Brevet FR3033661A1 — publié le 20160916

La présente invention concerne un procédé d'évaluation de l'exposition à un risque d'un vol d'un aéronef. Il y a aujourd'hui un besoin de méthodes objectives pour mesurer les risques auxquels les compagnies aériennes sont exposées du fait de leur activité. A l'aide d'une telle méthode, il leur est possible de déterminer les facteurs de risques liés aux procédures mises en oeuvre par leurs pilotes et ainsi de modifier ces procédures afin de réduire l'exposition aux risques. Il existe aujourd'hui des outils d'analyse de vol qui consistent à détecter des dépassements de seuils sur certains paramètres enregistrés au cours du vol préalablement choisis. Chaque analyse étant particulière à un vol donné, il est impossible de définir un lien entre ces seuils et les risques encourus par les vols. Afin de pallier les inconvénients de l'art antérieur, le but de la présente invention est de proposer un procédé d'analyse d'un vol d'un aéronef pour évaluer l'exposition à un risque donné dudit vol qui est caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape de collecte des données de vol représentatives des valeurs prises par des paramètres de vol lors dudit vol à analyser, lesdites données étant extraites du ou des enregistreurs dudit aéronef, - une étape de prédiction à partir desdites données de vol collectées et d'un modèle de risque préétabli à partir de données de paramètres de vol relatives à des vols antérieurs et extraites d'enregistreurs d'aéronefs ayant accompli lesdits vols, d'un indice de risque mesurant l'exposition dudit vol audit risque et, - une étape de détermination de la déviation des valeurs prises par un paramètre de vol donné par rapport à un profil-type dudit paramètre de vol préétabli à partir de données dudit paramètre de vol relatives à des vols antérieurs considérés non exposés audit risque et extraites d'enregistreurs d'aéronefs ayant accompli lesdits vols, afin de savoir si ledit paramètre de vol a contribué à l'exposition dudit vol audit risque. Avantageusement, le modèle de risque se présente sous la forme d'un ou plusieurs arbres de décision dont les attributs sont un sous-ensemble des paramètres de vol et dont les feuilles correspondent à des étiquettes de risque, chaque étiquette de risque d'un arbre mesurant l'exposition au risque d'un vol pour lequel le parcours dudit arbre à partir de sa racine aboutit à ladite feuille. Avantageusement, ledit modèle de risque est établi par une méthode d'apprentissage statistique supervisé dans laquelle les données d'observation sont des données de paramètres de vol relatives à des vols antérieurs et extraites d'enregistreurs 3033661 2 d'aéronefs ayant accompli lesdits vols et des étiquettes de risque relatives à l'exposition au risque desdits vols antérieurs. Avantageusement, le profil-type d'un paramètre de vol est un agrégat des valeurs respectivement prises par ledit paramètre de vol pour des vols antérieurs considérés 5 comme non exposés audit risque. Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : 10 La Fig. 1 est un diagramme illustrant les différentes étapes d'un procédé d'évaluation selon la présente invention, et Les Figs. 2a à 2d illustrent des arbres de décision résultant de la phase d'apprentissage décrite, La Fig. 3 est une représentation d'un profil type, telle qu'elle pourrait être 15 visualisée. La Fig. 4 est un appareil informatique prévu pour pouvoir mettre en oeuvre un procédé d'évaluation selon la présente invention. Le procédé d'analyse d'un vol d'un aéronef tel qu'il est illustré à la Fig. 1 comprend : 20 - une étape El de collecte des données de vol DATA représentatives des valeurs prises par des paramètres de vol lors dudit vol à analyser, lesdites données DATA étant extraites du ou des enregistreurs dudit aéronef, - une étape E2 de prédiction à partir desdites données de vol collectées DC et d'un modèle de risque MR préétabli à partir de données de paramètres de vol relatives 25 à des vols antérieurs et extraites d'enregistreurs d'aéronefs ayant accompli lesdits vols, d'un indice de risque IR mesurant l'exposition dudit vol audit risque et, - une étape E3 de détermination de la déviation DEV des valeurs prises par un paramètre de vol donné par rapport à un profil-type préétabli à partir de données dudit paramètre de vol relatives à des vols antérieurs considérés non exposés audit risque et 30 extraites d'enregistreurs d'aéronefs ayant accompli lesdits vols, afin de savoir si ledit paramètre de vol a contribué à l'exposition dudit vol audit risque. Les données de vol DATA qui sont collectées lors de l'étape de collecte El sont extraites des enregistreurs de vol de l'aéronef considéré, notamment de l'enregistreur des données de vol, dit enregistreur FDR (Flight Data Recoder). 3033661 3 Peuvent ainsi être collectées, à partir de cet enregistreur FDR, des données relatives à des signaux mesurés sur des systèmes de l'aéronef concerné ou à des grandeurs calculées à partir de ces signaux mesurés. Ces signaux mesurés et grandeurs calculées sont appelés ci-après "paramètres de vol". Les données collectées, qui sont 5 relatives aux valeurs prises par ces paramètres de vol, sont enregistrées à intervalles de temps régulier, par exemple une seconde ou un huitième de seconde, et forment alors des séquences temporelles de valeurs de paramètres de vol. Ces paramètres de vol sont par exemple relatifs à des mesures de vitesses et accélérations (vitesse de l'aéronef par rapport à la masse d'air, vitesse par rapport au sol, accélération longitudinale, 10 accélération latérale, accélération verticale, etc.), relatifs à la géolocalisation (le cap magnétique, la latitude, la longitude, etc.), relatifs aux masses de l'aéronef (masse, quantité de carburant, etc.). Le nombre de ces paramètres de vol peut être relativement élevé, de quelques centaines à plusieurs milliers selon le type et l'âge de l'aéronef considéré. 15 Avantageusement, du fait que les données collectées peuvent demander des ressources de calcul importantes pour les étapes ultérieures de traitement, la présente invention inclut des techniques de réduction de dimension, telle que l'analyse en composantes principales. Pour une description détaillée d'une telle technique, on pourra se reporter au livre de Jolliffe, I.T. "Principal Component Analysis", aux 20 éditions Springer (ISBN: 978-0-387-95442-4). L'étape E2 de prédiction consiste à déterminer, à partir des données de vol collectées DC pour le vol à analyser et d'un modèle de risque MR, un indicateur de risque IR dudit vol à analyser. Par exemple, le modèle de risque MR se présente sous la forme d'un ou 25 plusieurs arbres de décision dont les attributs sont un sous-ensemble des paramètres de vol et dont les feuilles correspondent à des étiquettes de risque, chaque étiquette de risque d'un arbre mesurant l'exposition au risque d'un vol pour lequel le parcours dudit arbre à partir de sa racine aboutit à ladite feuille. Une étiquette de risque est, par exemple, pour un risque donné, représentative 30 d'une classe de risque : un vol est de classe 0 s'il est "sans risque", de classe 1 s'il est "à risque". L'étape E2 de prédiction consiste alors, au moyen des données collectées DC de paramètres de vol relatives au vol à analyser, de parcourir le ou chaque arbre de 3033661 4 décision de sa racine jusqu'à la feuille pertinente où se trouve l'étiquette de risque résultant de la prédiction. Dans le cas où le modèle de risque MR est un seul arbre de décision, l'indicateur de risque IR est l'étiquette de risque résultant du parcours de cet arbre de décision. 5 Dans le cas où il s'agit de plusieurs arbres de décision, l'indicateur de risque IR est un agrégat des valeurs prises par les différentes étiquettes respectivement prédites par les parcours de ces arbres de décision. Il peut s'agir, par exemple, de la probabilité que le vol soit dans la classe à risque, probabilité donnée par la proportion des étiquettes de risque respectivement 10 prédites à partir desdits arbres de décision comme étant de la classe à risque. A la Fig. 2a, est représenté un arbre de décision concernant un risque d'atterrissage dur. Dans cette Fig. 2a (comme dans les Figs. 2b à 2d suivantes), les attributs sont représentés par des carrés et les feuilles par des cercles. L'attribut de la racine de cet arbre est le paramètre de vol Ni correspondant au régime d'un moteur. 15 Au niveau inférieur, les attributs sont les suivants : le paramètre de vol N2 correspondant au régime d'un autre moteur et le paramètre GW correspondant à la masse de l'aéronef. Au niveau encore inférieur, un attribut est le paramètre de vol DRIFT correspondant à l'angle de la dérive. Trois feuilles sont également présentes, deux correspondant à la classe 1 à risque et la troisième correspondant à la classe 0 20 sans risque. Le parcours de cet arbre de décision ainsi que sa feuille d'arrivée dépendent des valeurs qui sont prises, dans les données collectées, par les paramètres de vol attributs de cet arbre. Ainsi, si la valeur du paramètre de vol Ni est supérieure à 95, le paramètre de vol N2 est alors considéré. Si la valeur de ce dernier est supérieure à 95, 25 le vol est considéré comme étant à risque (classe 1). Par contre, si elle est inférieure ou égale à 95, le paramètre de vol DRIFT est considéré. Si la valeur de ce dernier est inférieure à 10, le vol est de classe 0, sans risque alors que si sa valeur est supérieure ou égale à 10, le vol est de classe 1. Si la valeur du paramètre de vol Ni est inférieure ou égale à 95, le paramètre de 30 vol GW est considéré. Si sa valeur est supérieure à 40t, le vol est de classe 0 et si elle est inférieure ou égale, le vol est de la classe 1. Aux Figs. 2b à 2d, sont représentés d'autres arbres de décision pour le même risque. Les attributs de ces arbres sont : Le paramètre de vol ALT correspondant à l'altitude barométrique, 3033661 5 Le paramètre de vol RALT correspondant à la radio-altitude, Le paramètre de vol LDL correspondant à l'indicateur de compression d'un train d'atterrissage, Le paramètre de vol AOA correspondant à l'angle d'attaque, 5 Le paramètre de vol PITCH correspondant à l'incidence, Le paramètre de vol WIND DIR correspondant à la direction du vent par rapport à la direction de vol de l'avion, Le paramètre de vol WIND SPEED correspondant à la vitesse relative du vent, Le paramètre de vol VAPP correspondant à la vitesse d'approche sélectionnée 10 par le pilote, Le paramètre de vol IVV correspondant à la vitesse verticale de l'avion, Le paramètre de vol JAS correspondant à la vitesse horizontale, et Le paramètre de vol GZ correspondant à l'accélération verticale. Le parcours de ces arbres de décision reprend le principe de celui qui a été décrit 15 en relation avec l'arbre de décision de la Fig. 2a et n'est donc pas de nouveau décrit. On notera que, pour un même ensemble de données représentatives des valeurs des paramètres de vol pour un vol donné, le parcours de deux arbres de décision relatifs à un même risque peut conduire à des étiquettes de risque différentes. Par exemple, supposons que l'arbre de décision de la Fig. 2a renvoie, pour un vol à 20 analyser donné, l'étiquette classe 0 alors que les arbres de décision des Fig. 2b à 2d renvoient l'étiquette classe 1. Dans ce cas de plusieurs arbres de décision, l'indice de risque IR est la probabilité que le vol soit dans la classe à risque, c'est-à-dire la classe 1, et est donc de 3/4, soit 75%. Dans un mode de réalisation préférentiel, un modèle de risque MR est obtenu 25 lors d'une phase d'apprentissage préalable utilisant une méthode d'apprentissage statistique supervisé. Une telle méthode permet de modéliser, à des fins de prédiction, un phénomène à partir de données relatives à un certain nombre de paramètres qui ont été enregistrés lors de différentes observations. Pour chaque observation, sont établies des étiquettes qui correspondent à ce qui est observé du phénomène pour l'observation 30 considérée. Une telle méthode d'apprentissage supervisé (aussi appelée classification supervisée) vise donc à apprendre le lien entre les observations et les étiquettes. C'est ce lien qui constitue un modèle permettant ensuite de prédire une nouvelle observation dont l'étiquette est inconnue. 3033661 6 On pourra se reporter pour des détails concernant ces méthodes au livre intitulé " The Elements of Statistical Learning" de Hastie T., Tibshirani R. et Friedman J. paru aux éditions Springer (ISBN: 978-0-387-84858-7). Plus particulièrement, les méthodes d'apprentissage utilisées par le procédé de la 5 présente invention peuvent être des méthodes algorithmiques, dites d'arbres de décision, plus particulièrement dites de Forêts aléatoires. On pourra se reporter au livre de Breiman L., Friedman J. H., Olshen R. A. and Stone C. J. intitulé "Classification and regression trees", aux éditions New Ed de 1984 et à l'article de Breiman L. intitulé "Random forests" paru dans Machine Learning ", 45, 5-32, 2001 10 (ISBN: 978-0-412-04841-8). Pour l'application de ces méthodes à la présente invention, chaque observation est un vol d'un aéronef pendant lequel sont collectées des données relatives aux valeurs prises par des paramètres de vol ainsi que des étiquettes relatives aux risques auxquels le vol de cette observation a été exposé. 15 Comme mentionnée ci-dessus, une étiquette est, par exemple, pour un risque donné, représentative d'une classe de risque : un vol est de classe 0 s'il est "sans risque", de classe 1 s'il est "à risque". L'étiquette qui est associée à une observation peut être établie par un homme du métier selon un savoir-faire personnel. Elle peut alternativement être établie à partir de 20 la valeur prise par des paramètres de vol particuliers lesquels, alors, n'appartiennent pas aux paramètres servant à construire le modèle de risque. Par exemple, un atterrissage est considéré comme dur si la vitesse verticale de l'aéronef au moment du toucher sur la piste est supérieure à une valeur prédéterminée, par exemple 600 pieds par minute, ou si l'accélération verticale est supérieure à une valeur seuil 25 prédéterminée, par exemple 2,6 g, g étant l'accélération due à la gravité. Ainsi, pour une observation d'un vol, si, pendant la phase d'atterrissage, la valeur du paramètre de vol correspondant à l'accélération verticale de l'avion ou celle correspondant à sa vitesse verticale a dépassé un seuil prédéterminé, ce vol est alors établi comme étant de classe 1, c'est-à-dire à risque et, inversement, si cette valeur n'a pas dépassé ce seuil 30 prédéterminé, ce vol est établi comme étant de classe 0, c'est-à-dire sans risque. On notera que le risque considéré ici est celui d'endommagement de l'appareil dû à une forte compression des trains d'atterrissage. Lors de la phase d'apprentissage, est également créé un profil-type pour au moins un paramètre de vol, par exemple pour des paramètres de vol prédéterminés a 3033661 7 priori intéressants pour l'utilisateur. Pour ce faire, dans l'ensemble des vols observés pendant la phase d'apprentissage, est sélectionné un sous-ensemble correspondant aux vols considérés comme non exposés au risque considéré. Par exemple, les étiquettes de risque de ces vols (ou les étiquettes de risque prédites pour ces vols) correspondent 5 à une classe "sans risque". Pour chacun des vols de ce sous-ensemble, les valeurs prises par ce paramètre à chaque pas de temps sont extraites et constituent ainsi un signal défini comme représentatif du comportement "sans risque". Pour chaque pas de temps de l'ensemble de ces signaux, un agrégat des valeurs de ces signaux est calculé, par exemple la valeur moyenne ainsi qu'éventuellement l'écart type de ces valeurs. 10 L'agrégation de la valeur moyenne pour chaque pas de temps constitue ainsi une nouvelle série temporelle que l'on définit comme la valeur centrale du profil type. A la Fig. 3, on a représenté un graphique montrant un profil type tel qu'il pourrait être visualisé. En 1, apparaît la valeur, à chaque pas de temps, de la moyenne des valeurs prises par un paramètre de vol pour des vols observés considérés comme 15 non exposés au risque en question. En 2 et 3, sont également montrées les valeurs extrêmes du profil type, à chaque pas de temps, résultant du calcul de l'écart type. En 4, apparaissent les valeurs prises par le paramètre considéré, à chaque pas de temps, pour un vol à analyser pour lequel le paramètre en question n'a pas participé au risque considéré. Par contre en 5, apparaissent les valeurs prises par le paramètre 20 considéré, à chaque pas de temps, pour un vol à analyser pour lequel le paramètre en question a participé au risque considéré. On peut voir qu'en 6, ces valeurs prises par ce paramètre dépassent le profil type, notamment la courbe 3. On peut constater que le vol analysé est à risque (valeur calculée à l'étape E2 égale à 75%) et le paramètre de vol considéré a contribué à l'exposition dudit vol au 25 risque (la déviation des valeurs prises par le paramètre considéré est supérieure à l'écart type). Le procédé de la présente invention comporte également une étape de visualisation E4 permettant de visualiser les déviations d'un paramètre d'un vol donné par rapport au profil-type du même paramètre afin de mieux comprendre les causes 30 potentielles du risque analysé (voir Fig. 3). Le procédé de la présente invention est par exemple mis en oeuvre par un programme d'ordinateur mémorisé dans une mémoire d'un appareil informatique. Le schéma synoptique d'un tel appareil informatique 10 est donné à la Fig. 4. Il comporte une unité de commande 11 et une mémoire 12 dans laquelle sont stockées, 3033661 8 provisoirement ou de manière définitive, des données relatives à des instructions ou parties de code de programme. Il comporte encore, parmi toutes ces interfaces, une interface vidéo 13 à laquelle est connecté un écran 20 permettant une visualisation de données utiles. L'unité de commande, la mémoire 12 et l'interface 13 sont reliées elles 5 par un bus 14. Selon l'invention, la mémoire 12 est prévue pour pouvoir stocker des données relatives à des instructions ou parties de code d'un programme d'ordinateur selon l'invention pour pouvoir mettre en oeuvre les étapes d'un procédé d'analyse tel qu'il vient d'être décrit, lorsque ledit programme est exécuté par ledit appareil 10 informatique 10. REVENDICATIONS1) Procédé d'analyse d'un vol d'un aéronef mis en oeuvre par un programme d'ordinateur d'un appareil informatique (10) pour évaluer l'exposition à un risque donné dudit vol, caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape (El) de collecte des données de vol (DATA) représentatives des valeurs prises par des paramètres de vol lors dudit vol à analyser, lesdites données (DATA) étant extraites du ou des enregistreurs dudit aéronef, - une étape (E2) de prédiction à partir desdites données de vol collectées 10 (DATA) et d'un modèle de risque (MR) préétabli à partir de données de paramètres de vol relatives à des vols antérieurs et extraites d'enregistreurs d'aéronefs ayant accompli lesdits vols, d'un indice de risque (IR) mesurant l'exposition dudit vol audit risque, - une étape (E3) de détermination de la déviation (DEV) des valeurs prises par un paramètre de vol donné dudit vol à analyser par rapport à un profil-type dudit 15 paramètre de vol préétabli à partir de données dudit paramètre de vol relatives à des vols antérieurs considérés non exposés audit risque et extraites d'enregistreurs d'aéronefs ayant accompli lesdits vols, et - une étape (E4) de visualisation de ladite déviation (DEV) dudit paramètre de vol donné au moyen d'un écran (20) afin de savoir si ledit paramètre de vol a contribué 20 ou non à l'exposition dudit vol audit risque mesurée par l'indice de risque (IR). 2) Procédé d'analyse selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle de risque se présente sous la forme d'un ou plusieurs arbres de décision dont les attributs sont un sous-ensemble des paramètres de vol et dont les feuilles correspondent à des 25 étiquettes de risque, chaque étiquette de risque d'un arbre mesurant l'exposition au risque d'un vol pour lequel le parcours dudit arbre à partir de sa racine aboutit à ladite feuille. 3) Procédé d'analyse selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit modèle 30 de risque est établi par une méthode d'apprentissage statistique supervisé dans laquelle les données d'observation sont des données de paramètres de vol relatives à des vols antérieurs et extraites d'enregistreurs d'aéronefs ayant accompli lesdits vols et des étiquettes de risque relatives à l'exposition au risque desdits vols antérieurs. 3033661 4) Procédé d'analyse selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce que chaque étiquette de risque est établie à partir de la valeur prise par des paramètres de vol particuliers. 5 5) Procédé d'analyse selon une des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que lesdites étiquettes de risque sont représentatives de deux classes, l'une dite classe à risque, l'autre dite sans risque. 6) Procédé d'analyse selon une des revendications précédentes, caractérisé en ce 10 que le profil-type d'un paramètre de vol est un agrégat des valeurs respectivement prises par ledit paramètre de vol pour des vols antérieurs considérés comme non exposés audit risque. 7) Procédé d'analyse selon la revendication 6, caractérisé en ce que ledit agrégat est la valeur moyenne et l'écart type des valeurs respectivement prises, à chaque pas de temps, par ledit paramètre de vol pour lesdits vols antérieurs. 8) Programme d'ordinateur mémorisé dans une mémoire d'un appareil informatique, ledit programme comprenant des instructions ou parties de code pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé d'analyse selon une des revendications précédentes 1 à 7, lorsque ledit programme est exécuté par ledit appareil informatique.