contrat client.
- Simulez et prédisez l’impact de scénarios tarifaires changeants.
- Alternatives aux fournisseurs de drapeaux et modéliser les impacts sur les coûts.
- Prévoyez les goulots d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement et les fluctuations des délais d’exécution.
Comme le note IBM dans son guideL'IA pour les chaînes d'approvisionnementLes algorithmes prédictifs sont essentiels pour éviter les arrêts opérationnels à grande échelle, permettant aux équipes d'approvisionnement de disposer de suffisamment de temps pour réorienter, renégocier ou même imprimer en 3D des alternatives.
De plus, les recherches de l'IATA montrent que la technologie des jumeaux numériques et l'apprentissage automatique permettent de simuler la production à grande échelle. Au lieu de se fier à des estimations approximatives, les fabricants peuvent tester l'évolution des coûts dans un environnement virtuel sans avoir à acheter ou à redéployer des ressources.
L'IA en action : comment les principaux acteurs de l'aérospatiale réagissent
L’intelligence artificielle est déployée à grande échelle par les dirigeants de l’aviation, ce qui permet de réduire les coûts et d’accélérer les temps de réponse aux perturbations.
Airbus a intégré l'analyse prédictive et la modélisation numérique à ses flux de production, principalement pour gérer les risques liés aux retards d'approvisionnement, au contrôle qualité et à la répartition des effectifs. Ces outils ont permis à Airbus de s'adapter dynamiquement aux tensions de la chaîne d'approvisionnement, au lieu d'attendre des revues trimestrielles pour identifier les dépassements de coûts.
JetBlue est un autre exemple d'entreprise répondant à la pression financière par des décisions en temps réel, fondées sur des données. Outre le stationnement d'avions et la réduction des itinéraires, la compagnie reporte la livraison de 44 nouveaux Airbus, d'une valeur de 3 milliards de dollars, entre 2025 et 2029. De plus, JetBlue a suspendu indéfiniment la modernisation de plusieurs avions plus anciens.
Les informations nécessaires à ces mesures astucieuses et de réduction des coûts n’auraient pas été possibles sans la modélisation de scénarios et les outils d’optimisation alimentés par des logiciels d’IA.
Boeing, en absorbant Spirit AeroSystems tout en gérant des problèmes de production, souligne encore davantage l'importance de l'intelligence artificielle. Son rapport annuel 2024 révèle que la hausse des coûts des stocks et les perturbations de la chaîne d'approvisionnement ont considérablement affecté les marges de sa clientèle d'avions commerciaux. Les outils d'IA prédictive sont essentiels pour détecter et gérer ce type de risque financier complexe à l'avenir.
Pourquoi l'adoption de l'IA reste lente et comment y remédier
Malgré ses avantages avérés, l'adoption de l'IA dans la fabrication aérospatiale est lente. Plusieurs facteurs expliquent ce retard :
- Infrastructure héritée :De nombreux fabricants continuent d'opérer sursystèmes ERP obsolètesnon conçu pour l'intégration de l'IA.
- Silos de données :Les services accumulent généralement des données ou utilisent des systèmes incompatibles, ce qui rend difficile pour les outils d’IA de se connecter et d’obtenir une image globale.
- Résistance culturelle :Il existe une certaine hésitation à automatiser les décisions qui reposent traditionnellement sur l’expertise humaine.
- Résistance du marché :La confiance des clients n’est pas totalement acquise et les parties prenantes sont donc sceptiques quant au retour sur investissement de l’IA.
Néanmoins, les entreprises qui retardent leur modernisation sont confrontées à une menace existentielle croissante. Le rapport annuel 2024 du groupe Lufthansa souligne les inefficacités financières liées à la maintenance non planifiée et à la logistique réactive. Ces coûts ne font qu'augmenter sans modèles prédictifs permettant d'anticiper les perturbations et d'optimiser les stocks sur les réseaux MRO.
Pour les entreprises qui débutent, IBM recommande de démarrer avec un programme pilote capable de démontrer un retour sur investissement rapide. D'après son expérience, un investissement modeste dans la modélisation des coûts basée sur l'IA, comme l'analyse des 20 principaux centres de coûts de votre chaîne d'approvisionnement, peut générer des gains tangibles et susciter l'adhésion rapide de la direction.
Les équipementiers se restructurent pour reprendre le contrôle
La restructuration stratégique des chaînes d’approvisionnement des principaux transporteurs, comme Boeing et Airbus, est une tendance majeure en 2025 qui façonne les modèles de coûts de fabrication.
Airbus a notamment absorbé plusieurs installations de Spirit AeroSystems, notamment des usines au Kansas, en Caroline du Nord, en France et au Maroc, dans le but de reprendre le contrôle vertical et de réduire les risques liés à la production des programmes A220 et A350, ainsi que d'autres composants critiques.
Si les gros titres se concentrent sur les acquisitions et la propriété, le sous-texte porte sur les coûts et les risques. Airbus internalise des lots de travaux à forte valeur ajoutée afin de réduire les retards des fournisseurs et les défauts de qualité, deux problèmes majeurs qui augmentent les coûts de reprise et entraînent des pénalités de calendrier.
Cette décision fait écho à la décision antérieure de Boeing de internaliser davantage de tâches suite aux dépassements de coûts liés à la production externalisée du programme 787 Dreamliner. Le rapport annuel 2024 de l'entreprise révèle que les stocks (y compris les produits non finis) ont augmenté en raison de pénuries chez les fournisseurs, soulignant les limites des modèles de coûts qui reposent trop sur l'externalisation.
En résumé, les équipementiers procèdent à une réintégration verticale grâce à des modèles de production basés sur l'IA. Les fabricants exploitent l'intelligence artificielle pour anticiper les défaillances imprévues des sous-traitants et mieux prévoir les coûts des programmes mondiaux.
Les données en temps réel font ou défont la rentabilité
Personne ne peut améliorer aveuglément ses résultats financiers, c’est pourquoi les données en temps réel sont au cœur de toute stratégie réussie en matière de coûts de fabrication aérospatiale.
Les données de la Réserve fédérale sur les coûts unitaires de main-d'œuvre pour la fabrication de produits et de pièces aérospatiaux montrent un rebond de la production après 2023. Cependant, la production réelle reste inférieure aux tendances de croissance d'avant la pandémie.
La reprise lente du secteur reflète des ralentissements qui pourraient être atténués par de meilleures prévisions et des boucles de rétroaction en temps réel. Les outils d'IA sont particulièrement efficaces à cet égard, capables d'analyser des données à haute fréquence pour surveiller en continu les performances et anticiper avec précision les dysfonctionnements de la production en aval avant qu'ils ne se traduisent par des livraisons manquées.
Le livre blanc AHM 2022 de l'IATA (International Air Transport) décrit comment les compagnies aériennes et les MRO utilisant la maintenance prédictive assistée par l'IA réussissent sur plusieurs fronts. Ces entreprises réduisent les pannes de pièces imprévues, rationalisent l'approvisionnement en pièces et optimisent le travail des techniciens. Ces performances sont cruciales, car les temps d'arrêt imprévus coûtent des milliards au secteur chaque année.
Pénuries de main-d'œuvre et goulots d'étranglement en matière d'inspection
Les modèles de coûts supposent souvent une main-d'œuvre stable et évolutive, mais l'année 2025 a démontré à quel point cette hypothèse peut être erronée. Les avions immobilisés de JetBlue sont dus, en partie, à des pénuries de main-d'œuvre et aux pressions du marché.
Cette pénurie de personnel MRO retarde les inspections critiques des moteurs d'avions équipés de moteurs Pratt & Whitney GTF. La diminution du nombre d'inspecteurs entraîne des coûts d'inspection plus élevés et des délais d'attente plus longs.
L'expérience de JetBlue reflète une réalité plus large : la demande du marché pour vos services ne garantit pas de bons résultats financiers. Malheureusement, la pénurie de main-d'œuvre et la lenteur des processus d'inspection peuvent paralyser des opérations pourtant robustes.
Les modèles de coûts traditionnels ne tiennent pas compte de ce type de cascadeinefficacité liée au travail, mais les outils d'IA peuvent prédire et minimiser l'impact de ces revers. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent optimiser les calendriers de maintenance, modéliser dynamiquement les heures de travail et signaler les retards potentiels en fonction des activités de vol et de maintenance en temps réel.
Approche finale : pérenniser l'avenir grâce au contrôle des coûts piloté par l'IA
Si le secteur aéronautique souhaite maintenir sa rentabilité dans un contexte de volatilité croissante, l'intégration de l'IA dans les modèles de coûts est essentielle. La transformation numérique d'Airbus offre une feuille de route aux autres constructeurs et transporteurs. Cette transformation élargit l'utilisation de l'IA pour anticiper les dépassements de coûts, rationaliser les achats et gérer plus efficacement les réseaux de fournisseurs complexes.
De même, le groupe Lufthansa a annoncé de solides résultats au premier trimestre 2024, tout en reconnaissant que sa résilience à long terme repose sur une transformation numérique complète, la modernisation de sa chaîne d'approvisionnement, ainsi que l'adoption et l'intégration de l'IA. Ses modèles de coûts sont en cours de recalibrage pour tenir compte de l'instabilité géopolitique, des coûts de main-d'œuvre et du besoin croissant de données précises en flux tendu.
L'IA n'élimine pas les risques, mais elle vous permet de savoir à quoi vous êtes confronté, ou pourriez être confronté, et offre aux entreprises des outils pour prévoir avec précision les coûts réels, outils qui n'existaient pas il y a quelques années. Grâce à la modélisation intégrée à l'IA, les entreprises évitent les mauvaises surprises financières et réagissent plus rapidement en cas de perturbation.
Des modèles de coûts obsolètes et des données de fin de trimestre décalées ne suffisent pas. Pour rester compétitifs, les fabricants ont besoin d'informations en temps réel, d'outils de prévision flexibles et d'une visibilité complète sur leurs réseaux d'approvisionnement. ePlaneAI offre exactement cela : il agrège les données en temps réel, simule les risques de coûts et aide les équipes à s'adapter plus rapidement aux perturbations. De l'approvisionnement à la production, la plateforme permet aux leaders de l'aéronautique de réduire le gaspillage, d'anticiper les points de pression et de construire des modèles de coûts suffisamment résilients pour faire face aux imprévus.
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Ressources:
Conseil national de la sécurité des transports
Livre blanc de l'IATA sur l'AHM
Rapport annuel 2024 du groupe Lufthansa
Banque fédérale de réserve de Saint-Louis
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