Un assistant vocal dans le cockpit ne vaut que ce qu’il sait.
En mai dernier, amenai technologies a été désignée lauréate 2026 de la Bourse French Tech pour le Copilote Virtuel Audio, une étude de faisabilité d’un assistant vocal pour le poste de pilotage des avions d’aviation générale. Le programme vise les phases où la charge mentale du pilote est maximale : plus de 32 % des accidents d’aviation générale surviennent à l’approche et à l’atterrissage. Mais avant que ce copilote ne prononce son premier mot, un travail moins visible doit avoir lieu : transformer la documentation sur laquelle s’appuient les pilotes en données qu’une machine peut interroger, vérifier et citer.
Ce travail, ce printemps, trois stagiaires l’ont accompli. Voici ce qu’ils ont construit.
Lire l’eAIP : la loi du ciel, tous les 28 jours
L’eAIP français est la publication d’information aéronautique officielle : aérodromes, pistes, espaces aériens, aides à la navigation, itinéraires, obstacles. Elle fait autorité, elle est exhaustive, et elle est rééditée tous les 28 jours au rythme du cycle AIRAC. Elle est aussi conçue pour des lecteurs humains, pas pour du logiciel.
Elie Makdissi a construit le pipeline qui change cela. À chaque nouveau cycle, il ingère les sources XML officielles et les charge dans une base de données géospatiale que le logiciel peut interroger : environ 230 aérodromes français avec leurs données de relief, 778 pistes avec leurs distances déclarées, plus de 4 400 limites d’espaces aériens, 100 installations ILS. Là où la source officielle ne couvre pas le relief, le pipeline complète avec les données altimétriques de l’IGN.
Parce que ces données pourraient un jour se trouver sous du logiciel critique, le pipeline est construit avec une discipline de niveau certification : une donnée malformée fait échouer le chargement au lieu de passer en silence, chaque cycle est archivé et signé cryptographiquement, et chaque chargement est traçable de bout en bout.
Lire les cartes VAC : du PDF à la carte
Demandez à n’importe quel pilote qui prépare un vol vers un terrain inconnu : la VAC, la carte d’approche à vue, est le document qui compte. Orientations de pistes, circuits, obstacles, zones réglementées, le tout dessiné pour l’œil humain sur une page PDF.
Amsan Sutharsan a construit un extracteur qui lit ces cartes comme un pilote le ferait, et note ce qu’il voit sous une forme exploitable par le logiciel. La vision par ordinateur localise les zones de la carte ; un modèle de vision-langage identifie chaque élément (pistes, obstacles, circuits, parkings, espaces aériens) ; une étape de géoréférencement rattache chaque élément à ses coordonnées réelles.
Et ensuite, l’étape qui nous tient le plus à cœur : un humain relit l’extraction dans une visionneuse dédiée avant toute acceptation. La machine extrait, l’humain valide. C’est le principe qui gouverne ELA dans le hangar de maintenance, appliqué à la production de données. Le pilote actuel couvre une vingtaine de terrains bretons, avec en ligne de mire les 505 cartes VAC françaises.
Lire le web : élargir les connaissances d’ELA
Tout ce dont un pilote ou un mécanicien a besoin ne vit pas dans un PDF. Alya Ayinde a construit le pipeline d’ingestion web d’ELA, notre plateforme qui ancre les grands modèles de langage dans des corpus documentaires vérifiés. Le robot parcourt des sites approuvés, respecte leurs règles d’exploration, élimine publicité et bruit, découpe et vectorise le contenu, puis l’écrit dans la même base de connaissances que celle d’où ELA tire ses réponses, avec observabilité et contrôles qualité à chacune de ses neuf étapes.
Le résultat : la base de connaissances d’ELA peut désormais grandir au-delà des documents que nous hébergeons, tout en conservant la propriété qui fait d’ELA ce qu’il est. Chaque réponse pointe vers sa source.
Les fondations d’abord
Aucun de ces trois projets ne fait de bruit. C’est précisément le but. Un copilote qui parle avant de savoir est un danger ; un copilote qui sait avant de parler est un assistant. Données d’espaces aériens structurées, cartes lisibles par la machine et base de connaissances élargie : voilà ce sur quoi s’appuiera le modèle de raisonnement aéronautique du Copilote Virtuel Audio.
Une dernière chose. Ces trois pipelines ont été construits par des stagiaires et livrés à travers les mêmes portes de revue que tout ce que nous écrivons : tickets, branches, revues de code, tests. Chez nous, les stagiaires sont pris au sérieux, et ils livrent du code de production.
Le go/no-go, comme toujours, reste au pilote.
