Lorsque nous pensons à l’exploration spatiale, nous imaginons des fusées imposantes, des satellites en orbite autour de la Terre et des empreintes de pas d’astronautes sur la lune. Cependant, derrière ces grandes réalisations se cache un héros méconnu : les données chronologiques. Aujourd’hui, alors que l’IA physique (ou l’IA qui interagit avec et apprend du monde physique) joue un rôle croissant dans les missions spatiales, la capacité à capturer et gérer ces données à grande échelle est devenue critique pour la mission.
Au cœur de tout cela, les séries chronologiques sont un enregistrement de l’évolution des choses dans le temps. Dans le domaine aérospatial, cela signifie des températures, des tensions, des pressions, des positions et des milliers d’autres lectures provenant de capteurs chaque seconde. Ce ne sont pas simplement des chiffres, mais plutôt la base de chaque mission.
Les séries chronologiques alimentent tout, de la trajectoire de suivi et de la surveillance du carburant aux opérations de docking réussies. C’est ce qui permet aux équipes au sol de comprendre ce qui se passe à bord d’un avion situé à des centaines de milliers de kilomètres. C’est ce qui alimente de plus en plus les satellites en orbite basse terrestre (LEO) pour fonctionner sans intervention manuelle.
Pensez à la capture et au traitement des séries chronologiques comme à la résolution d’une photographie ou d’une vidéo. Une faible résolution, c’est-à-dire moins de mégapixels ou d’images par seconde, produit une vue floue et moins précise de la réalité. Les systèmes sophistiqués et hautement déterministes nécessitent l’équivalent d’une imagerie haute résolution : une collecte de données dense et haute fidélité pour alimenter des modèles d’IA physique précis et fiables.
Lorsque nous parlons d’IA physique, nous ne parlons pas de grands modèles de langage. Les LLM fonctionnent sur une base probabiliste, mais dans le monde physique, vous avez besoin de réponses déterministes. Vous avez besoin de précision qui se traduit par une action physique : des systèmes qui détectent, analysent et agissent en fonction d’une image précise et détaillée de ce qui se passe dans le monde réel. Imaginez un satellite traitant des données de télémétrie, détectant un risque de collision et déclenchant des propulseurs pour ajuster son orbite.
L’observation de la Terre, la navigation dans l’espace lointain et même la découverte de Mars dépendent tous de l’IA physique qui prend des décisions basées sur des données précises de séries chronologiques.
Voici où les choses se compliquent. Les environnements aérospatiaux génèrent ce que nous appelons des données à haute cardinalité, c’est-à-dire des ensembles de données avec un grand nombre d’identifiants ou de balises uniques. Suivre l’altitude de chaque avion une fois par minute serait une faible cardinalité. C’est facile à stocker et à gérer, car ce n’est pas une tonne d’informations. Mais dès que vous regardez un seul moteur produisant des milliers de flux de données, multiplié par les moteurs, multiplié par les avions, multiplié par les vols, multiplié par les conditions, vous êtes fermement en territoire à haute cardinalité.
Les bases de données traditionnelles n’ont pas été conçues pour cette explosion combinatoire. Et pourtant, c’est exactement le type de données sur lequel l’IA physique dépend pour fonctionner de manière sûre, fiable et autonome.
Seule une infrastructure de séries chronologiques conçue à des fins spécifiques et optimisée pour une ingestion élevée et une gestion à haute cardinalité peut fournir la précision nécessaire pour obtenir une image haute résolution de ce qui se passe dans le monde réel. Si vous associez cela à des requêtes en temps réel, vous utilisez désormais les données des capteurs (données chronologiques) pour piloter un système intelligent de surveillance et de contrôle en temps réel pour ces missions de grande valeur.
Pour Loft Orbital, une entreprise construisant des infrastructures spatiales, l’ingestion incessante de télémétrie spatiale présentait un défi. Les bases de données traditionnelles ne pouvaient pas suivre le volume, la variété ou la vélocité des données satellitaires en temps réel. La latence, l’échelle limitée et la rigidité architecturale posaient un risque opérationnel réel.
Loft Orbital s’est tournée vers une base de données de séries chronologiques conçue spécialement pour la vitesse, l’échelle et les performances en temps réel. Avec celle-ci, les ingénieurs ont acquis la capacité de surveiller en temps réel la santé des satellites, en suivant des paramètres tels que les niveaux de puissance, les conditions thermiques et les diagnostics avec précision.
Cette visibilité alimente des décisions plus intelligentes. En analysant à la fois les données historiques et en temps réel, Loft Orbital utilise des modèles d’apprentissage automatique pour prédire les anomalies avant qu’elles ne se transforment en pannes critiques, réduisant ainsi considérablement le risque d’immobilisation coûteuse des satellites et rendant les orbites de plus en plus congestionnées plus sûres. Fondamentalement, les séries chronologiques sont utilisées pour alimenter l’intelligence, rendant le système global intelligent, de plus en plus tolérant aux pannes et, avec le temps, autonome.
Chaque grand saut dans l’exploration spatiale (des missions robotiques sur Mars au télescope spatial James Webb) repose sur des données chronologiques. Le prochain grand saut de l’humanité dans l’espace dépend de l’IA physique et des satellites et vaisseaux spatiaux capables de traiter et d’agir sur des séries chronologiques haute résolution avec une vitesse et une précision croissantes. Mais il y a un hic : si l’aérospatiale continue de s’appuyer sur des bases de données généralistes, nous limitons l’intelligence que nous pouvons construire et l’autonomie que nous pouvons atteindre. Les missions restent limitées.
Il est temps pour les organisations aérospatiales d’examiner l’architecture derrière leur prochaine mission et de se demander : qu’est-ce qu’elles pourraient apprendre de plus si elles allaient plus loin ? À quelle vitesse pourraient-elles accomplir les tâches critiques pour la mission ? Pourraient-elles être automatisées ? Où pourraient-elles aller si elles avaient chaque point de données à leur disposition ? Qu’est-ce qu’elles pourraient découvrir d’autre ?
Chaque entreprise aérospatiale collecte déjà des montagnes de télémétrie. La question n’est pas de savoir si vous la possédez. C’est de savoir si vous l’utilisez. Les gagnants de la prochaine ère de l’exploration spatiale seront ceux qui transforment ce flux en intelligence en temps réel.
Construisez pour l’échelle et la haute fidélité : les opérations spatiales ne font que devenir de plus en plus riches en capteurs. Si votre infrastructure de données ne peut pas gérer les données à haute vélocité et à haute cardinalité aujourd’hui, elle deviendra un goulot d’étranglement demain. Identifiez où vous perdez des données, où la précision diminue ou où la latence s’installe. Testez la résistance des charges de travail que vous savez venir et concevez vos schémas pour l’explosion des balises à venir. Construisez des systèmes capables de maintenir la précision à mesure que la complexité croît, ou préparez-vous à payer le prix lorsque la mission est en jeu.
Continuez à faire évoluer les modèles d’apprentissage : collecter des données de capteurs n’est que la première étape. Les organisations qui réussiront alimenteront la télémétrie dans les systèmes pour que les modèles deviennent continuellement plus intelligents et plus précis. Commencez par éliminer les transferts manuels de télémétrie entre l’ingénierie, les opérations et la science des données. Gardez les modèles sous contrôle de version et surveillez leurs performances comme vous le feriez avec vos jauges de carburant. Utilisez la télémétrie historique pour tester en arrière les événements rares avant de voler. C’est ainsi que vous renforcez la confiance dans chaque décision prise par le système.
Relier les séries chronologiques aux mesures critiques pour la mission : la télémétrie n’est pas simplement un flux de chiffres. C’est le cœur battant de chaque mission. Montrez comment elle maximise le temps de fonctionnement, prévient les anomalies et accélère les décisions critiques. Fournissez aux dirigeants des tableaux de bord clairs qui relient ces mesures aux résultats de la mission. Lorsque la direction comprend cette connexion, le financement et la concentration suivent naturellement.
Les séries chronologiques ont longtemps été le cheval de bataille discret de l’aérospatiale. Maintenant, avec l’avènement de l’IA physique, elles passent au premier plan. L’avenir de l’exploration spatiale dépend de notre capacité à les exploiter correctement.