L’avenir de la revue premier article numérique : MBD, IA et continuité numérique aéronautique

La revue premier article, ou First Article Inspection (FAI), ne se résume plus à une liasse de formulaires AS/EN 9102 vérifiés avant le lancement en production d’une nouvelle pièce aéronautique. Dans les prochaines années, la FAI se trouvera au croisement de la définition à base de modèle (Model-Based Definition, MBD), de l’analyse assistée par intelligence artificielle (IA) et de la continuité numérique aéronautique, qui relie la conception, l’industrialisation, l’exécution et les données issues de l’exploitation. Les équipes qui continuent à traiter la FAI comme un simple exercice documentaire isolé auront du mal à suivre la complexité croissante des programmes et le niveau d’exigence des clients.

Cet article examine l’évolution de la FAI numérique et ce que les responsables qualité, production et ingénierie doivent attendre de la prochaine génération de logiciels AS9102. Il s’appuie sur les principes fondamentaux présentés dans les logiciels AS9102 pour la revue premier article numérique, puis se projette sur la manière dont la MBD, l’IA et les systèmes d’usine connectée vont transformer les processus de travail quotidiens.

Pour les équipes qui déploient ce sujet au quotidien, la FAI numérique AS9102 permet de relier le concept à la traçabilité, à la réalité des ordres de fabrication et aux preuves directement exploitables en audit.

Pour les équipes qui déploient ce sujet au quotidien, la FAI numérique AS9102, une plateforme d’exécution connectée et les solutions d’exécution aéronautique de Connect 981 aident à relier le concept à la traçabilité, à la réalité des ordres de fabrication et aux preuves directement exploitables en audit.

Ce même modèle opérationnel s’appuie également sur des exemples concrets d’exécution aéronautique, les recommandations opérationnelles aéronautiques de Connect 981 et des FAQ pratiques sur les opérations aéronautiques, en particulier lorsque les décisions doivent circuler entre la qualité, la production, les fournisseurs et la direction programme sans perte de contexte.

Des plans 2D à la définition à base de modèle (MBD)

La plupart des organisations aéronautiques fondent encore la FAI sur des plans 2D et des dossiers PDF, même lorsque l’autorité de conception dispose déjà d’un modèle 3D complet. Cet écart génère des tâches redondantes : les ingénieurs retranscrivent l’intention de conception 3D en 2D, puis les équipes FAI bullent le plan et ressaisissent les données de caractéristiques dans les formulaires AS9102.

Ce que signifient MBD et PMI pour la revue premier article

La Model-Based Definition (MBD), ou définition fondée sur le modèle, place la définition produit de référence directement dans le modèle 3D. Les cotes, le tolérancement géométrique (GD&T), les états de surface et les notes sont enregistrés sous forme de Product Manufacturing Information (PMI), c’est-à-dire d’informations de fabrication produit, rattachées directement aux entités du modèle. Pour la revue premier article (FAI), cela signifie :

• Le modèle 3D devient la source principale d’extraction des caractéristiques, et non plus un dérivé 2D produit en aval.
• Les numéros de bullage et les lignes du formulaire 3 peuvent être générés à partir des balises PMI, plutôt qu’au moyen d’une reconnaissance optique de caractères appliquée à un PDF.
• Les évolutions de conception se propagent de façon maîtrisée dans les modèles gérés par la gestion du cycle de vie produit (PLM), ce qui réduit le risque d’utiliser une révision incorrecte lors de la FAI.

Dans une continuité numérique mature, un logiciel AS/EN 9102 exploite des modèles riches en PMI via des intégrations PLM ou CAO, afin de créer des enregistrements structurés de caractéristiques sans réinterprétation manuelle des vues 2D.

Extraire les caractéristiques directement des modèles 3D

À mesure que l’adoption de la MBD progresse, l’étape logique consiste à permettre aux outils de FAI d’extraire les exigences mesurables directement depuis la géométrie 3D et les PMI. En pratique, cela revient à :

• Charger un fichier CAO natif ou un format MBD neutre, puis analyser les PMI afin d’identifier toutes les cotes vérifiables, les cadres de tolérancement géométrique (GD&T) et les notes.
• Attribuer des identifiants uniques aux caractéristiques, avec une correspondance un à un avec les lignes du formulaire 3, réutilisables d’une fabrication à l’autre, pour les FAI delta et dans de futurs programmes.
• Proposer une navigation 3D depuis chaque caractéristique vers l’entité géométrique associée, afin d’aider les inspecteurs et les programmeurs MMT à comprendre l’intention de conception.

Par rapport au bullage sur PDF, l’extraction 3D améliore la cohérence et réduit les erreurs d’interprétation, en particulier pour les structures complexes et les exigences GD&T serrées. Elle rapproche également la FAI des pratiques déjà en place dans de nombreuses usines aéronautiques avec les logiciels de MMT et de métrologie.

Défis liés à la transition depuis des processus centrés sur les plans 2D

Faire évoluer les processus de revue premier article (FAI) des plans 2D vers la définition basée sur le modèle (MBD, Model-Based Definition) ne se résume pas à changer d’outil ; c’est une transformation organisationnelle. Les difficultés les plus fréquentes sont notamment les suivantes :

• Environnements à indices de révision mixtes : certaines pièces sont entièrement définies en MBD, d’autres restent pilotées par des plans, et les équipes FAI doivent gérer les deux modes en parallèle.
• Normes et attentes clients : certains clients continuent d’exiger des livrables sous forme de plans 2D, ou n’ont pas encore formellement accepté les FAIR fondés sur le modèle comme référence principale.
• Compétences et formation : les contrôleurs et ingénieurs qualité peuvent être moins à l’aise avec la navigation dans les PMI 3D, c’est-à-dire les informations produit et fabrication intégrées au modèle, qu’avec la lecture de plans traditionnels.

Une approche pragmatique consiste à lancer des pilotes hybrides : utiliser en interne les caractéristiques issues de la MBD comme référentiel faisant foi, tout en générant des formulaires conformes AS/EN 9102 et, lorsque nécessaire, des vues dérivées du plan pour les soumissions client. À mesure que les normes et les pratiques clients évoluent, les organisations peuvent progressivement éliminer les travaux 2D redondants.

IA et automatisation dans l’analyse des données de FAI

L’IA est souvent présentée, de façon excessive, comme une solution « presse-bouton » appelée à remplacer le jugement d’ingénierie. Dans les environnements réglementés de fabrication aéronautique et spatiale, ce n’est ni réaliste ni souhaitable. L’approche la plus pertinente consiste plutôt à utiliser l’IA et l’analyse avancée pour renforcer la décision humaine : orienter l’attention vers les points critiques, contrôler la cohérence des FAIR et faire ressortir des tendances difficiles à détecter manuellement.

Approches d’échantillonnage fondées sur les risques et assistées par IA

Le contrôle fondé sur les risques est déjà bien établi dans les systèmes qualité aéronautiques ; ce qui évolue, ce sont les données et les outils utilisés pour éclairer ces décisions. Parmi les capacités émergentes des logiciels AS9102 figurent notamment :

• L’exploitation des FAIR historiques et des résultats de contrôle en cours de fabrication pour estimer la capabilité des procédés par familles de pièces et d’opérations.
• La suggestion de cas où un contrôle à 100 % se justifie, par exemple pour de nouveaux fournisseurs, des procédés instables ou des caractéristiques critiques pour la sécurité, par opposition aux situations où un échantillonnage statistiquement justifié est approprié.
• La mise en évidence des caractéristiques dont la capabilité est limite ou qui présentent fréquemment des situations proches du non-respect des exigences, afin que les ingénieurs puissent renforcer l’échantillonnage ou ajuster les plans de surveillance.

Il est essentiel que ces recommandations assistées par IA restent transparentes et puissent être écartées ou modifiées. Les responsables qualité demeurent responsables de l’approbation des stratégies de contrôle ; le système apporte du contexte, pas des consignes impératives.

Détection d’anomalies dans les données de mesure

Les résultats de revue premier article (FAI) restent souvent stockés dans un référentiel jusqu’à ce qu’un audit ou un problème client impose leur réexamen. La détection d’anomalies change cette logique en analysant les résultats dès leur enregistrement. Les cas d’usage les plus courants sont notamment :

• Le signalement de distributions inhabituelles, par exemple lorsqu’une cote dérive régulièrement vers une limite de tolérance sur plusieurs fabrications.
• L’identification d’unités incohérentes, de valeurs aberrantes extrêmes ou de tendances suggérant des erreurs de transcription.
• La mise en évidence de décalages systématiques pouvant révéler un problème de montage, de palpeur ou de programme de mesure, avant qu’ils ne se propagent à toute une série de pièces.

Comme les modèles d’IA peuvent interpréter à tort des données rares mais pourtant valides, les alertes d’anomalie doivent être examinées par des ingénieurs capables de confirmer si la tendance observée traduit un véritable problème de processus ou une variation attendue. L’intérêt réside dans une visibilité plus précoce, pas dans une décision automatique de conformité ou de traitement.

Validation automatisée de l’exhaustivité et de la cohérence des FAIR

L’un des gains les plus immédiats, à la frontière de l’IA, concerne la validation par règles et par méthodes statistiques des rapports de premier article FAIR avant soumission. Les outils AS/EN 9102 avancés peuvent :

• Vérifier que chaque caractéristique repérée par bulle ou issue des PMI (Product Manufacturing Information, informations produit et fabrication) apparaît une seule fois sur le Formulaire 3.
• Contrôler que les certificats matière et les enregistrements de procédés spéciaux sont joints pour toutes les lignes concernées du Formulaire 2.
• Confirmer la cohérence des unités, du format des tolérances et des indices de révision entre les Formulaires 1, 2 et 3.

Une grande partie de ces contrôles peut déjà être mise en œuvre avec des règles déterministes, complétées par des modèles d’IA capables d’apprendre les schémas habituels d’un programme ou d’un fournisseur et de mettre en évidence les écarts. Le résultat : moins de rejets client et moins de reprises manuelles sur des FAIR incomplets.

La FAI comme maillon de la continuité numérique aéronautique

Historiquement, les données de FAI restaient cantonnées à la fonction qualité. Dans une architecture de continuité numérique, la revue premier article devient un maillon essentiel entre la conception, l’industrialisation, l’exécution en production et le comportement en service. Cette évolution transforme les FAIR : ils ne sont plus de simples preuves statiques, mais une source riche d’informations pour l’ingénierie, les achats et les opérations.

Relier les données de conception, de planification, de production et d’exploitation

Dans un environnement de production aéronautique connecté, un logiciel AS/EN 9102 ne fonctionne pas en silo. Il échange des données avec les systèmes PLM (gestion du cycle de vie produit), MES (pilotage de l’exécution de la production), ERP (gestion intégrée des ressources) et les systèmes d’information de maintenance :

• Conception : le PLM fournit le modèle ou le plan de référence, l’historique des modifications et les règles de configuration.
• Planification : les gammes de fabrication et les séquences d’opérations issues des outils de méthodes et d’industrialisation alimentent le contexte de la revue premier article.
• Production : le MES rattache les FAIR aux ordres de fabrication, machines, outillages et opérateurs concernés.
• En exploitation : les systèmes de maintenance et de fiabilité peuvent consulter les données FAI d’origine lors de l’analyse de problèmes récurrents.

Lorsque ces connexions sont en place, le FAIR devient une photographie documentée de la manière dont une configuration donnée a été réalisée à un instant précis, avec une traçabilité complète vers l’exigence de conception en amont et vers le comportement en service en aval.

Exploiter les résultats de FAI pour affiner les tolérances et la fabricabilité

Les résultats de revue premier article montrent souvent si une conception est réellement fabricable avec les procédés et les fournisseurs prévus. En consolidant les données FAI entre pièces et programmes, les équipes d’ingénierie peuvent :

• Repérer les caractéristiques qui sollicitent régulièrement les limites de capabilité des procédés ou nécessitent des reprises excessives.
• Mettre en évidence les tolérances inutilement serrées au regard du besoin fonctionnel.
• Alimenter, avec des éléments factuels, les règles de conception pour la fabricabilité (DFM, Design for Manufacturability) et les référentiels de conception.

La FAI cesse alors d’être un simple jalon de conformité pour devenir une boucle de retour d’expérience : les décisions de conception s’appuient sur la réalité de production observée, ce qui réduit les frictions lors de la montée en cadence des programmes futurs.

Relier les certifications et les données de procédé aux dossiers de maintenance

Pour les plateformes aéronautiques à longue durée de vie, la capacité à remonter d’un numéro de série en service jusqu’à sa revue premier article (FAI) initiale et aux certifications associées devient de plus en plus importante. Dans une continuité numérique robuste :

• Chaque dossier FAIR est indexé par référence article, numéro de série, lot et configuration.
• Les dossiers matière et procédés spéciaux rattachés aux formulaires 1 et 2 sont conservés sous forme de données structurées, et non simplement comme des PDF déposés sur un lecteur partagé.
• Les événements de maintenance enregistrés dans les systèmes de gestion de flotte peuvent être reliés au FAIR d’origine afin d’analyser si la variabilité initiale est corrélée aux performances en exploitation.

Ce niveau de liaison exige une gestion de configuration rigoureuse et des identifiants communs entre systèmes, mais il permet d’accélérer l’analyse des causes racines et de mieux cibler les actions correctives.

Collaboration fournisseurs et portails en temps réel

Les grands maîtres d’œuvre aéronautiques imposent de plus en plus d’exigences numériques à leur base fournisseurs : FAIR structurés, modèles standardisés et visibilité quasi en temps réel sur l’état des contrôles. L’avenir de la FAI numérique dépendra autant de la collaboration fournisseurs que des systèmes internes de l’usine.

Modèles FAIR partagés et visibilité en direct sur l’avancement

Plutôt que de laisser chaque fournisseur gérer ses propres modèles de tableur, les plateformes modernes mettent à disposition, via des portails sécurisés, des formats AS/EN 9102 partagés et maîtrisés. Les fonctionnalités incluent généralement :

• Des modèles définis par le donneur d’ordre, imposant les champs obligatoires, l’utilisation de la bonne révision et les clauses spécifiques client.
• Une visibilité en temps réel sur l’état des FAIR chez les fournisseurs : non démarré, en cours, soumis, en revue ou approuvé.
• Des structures de données standardisées qui rendent possibles les analyses en aval, par exemple entre fournisseurs ou par familles d’achats.

Cela réduit les erreurs d’interprétation et garantit que, lorsque les données parviennent à l’OEM, elles sont déjà compatibles avec ses systèmes et ses besoins de reporting.

Réduire les reprises et les cycles de clarification avec les donneurs d’ordre

Une grande partie des retards et des frictions autour de la revue premier article (FAI) provient des allers-retours de clarification : pièces jointes manquantes, périmètre de contrôle des cotes ambigu ou questions sur des modifications de procédé. Les environnements de collaboration numérique y répondent en :

• intégrant des règles de validation et des listes de contrôle que les fournisseurs doivent satisfaire avant soumission ;
• fournissant des fils de commentaires structurés, rattachés à des caractéristiques ou à des documents précis ;
• maintenant une source unique de vérité pour chaque dossier premier article (FAIR), plutôt que plusieurs chaînes d’e-mails et versions de fichiers.

Le résultat : moins de FAIR rejetés, des délais plus prévisibles et une meilleure utilisation des capacités d’ingénierie, côté fournisseurs comme côté OEM.

Sécurité, protection de la propriété intellectuelle et contrôle des accès

À mesure que davantage de données de conception et d’inspection circulent via des portails partagés, la protection de la propriété intellectuelle et des informations réglementées devient critique. Les plateformes FAI prêtes pour les évolutions à venir doivent prendre en charge :

• un contrôle d’accès granulaire, jusqu’aux familles de pièces, aux programmes ou à certains FAIR précis ;
• le chiffrement des données en transit et au repos, avec une séparation claire entre clients et fournisseurs ;
• des journaux d’audit indiquant qui a consulté ou modifié les données, quand et depuis quel emplacement.

Les organisations aéronautiques doivent évaluer non seulement les fonctionnalités, mais aussi l’alignement des outils FAI avec les politiques de sécurité informatique, les exigences de contrôle des exportations et les clauses clients relatives au traitement des données.

Préparer votre organisation à la prochaine génération de FAI

Le passage à une revue premier article pilotée par l’IA et fondée sur la définition numérique du produit en 3D (MBD, Model-Based Definition) ne se fera pas du jour au lendemain. Les organisations doivent comprendre leur niveau de maturité actuel, définir des priorités réalistes et aligner leurs choix technologiques avec l’évolution des normes et les feuilles de route de leurs clients.

Évaluer la maturité numérique actuelle

Une première étape pragmatique consiste à analyser de manière structurée la façon dont la FAI est réalisée aujourd’hui :

• Quelle part des FAIR est encore créée manuellement dans des feuilles de calcul, par rapport à l’utilisation d’un logiciel dédié conforme à l’AS/EN 9102 ?
• À quelle fréquence les modèles 3D comportant des PMI (Product Manufacturing Information, informations de fabrication produit) sont-ils disponibles, et comment sont-ils exploités aujourd’hui ?
• Quels systèmes détiennent les données critiques liées à la FAI — PLM (gestion du cycle de vie produit), MES (pilotage de l’exécution de production), ERP (progiciel de gestion intégré), QMS (système de management de la qualité) — et dans quelle mesure sont-ils intégrés ?

Documenter cet état de référence permet d’identifier les améliorations numériques qui auront l’impact le plus immédiat : réduire les reprises, raccourcir les délais ou améliorer la préparation aux audits.

Prioriser les capacités dans lesquelles investir en premier

Toutes les organisations n’ont pas besoin d’une IA de pointe dès le démarrage. Pour de nombreux fabricants aéronautiques, les premiers investissements les plus rentables portent sur :

• Un bullage numérique fiable et l’extraction des caractéristiques à partir des plans ou des modèles.
• Des formulaires AS/EN 9102 structurés, avec validation intégrée et gestion des révisions.
• Un référentiel centralisé permettant de stocker et de rechercher les dossiers FAIR, certificats et documents justificatifs.

Une fois ces bases en place, les équipes peuvent ajouter progressivement des analyses avancées, la détection d’anomalies et une intégration plus poussée avec le MES (Manufacturing Execution System, système de pilotage de la production) et le PLM (Product Lifecycle Management, gestion du cycle de vie produit). Déployer des capacités avancées sans socle de données stable conduit généralement à des difficultés et à de la frustration.

Construire une feuille de route alignée sur l’évolution des normes

Les exigences AS/EN 9102, AS/EN 9100 et les exigences propres aux clients continueront d’évoluer à mesure que les pratiques numériques gagneront en maturité. Une feuille de route utile :

• Met en regard les capacités cibles (par exemple, FAI fondée sur le MBD, portails fournisseurs, contrôles assistés par IA) avec les montées de version système prévues et les jalons programme.
• Identifie les normes ou recommandations client susceptibles d’influencer le moment où certaines pratiques seront acceptées, comme les soumissions fondées sur le modèle 3D.
• Prévoit une gouvernance définissant comment les processus de revue premier article sont mis à jour lorsque les normes ou les procédures internes évoluent.

L’objectif est d’éviter les déploiements ponctuels d’outils et de construire à la place une trajectoire cohérente et durable vers une FAI connectée, centrée sur les données.

Étapes pratiques pour expérimenter des capacités avancées de FAI

De nombreuses équipes aéronautiques souhaitent explorer la FAI numérique avancée, mais sont contraintes par les programmes en cours, les contrats existants et une capacité d’ingénierie limitée. Des pilotes de périmètre réduit et bien cadrés permettent de démontrer la valeur sans perturber les livraisons en cours.

Projets pilotes utilisant des caractéristiques issues du MBD

Pour les programmes dont l’autorité de conception maintient déjà une définition fondée sur le modèle 3D (MBD), envisagez un pilote qui :

• Utilise un ensemble limité de pièces pour tester l’extraction, vers le système FAI, de caractéristiques fondées sur les annotations PMI (Product and Manufacturing Information).
• Compare les temps de traitement et les taux d’erreur avec ceux du bullage 2D traditionnel.
• Implique à la fois les équipes conception et qualité afin d’affiner la structuration des PMI pour les besoins du contrôle.

Les enseignements tirés de ce pilote peuvent orienter les pratiques de modélisation, les standards internes et la formation des fournisseurs avant un déploiement plus large de la FAI fondée sur le modèle.

Exploiter les données FAIR existantes à des fins d’analyse

Même sans nouveaux moyens de mesure ni modèles d’IA, la plupart des organisations disposent de plusieurs années de dossiers FAIR (First Article Inspection Report, rapport de revue premier article) encore sous-exploités. Une initiative d’analyse simple peut consister à :

• Normaliser les données FAIR existantes dans une structure commune, même lorsqu’elles proviennent à l’origine de feuilles de calcul.
• Visualiser les concentrations de refus de FAI, de validations tardives ou de caractéristiques dimensionnelles proches des limites, par famille de pièces, fournisseur ou procédé.
• Réinjecter ces enseignements dans les projets d’amélioration des procédés ou dans les règles de conception.

Ce type de démarche développe la culture de la donnée et la gouvernance nécessaires avant de déployer des algorithmes plus avancés de détection d’anomalies ou d’échantillonnage fondé sur le risque.

Collaborer avec les éditeurs logiciels sur les évolutions de feuille de route

Compte tenu de l’évolution rapide de la continuité numérique et de l’IA, aucun éditeur ne dispose aujourd’hui, à lui seul, de toutes les capacités pleinement matures. Les fabricants aéronautiques peuvent contribuer à orienter les solutions en :

• Participant à des comités consultatifs clients consacrés au MBD (Model-Based Definition, définition produit portée par le modèle 3D), à l’interprétation de l’AS/EN 9102 révision C et à la collaboration avec les fournisseurs
  

  Construire une feuille de route alignée sur l’évolution des normes

  Les référentiels AS/EN 9102, AS/EN 9100 et les exigences spécifiques des clients continueront d’évoluer à mesure que les pratiques numériques se généraliseront. Une feuille de route efficace doit :

  • Mettre en regard les capacités visées — par exemple revue premier article numérique fondée sur la MBD, portails fournisseurs ou contrôles assistés par IA — avec les évolutions prévues des systèmes et les jalons programmes.
  • Identifier les normes, guides ou exigences client susceptibles de conditionner l’acceptation de certaines pratiques, notamment les soumissions fondées sur le modèle 3D.
  • Prévoir une gouvernance claire pour mettre à jour les processus FAI lorsque les normes applicables ou les procédures internes évoluent.

  L’objectif est d’éviter l’empilement d’outils déployés au coup par coup, au profit d’une trajectoire cohérente et durable vers une revue premier article connectée, structurée et pilotée par les données.

  Étapes pratiques pour expérimenter des capacités FAI avancées

  De nombreuses équipes aéronautiques souhaitent explorer des pratiques avancées de FAI numérique, mais doivent composer avec les programmes en cours, les contrats existants et des ressources d’ingénierie limitées. Des pilotes ciblés, de périmètre maîtrisé, peuvent démontrer la valeur de ces approches sans perturber les livraisons en cours.

  Projets pilotes utilisant des caractéristiques issues de la MBD

  Pour les programmes sur lesquels l’autorité de conception maintient déjà une définition fondée sur le modèle, ou MBD, il peut être pertinent de lancer un pilote qui :

  • Utilise un jeu limité de pièces pour tester l’extraction de caractéristiques à partir des annotations PMI vers le système FAI.
  • Compare les temps de préparation et les taux d’erreur avec ceux du repérage par bulles traditionnel sur plans 2D.
  • Associe les équipes conception et qualité afin d’affiner la structuration des PMI pour répondre aux besoins d’inspection.

  Les enseignements tirés de ce pilote peuvent alimenter les pratiques de modélisation, les standards internes et la formation des fournisseurs avant un déploiement plus large de la revue premier article fondée sur le modèle.

  Exploiter les données FAIR existantes par l’analyse

  Même sans nouveaux moyens de mesure ni modèles d’IA, la plupart des organisations disposent de plusieurs années de dossiers de revue premier article (FAIR) encore insuffisamment exploités. Une démarche analytique simple peut permettre de :

  • Harmoniser les données FAIR existantes dans une structure commune, même lorsqu’elles proviennent à l’origine de feuilles de calcul.
  • Visualiser les concentrations de rejets FAI, d’approbations tardives ou de caractéristiques dimensionnelles proches des limites de tolérance, par famille de pièces, fournisseur ou procédé.
  • Réinjecter ces enseignements dans les projets d’amélioration des procédés ou dans les règles de conception.

  Ce type de démarche renforce la culture de la donnée et la gouvernance nécessaires avant le déploiement d’algorithmes plus avancés de détection d’anomalies ou d’échantillonnage fondé sur le risque.

  Collaborer avec les éditeurs de logiciels sur les fonctionnalités à inscrire à la feuille de route

  Compte tenu de la vitesse à laquelle évoluent la continuité numérique et l’IA, aucun éditeur ne propose aujourd’hui un ensemble de capacités entièrement matures. Les industriels de l’aéronautique et du spatial peuvent contribuer à orienter ces solutions en :

  • participant à des comités consultatifs clients consacrés à la MBD (Model-Based Definition, définition fondée sur le modèle 3D), à l’interprétation de l’AS/EN 9102 Rev. C et à la collaboration avec les fournisseurs ;
  • co-concevant des fonctionnalités pilotes, par exemple des contrôles de dossiers FAIR (First Article Inspection Report, rapport de revue premier article) assistés par IA, ou de nouveaux points d’intégration avec le PLM (Product Lifecycle Management) et le MES (Manufacturing Execution System) ;
  • alignant les contrats et les plans de déploiement sur des jalons précis pour les capacités avancées, plutôt que sur des promesses générales.

  Pour des plateformes comme Connect 981, qui inscrivent déjà la revue premier article (FAI) dans un environnement plus large de pilotage des opérations aéronautiques et spatiales, cette collaboration permet de s’assurer que les évolutions futures répondent à de véritables besoins d’ingénierie et de production, et non à des tendances technologiques abstraites.

  La trajectoire est nette : la revue premier article (FAI) passe d’une documentation