AéronautiqueINTELLIGENCE ARTICIELLE
SmartCrew : une solution intelligente pour mieux gérer la fatigue dans l’armée
En Espagne, ATEXIS, une société d’ALTEN, aide les militaires à anticiper la fatigue mentale et physique et à prendre les mesures nécessaires. Grâce à des capteurs, à l’analyse de données pilotée par l’IA et au machine learning, ATEXIS permet au personnel militaire d’améliorer ses performances et d’éviter les erreurs critiques.
La fatigue mentale et physique peut affecter notre capacité à réagir promptement et correctement. Cet effet revêt une importance particulière pour le personnel militaire, souvent tenu de répondre à des exigences contraignantes. Consciente du potentiel de l’IA pour améliorer la capacité des militaires à gérer la fatigue, l’armée espagnole a fait appel à ATEXIS, société d’ALTEN exerçant dans les secteurs de l’aéronautique, de la défense, de l’industrie navale, de l’énergie et des transports, pour l’aider dans cette démarche.
Le défi : Évaluer et gérer l’impact de la fatigue mentale et physique chez le personnel militaire lors de tâches très exigeantes
La solution : Utilisation des objets connectés et de modèles prédictifs pour surveiller et prévoir la fatigue pendant les missions, et pour améliorer l’efficacité et l’efficience dans l’accomplissement de tâches exigeantes
Les avantages :
- Surveillance continue de la fatigue et du bien-être de l’équipage
- Prévention des erreurs critiques
- Amélioration de la sécurité et de l’efficacité opérationnelles
- Amélioration des performances globales de l’équipage
- Système de surveillance de la fatigue piloté par l’IA
Une approche multidimensionnelle
À la demande de son client, ATEXIS s’est lancé dans un projet visant à développer des méthodes innovantes de prévision et de gestion de la fatigue. Les approches classiques n’exploitant pas l’analyse multidimensionnelle nécessaire à cet objectif, ATEXIS a choisi de développer un système piloté par l’IA capable de collecter et d’analyser des données physiologiques et subjectives – pression artérielle, qualité du sommeil, saturation en oxygène – afin de fournir des informations exploitables et des alertes en temps opportun. Son objectif : améliorer à la fois les performances des équipages et l’efficacité opérationnelle.
SmartCrew
Le résultat de cette initiative est SmartCrew, un projet empirique combinant des capteurs et l’IA pour évaluer et anticiper la fatigue mentale et physique, en alertant les utilisateurs pour qu’ils prennent des mesures préventives. SmartCrew commence par une évaluation détaillée et multidimensionnelle (subjective, comportementale et physiologique) des symptômes de fatigue mentale et physique chez le personnel militaire. L’analyse exploite un large éventail de données collectées, notamment la pression artérielle, les niveaux d’oxygène dans le sang, la qualité du sommeil, la fatigue subjective et d’autres paramètres physiologiques pertinents. Le projet utilise ensuite des modèles d’IA pour anticiper le moment où le personnel est susceptible de ressentir de la fatigue, ce qui permet à l’utilisateur de prendre des mesures proactives pour améliorer ses performances.
Les outils
Pour le développement, l’équipe a principalement utilisé le langage Python. Des techniques d’analyse exploratoire des données (EDA) ont fourni des insights essentiels. Parallèlement, l’utilisation de modèles de machine learning – comme les réseaux neuronaux profonds, forêts d’arbres décisionnels, analyse discriminante linéaire – s’est avérée essentielle pour améliorer l’exactitude des prévisions, permettre la prise de décision en temps réel et appuyer une surveillance complète. Des objets connectés équipés de capteurs Garmin ont été déployés pour fournir un système de surveillance complet.
Rapide, efficace, adaptable
En aidant le commandement à affecter le personnel le mieux adapté à chaque tâche, SmartCrew devrait réduire le risque d’incidents liés à la fatigue, améliorer les performances globales de l’équipage et renforcer la sécurité pendant les missions. L’armée pourrait également adapter ces mesures aux besoins des différents équipages utilisant la solution, ce qui faciliterait le déploiement et l’amélioration continue du processus, ainsi que sa capacité d’adaptation. La prévision de la fatigue permet de réduire les accidents, d’améliorer l’efficacité des missions et de promouvoir le bien-être de l’équipage.
