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Un Datalab chez Airbus pour diffuser le big data dans tous les métiers

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Cas d'école L’avionneur Airbus a mis en place un Datalab pour évaluer et expérimenter des projets big data. L’objectif est de favoriser la diffusion d’une façon maitrisée et cohérente des usages des mégadonnées dans tous les métiers du groupe.

Un Datalab chez Airbus pour diffuser le big data dans tous les métiers
Un Datalab chez Airbus pour diffuser le big data dans tous les métiers © Airbus

Le big data, c’est un sujet sérieux chez Airbus. Pas question de se laisser guider par l’improvisation ou le tâtonnement. Un secteur sensible comme l’aéronautique exige une démarche cohérente et maîtrisée pour tirer parti de cette révolution technologique. C’est le sens du projet big data lancé par l'avionneur européen il y a un an demi.

 

Un énorme gisement de données

"Nous voulions d’abord évaluer le potentiel du big data pour nos différents métiers et nous assurer d’avoir en place toute la chaine nécessaire, y compris en termes de compétences, pour maitriser la technologie et faire en sorte qu’on puisse partout dans l’entreprise analyser des données et en tirer de la valeur", explique Vincent Galinier, architecte informatique et responsable du projet.

 

De par la nature de ses activités, Airbus génère de gros volumes de donnée à toutes les étapes du cycle de vie de ses avions, depuis la conception jusqu’à leur exploitation par les compagnies aériennes, en passant par la construction des différents systèmes (moteurs, structures, etc.). Au final, l’avionneur européen a affaires à un énorme gisement de données dispersé à la fois en interne et à l’extérieur. Pas simple à partager... "Sur le cycle de vie des avions, il y a beaucoup d’intervenants différents qui n’ont pas l’habitude de travailler ensemble et de partager leurs données", note Vincent Galinier.

 

trois environnements d'usages

Pour débroussailler le sujet et dépasser les limites internes à la valorisation des données, un Datalab a été mis en place. Il se présente comme un environnement ouvert destiné à faire travailler tout le monde, avec toutefois une contrainte importante : la surêté, une exigence clé du métier d’avionneur. "Nous voulons jouer le rôle de facilitateur de projets big data en faisant tomber les barrières à l'utilisation de cette technologie dans nos différents métiers", confie le responsable.

 

Au départ, l’idée était de créer un lac unique de données où déverser toutes les data du groupe. Elle a été finalement abandonnée au profit de trois lacs répondant à trois environnements différents d'usage. Le premier concerne la phase de développement et de test avec l’objectif de monter rapidement des projets d'expérimentation et de les changer facilement pour essayer une multitude de possibilités. Le deuxième porte sur l’exploitation de toutes sortes de données pour imaginer de nouveaux services. Le troisième concerne la mise en production de systèmes suffisamment robustes pour respecter les contraintes métiers.

 

Assembler différentes briques

Pour le choix des outils, Airbus a regardé tout ce qui existe sur le marché. "Au début, on pensait s’appuyer sur un seul fournisseur capable de tout faire, confie Vincent Galinier. On a décidé finalement de jouer le systémier en assemblant différentes briques pour construire des solutions plus adaptées et robustes." Parmi les outils retenus, figurent la plate-forme de calcul distribuée Hadoop et les langages de programmation informatique Python et R.

 

L’une des difficultés réside dans l’accès aux données des avions en exploitation. Comment les récupérer ? Faut-il passer par des satellites ou installer des balises radio dans les aéroports ? A ce jour, le problème n’est pas encore résolu. D’autant que se pose l’épineuse question de la propriété de ces données. Appartiennent-elles à l’avionneur ou aux compagnies aériennes ? La réponse n’est pas claire.

 

l'épreuve de la réalité

Selon Vincent Galinier, le big data est déjà passé à la réalité dans différents métiers du groupe. C’est vrai notamment dans le département des vols d’essai pour identifier au plus vite les défauts de conception et tenir les délais. C'est aussi vrai dans certaines usines pour mieux suivre la qualité et réduire les défauts de production. Les reste devrait suivre...

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