Un destroyer de la marine américaine déploie pour la première fois un système d’intelligence artificielle !

Le destroyer de la marine américaine USS Fitzgerald (DDG-62) est devenu le premier navire de guerre à se déployer avec une plateforme d’intelligence artificielle (IA) reconnue dans le cadre d’un programme officiel. Ses concepteurs assurent que ce système permettra à la flotte d’anticiper et de gérer les besoins en maintenance de manière moins perturbante. L’objectif est de réduire les pannes imprévues des équipements tout en garantissant que plus de navires soient disponibles en cas de guerre à grande échelle, nécessitant une mobilisation rapide des forces.

baptisé Enterprise Remote Monitoring Version 4 (ERM v4), ce système fait partie d’un programme du Pentagone appelé Maintenance Basée sur la Condition Plus. Ce dernier vise à tirer parti de l’apprentissage automatique afin d’aider les équipes à bord, les commandements côtiers, les nœuds logistiques et d’autres unités à maintenir un plus grand nombre de ressources prêtes à l’action. Zac Staples, un ancien officier de la marine et fondateur de la société Fathom5 basée à Austin, a partagé ces informations lors de la conférence annuelle WEST à San Diego, qui a eu lieu cette semaine.

« Actuellement, environ un tiers de la marine est déployé, un autre tiers est en maintenance dans des chantiers, ce qui rend leur remise en service difficile, et le dernier tiers est à divers stades de préparation opérationnelle », a expliqué Staples. « Tout ce qui, en particulier l’IA, nous indique exactement ce que nous devons faire pour garder un navire prêt avant que sa disponibilité ne diminue contribue directement à disposer d’une flotte plus importante prête à défendre les intérêts de la nation. »

Ce système d’IA arrive à un moment où la marine continue de rencontrer de graves retards dans sa maintenance et des problèmes de disponibilité, en pleine agitation pour se préparer à un éventuel conflit avec la Chine. Bien que la marine expérimente l’IA de diverses manières, ERM v4 est le premier système adopté officiellement à bord d’un navire de guerre, visant à remplacer l’ancien Integrated Condition Assessment System (ICAS), utilisé depuis les années 1990.

À bord de l’USS Fitzgerald de classe Arleigh Burke, ERM v4 a analysé environ 10 000 lectures de capteurs par seconde en provenance des systèmes de coque, de mécanique et d’électricité du navire, avec des algorithmes d’IA formulant des recommandations de maintenance directement intégrées dans le système de planification de la maintenance du navire.

Dans une situation, l’analyse d’ERM v4 a identifié un « article à long délai », soit une pièce du navire, une pièce proche de la panne et dont la commande prendrait du temps. ERM v4 a alerté l’équipage sur la dégradation de cette pièce suffisamment à l’avance pour leur permettre de commander une pièce de rechange à récupérer au port, afin d’effectuer une réparation qui, sinon, aurait probablement mis un système particulier hors service pendant un certain temps.

Staples a comparé l’évolution de la maintenance de la marine d’un système par intervalle vers un système basé sur l’état aux avancées dans la gestion des vidanges d’huile pour les voitures. Auparavant, les conducteurs étaient simplement conseillés de changer leur huile tous les 3000 miles. Aujourd’hui, les modèles récents surveillent le kilométrage, la viscosité de l’huile et la température, avertissant le conducteur lorsque l’huile doit être remplacée.

Les responsables de la marine ont reconnu que l’adoption d’une maintenance préventive, au lieu d’attendre des périodes de maintenance planifiées pour analyser un navire et effectuer des réparations, représente un changement majeur dans la manière dont le service a traditionnellement géré ces tâches.

« Nous faisons face à de nombreux défis, tant sur le plan interne qu’externe, en tant que programme », a déclaré Mathias Haegele, ingénieur mécanique au Naval Surface Warfare Center de Philadelphie, en 2023, lorsqu’il a discuté de la maintenance basée sur l’état. « Certains des nouveaux produits innovants que nous développons nécessiteront un changement de culture et de manière d’interagir avec nos utilisateurs finaux pour encourager l’engagement, l’adoption et un retour d’expérience continu. »

Le système occupe environ la moitié d’un rack de serveur à bord du navire, a informé Staples, changeant également la façon dont les marins lisent et rapportent les données des systèmes. « Il existe encore plusieurs systèmes à bord qui sont lus manuellement », a-t-il précisé. « Aujourd’hui, sur la plupart des navires, des marins se déplacent avec des ordinateurs portables, écrivant les pressions et les températures à partir de jauges manuelles. »

Cependant, ces lectures sont essentielles pour fournir des données précises aux algorithmes d’IA, permettant ainsi d’affiner et de développer les analyses. Pour cette raison, ERM v4 a également introduit des appareils similaires à des smartphones pour permettre aux marins de saisir numériquement leurs relevés.

« En fin de compte, ils sont beaucoup plus rapides à effectuer des opérations de type texto », a ajouté Staples.

Toutes les recommandations de maintenance d’ERM v4 sont vérifiées par la direction de la maintenance à bord, qui confirme ces recommandations. La société Fathom5 et le Naval Surface Warfare Center à Philadelphie, l’entité responsable du projet, prennent en compte ces retours pour raffiner l’efficacité analytique du système.

ERM v4 est également mis à jour quatre fois par an, ce qui permet de créer une boucle d’apprentissage automatique où les modèles sont formés et développés dans le cloud, déployés à bord d’un navire, mesurés pour leur performance et leur précision, puis ajustés et à nouveau déployés de manière très rapide. En comparaison, le système Submarine Warfare Federated Tactical System (SWFTS), considéré comme le standard en matière de mises à jour continues, a un cycle de deux ans.

Bien qu’ERM v4 soit utilisé initialement pour la maintenance des systèmes de navire, ce type de maintenance basée sur l’état pourrait à l’avenir être appliqué aux systèmes de combat. Staples a pourtant reconnu que cela représenterait « un domaine plus compliqué pour débuter le programme ». ERM v4 sera intégré cette année dans le système de maintenance et de réparation de la marine (NMRO), devenant la couche prédictive de maintenance et d’IA pour ce portefeuille logistique et informatique plus vaste.

« Ensuite, nous devrions voir une montée en puissance rapide, à partir de 2026, avec une douzaine ou plus de navires par an », a déclaré Staples.

La marine souhaite depuis des années mieux capturer et analyser les données de maintenance des navires afin de rendre cette activité moins perturbante pour les opérations et la disponibilité générale. Un système ERM précédent a été testé en 2019, selon un rapport de USNI News, qui a cité l’amiral retraité Lorin Selby, ancien ingénieur en chef de NAVSEA et fervent défenseur de cette capacité.

USNI News a souligné que les précédents efforts à grande échelle en matière de maintenance basée sur l’état ont entraîné des interruptions lors de la maintenance.

« Lors de précédentes tentatives d’incorporation de la maintenance basée sur l’état, l’idée était que si des travaux majeurs comme le renouvellement des réservoirs étaient effectués uniquement lorsque nécessaire, plutôt que selon un calendrier prédéfini, la marine pourrait éviter de passer du temps et de l’argent sur des travaux non nécessaires. Cependant, cela signifiait également que les chantiers navals ne disposaient pas d’un package de travail clair avant l’arrivée d’un navire, entraînant davantage d’incertitudes et, finalement, plus de temps et de coûts lors de la disponibilité des maintenances. »

« Cette fois-ci, Selby considère la maintenance basée sur l’état comme un moyen de traiter des éléments de maintenance de moindre importance de manière à ce que l’analyse des données oriente un équipage de navire vers des composants subissant de légers problèmes de performance, ou montrant des signes qu’ils sont sur le point de tomber en panne avant même que cela ne se produise. »

Bien que certaines solutions d’apprentissage automatique aient déjà été présentes sur des combattants de surface de la marine dans une moindre mesure, en particulier dans le système de combat Aegis en constante évolution, l’utilisation d’un véritable système d’IA conçu dès le départ présente des avantages majeurs pour garder les navires en mer. Au-delà d’aider les équipages à identifier plus rapidement les pièces défaillantes, un système d’IA affiné pour la maintenance pourrait aussi aider à la logistique et à la pré-position des composants avant qu’une dégradation ne soit détectée. À l’échelle de la flotte, il pourrait savoir quels parts sont susceptibles de s’altérer, et quand, au sein de plusieurs classes. Il reste à voir dans quelle mesure la marine a réussi à saisir et à agir sur ces données pendant l’ère pré-AI.

L’utilisation de la surveillance de santé en temps réel et de l’automatisation pour prévoir quels éléments seront nécessaires, et quand, est également un aspect majeur — que ce soit pour le meilleur ou le pire — du programme F-35 Joint Strike Fighter, ainsi que d’autres nouveaux systèmes d’armement militaire et devient une exigence critique pour les plateformes futures. Le secteur commercial a également manifesté un grand intérêt pour ce concept appliqué à tous types de véhicules et de systèmes mécaniques. Des agents d’IA renforcés sont jugés susceptibles d’accroître encore l’efficacité de ces systèmes et d’améliorer l’efficacité dans les chaînes logistiques complexes qui soutiennent toutes sortes de systèmes.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique évoluent rapidement, transformant divers secteurs de la société. Disposer d’un tel système de surveillance constante pour anticiper les futures défaillances des systèmes des navires pourrait jouer un rôle crucial pour garantir que les vaisseaux de la marine puissent mener à bien leurs missions à travers le monde sans que leurs programmes de croisière soient perturbés par des défaillances techniques.