Semaxone veut mesurer la charge mentale des pilotes grâce à la réalité augmentée

Dans l’aviation, une erreur ne dépend pas seulement de la maîtrise technique d’un appareil. Elle peut survenir lorsqu’une alarme s’ajoute à une météo difficile, à une procédure inhabituelle ou à une succession de décisions à prendre très vite. C’est cette dimension humaine, souvent désignée sous le terme de charge mentale, que la start-up gardoise Semaxone dit vouloir mieux objectiver avec un logiciel combinant technologies immersives et intelligence artificielle.

Présenté le 16 octobre 2024, le projet ambitionne d’évaluer l’état physiologique, psychologique et cognitif des pilotes. L’objectif n’est pas de remplacer l’instructeur, ni de confier la sécurité d’un vol à un algorithme. Il s’agit plutôt de fournir des indicateurs complémentaires pour comprendre comment un pilote réagit face au stress, à la fatigue ou à une situation complexe, notamment pendant un entraînement.

Ce que Semaxone dit vouloir évaluer

Selon la présentation disponible, le logiciel de Semaxone doit produire une analyse personnalisée de la performance des pilotes. Le texte évoque notamment l’observation de signaux liés à la fatigue et au stress, ainsi que des paramètres comme la fréquence cardiaque, la respiration, l’attention et la capacité de décision.

Ces dimensions recouvrent des réalités distinctes. La fréquence cardiaque ou la respiration sont des signaux physiologiques. L’attention, le temps de réponse ou la prise de décision relèvent davantage de la cognition. Le stress, lui, ne se réduit pas à une seule mesure : il s’interprète habituellement en reliant plusieurs signaux à une situation donnée et, idéalement, au ressenti de la personne concernée.

La publication d’origine ne précise ni le nom commercial du logiciel, ni les capteurs employés, ni les protocoles de mesure, ni les résultats d’une validation scientifique indépendante. Ces éléments sont pourtant déterminants pour savoir ce que les données mesurent réellement. Une hausse du rythme cardiaque peut par exemple traduire une forte sollicitation cognitive, mais aussi un effort physique, une émotion ponctuelle ou un facteur extérieur.

Pourquoi la charge mentale est cruciale dans un cockpit

Un pilote doit surveiller son environnement, respecter des procédures, communiquer avec le contrôle aérien, interpréter des instruments et anticiper les étapes suivantes du vol. Ces tâches ne pèsent pas toutes de la même manière selon l’expérience du pilote, le type d’appareil, les conditions météorologiques ou le degré d’automatisation du cockpit.

Les phases critiques concentrent particulièrement l’attention : décollage, approche, atterrissage, panne simulée, déroutement ou gestion d’une alarme. Lorsqu’une difficulté survient, le problème n’est pas nécessairement le manque d’informations. Il peut aussi être l’excès d’informations, ou l’impossibilité de déterminer assez vite laquelle mérite une attention prioritaire.

C’est pourquoi les facteurs humains occupent une place importante dans la sécurité aérienne. Les formations ne visent pas seulement à apprendre des gestes et des procédures. Elles cherchent également à entraîner la communication au sein de l’équipage, la distribution des tâches, la conscience de la situation et la gestion des situations dégradées.

Dans ce cadre, un outil de suivi pourrait aider un instructeur à repérer qu’un exercice est trop simple, trop exigeant, ou particulièrement déstabilisant pour un apprenant. L’intérêt ne serait pas de classer les pilotes selon un score unique, mais de rendre l’entraînement plus pertinent : répéter une manœuvre, ajuster sa difficulté ou travailler une stratégie de gestion de l’attention.

Réalité augmentée ou réalité virtuelle : de quoi parle-t-on ?

Le titre du projet met en avant la réalité augmentée, tandis que le texte disponible évoque aussi largement la réalité virtuelle. Les deux approches sont immersives, mais elles ne recouvrent pas le même usage.

La réalité virtuelle place l’utilisateur dans un univers entièrement numérique. Dans l’aviation, elle peut recréer un cockpit, un aérodrome ou une panne sans exposer un équipage ni un appareil réel au moindre risque. La réalité augmentée, à l’inverse, ajoute des informations numériques à ce que l’utilisateur voit déjà dans son environnement réel. Elle pourrait, par exemple, afficher des consignes ou des données contextuelles au cours d’un entraînement.

La source ne détaille pas le matériel prévu par Semaxone ni la manière dont ces deux technologies seraient articulées. Cette distinction est importante : un simulateur de réalité virtuelle permet de contrôler précisément le scénario proposé, tandis qu’une couche de réalité augmentée peut être envisagée dans des environnements plus proches des conditions réelles.

Des scénarios immersifs pour mieux former

Le recours à la simulation offre un avantage évident : il permet de confronter un pilote à des situations rares ou dangereuses, sans reproduire le danger dans le monde réel. Une perte de visibilité, une alarme, une défaillance technique ou une urgence peuvent être jouées, interrompues et répétées. L’instructeur peut aussi faire varier le niveau de difficulté de manière progressive.

Semaxone inscrit son approche dans cette logique. Le texte indique que des environnements virtuels et des systèmes de retour instantané peuvent permettre aux formateurs d’adapter les programmes d’entraînement. Il mentionne également des travaux menés dans des laboratoires à Poitiers sur les implications cognitives de ces technologies, notamment autour des jumeaux numériques. Aucun laboratoire, protocole ou résultat précis n’est toutefois identifié dans les éléments fournis.

Un jumeau numérique désigne généralement une représentation informatique d’un objet, d’un système ou d’un processus réel. Dans le domaine aéronautique, ce type de modèle peut servir à tester des scénarios ou à suivre l’état d’un système. Appliqué à la formation, il pourrait contribuer à créer des exercices plus proches des contraintes opérationnelles. Mais sa valeur dépend toujours des hypothèses utilisées pour construire le modèle et de la qualité des données qui l’alimentent.

La publication d’origine cite aussi le chiffre de 61 % de salariés qui estimeraient que ces outils offrent une plateforme plus équitable pour évaluer compétences et performances, en l’attribuant à une étude de McKinsey. La référence précise de cette étude, son échantillon et son champ d’application ne sont pas fournis. Ce chiffre ne permet donc pas, à lui seul, de conclure sur l’acceptation de tels systèmes dans l’aviation.

Ce que l’intelligence artificielle pourrait apporter

La perspective la plus ambitieuse évoquée est celle du deep learning, ou apprentissage profond. À terme, des algorithmes pourraient analyser les comportements individuels afin de proposer une assistance ou des exercices adaptés à chaque pilote, en tenant compte de sa charge mentale estimée.

Le principe est séduisant : deux pilotes peuvent réussir le même exercice avec des stratégies très différentes. L’un peut être à l’aise dans la gestion des alarmes, l’autre dans la navigation ou la communication. Une analyse individualisée pourrait donc aider à identifier les domaines qui demandent davantage d’entraînement.

Mais une personnalisation utile exige des garde-fous. Les modèles d’apprentissage automatique sont dépendants des données qui leur sont fournies. Si les données sont incomplètes, si les scénarios d’entraînement ne reflètent pas les conditions opérationnelles ou si les mesures physiologiques sont mal interprétées, le système risque de produire une appréciation trompeuse.

La question de l’explicabilité compte également. Dans un secteur où les décisions doivent être justifiables, un instructeur et un pilote doivent pouvoir comprendre pourquoi un indicateur signale une surcharge ou recommande une adaptation. Un score opaque, même calculé par un modèle performant, ne doit pas devenir un verdict sur les compétences ou l’aptitude d’une personne.

Enfin, la publication d’origine mentionne Google parmi les grands acteurs proposant des solutions d’intelligence artificielle, sans décrire de produit précis ni de partenariat avec Semaxone. Cette référence ne permet donc pas d’établir une implication de l’entreprise dans le projet présenté.

Des données sensibles à protéger

Mesurer des données physiologiques et cognitives chez des pilotes soulève inévitablement des questions de confidentialité. Ces informations peuvent concerner la santé, l’état émotionnel ou les habitudes de travail d’une personne. Elles sont particulièrement sensibles lorsqu’elles sont recueillies dans le cadre d’une relation de formation ou d’emploi.

L’enjeu est de définir avec précision ce qui est mesuré, dans quel but, pendant combien de temps les données sont conservées et qui peut y accéder. Un pilote doit également savoir si les résultats servent uniquement à l’accompagnement pédagogique, s’ils peuvent participer à une évaluation professionnelle, ou s’ils sont utilisés pour améliorer un algorithme.

La confiance dépendra aussi de la séparation entre un outil d’aide et un dispositif de surveillance. Un système destiné à identifier une difficulté ponctuelle et à améliorer un entraînement n’a pas la même portée qu’un outil qui évaluerait en continu un salarié. Les conditions d’utilisation, le consentement, la sécurité informatique et la gouvernance des données seront donc aussi importants que la performance technique.

Ce qu’il faut surveiller

Le projet de Semaxone illustre une tendance plus large : rapprocher les sciences cognitives, les technologies immersives et l’analyse de données pour mieux comprendre l’activité humaine dans les environnements complexes. Dans l’aviation, cette ambition répond à un besoin concret, celui d’améliorer la formation sans simplifier à l’excès le travail des équipages.

Pour juger de la maturité d’un tel outil, plusieurs éléments devront être examinés. Il faudra connaître les conditions dans lesquelles il a été testé, les profils de pilotes concernés, les signaux réellement mesurés et la façon dont les résultats sont interprétés. La comparaison avec les méthodes de formation existantes sera tout aussi importante : une innovation doit montrer qu’elle apporte un bénéfice identifiable, et non seulement davantage de données.

Il faudra également suivre la place laissée aux instructeurs. Les outils numériques peuvent accélérer le retour d’information et révéler des tendances difficiles à percevoir à l’œil nu. Ils ne remplacent toutefois pas l’analyse d’un professionnel capable de replacer une réaction dans son contexte : expérience du pilote, nature de l’exercice, fatigue du jour, conditions de travail et dynamique d’équipage.

L’enjeu final est moins de quantifier chaque instant de l’activité d’un pilote que de concevoir des formations mieux ciblées, plus sûres et respectueuses des personnes. C’est à cette condition que réalité augmentée, réalité virtuelle et intelligence artificielle pourront devenir des alliées crédibles de la sécurité aérienne.