L’IA générative ne se contente plus d’assister les ingénieurs : elle agit. En exploitant les solutions agentiques de Google Cloud, et notamment la plateforme Gemini Enterprise, il est désormais possible pour les entreprises du secteur aéronautique de créer des agents capables de traverser les silos d’information pour permettre aux industriels de gagner en efficacité. Dans le secteur aérospatial, où l’IA est classée « à haut risque » par l’AI Act, la performance et la confiance restent les clés d’un passage à l’échelle réussi.
Les industriels du secteur aéronautique doivent concilier sécurité et performance avec les impératifs de durabilité et de maîtrise des coûts. La conception et la production deviennent de plus en plus complexes. À cela s’ajoute un environnement réglementaire qui évolue rapidement et impose des exigences toujours plus strictes. La pression est forte, il est donc crucial pour ces acteurs d’explorer de nouveaux leviers, dont l’intelligence artificielle.
Entre contraintes et usages : l’IA agentique trouve sa place
Dans l’aéronautique, la sécurité est un socle essentiel lorsqu’il s’agit de faire voler des aéronefs, mais cela ne constitue pas un frein à l’innovation pour autant. Il est crucial que chaque nouvel outil apporte de la valeur sans jamais compromettre ce principe et c’est dans ce cadre exigeant que l’IA agentique doit s’intégrer.
« La vraie différence entre une IA conversationnelle et une IA agentique, c’est la capacité à agir. L’agent choisit les bons outils, enchaîne les étapes et automatise des tâches entières, toujours avec l’humain dans la boucle », explique Thomas Leroy, architecte solutions IA / GEN AI chez Capgemini.
Cette capacité se traduit déjà dans des situations concrètes. La gestion des non-conformités en usine, par exemple, implique une succession d’opérations répétitives : prendre une photo, retrouver des références dans plusieurs systèmes, générer les documents nécessaires, solliciter des validations. Un agent IA peut automatiser ces étapes, tout en laissant à l’opérateur le soin d’intervenir sur les points critiques.
Le traitement des pénalités contractuelles illustre encore mieux la dimension agentique. Lorsqu’un client signale un retard, l’agent analyse la demande, identifie qu’il s’agit d’une réclamation, va chercher la clause correspondante dans le contrat, consulte les données d’expédition dans les systèmes opérationnels et calcule automatiquement le montant dû. Mieux : il peut même proposer une réponse adaptée ! L’agent n’applique donc pas un script figé mais il choisit les bons répertoires, croise les informations et adapte sa démarche avec une autonomie maîtrisée, en restant encadré par une validation humaine.
Avec Gemini Enterprise en tant que sous-jacent technique, cette logique gagne en ampleur. La plateforme connecte des environnements comme SAP, Salesforce ou SharePoint et permet de bâtir des agents capables d’orchestrer ces informations précédemment silotées. On passe ainsi d’outils ponctuels à des solutions intégrées, capables d’absorber la complexité des systèmes industriels et de fluidifier leur fonctionnement.
Une collaboration entre l’humain et l’Agent IA
C’est le cœur de l’approche proposée par Capgemini pour aider les organisations à tirer pleinement parti du potentiel de l’intelligence artificielle, en s’adossant à des partenaires technologiques cela permet de concrétiser cette vision.
« Capgemini et Google sont partenaires de longue date, nous travaillons ensemble sur ces nouvelles problématiques » explique Thomas Leroy, architecte solutions IA / GEN IA chez Capgemini. « L’essor de l’IA générative donne une nouvelle dimension à notre collaboration, et cela se traduit notamment par la création d’un centre d’excellence mondial pour tester les fonctionnalités en avant-première, les confronter à des cas d’usage concrets et préparer leur déploiement à grande échelle. Google met à disposition ses briques technologiques (modèles, infrastructure cloud) tandis que nous les façonnons au plus près des métiers », précise Thomas Leroy.
« Les retours de Capgemini et de nos clients permettent d’enrichir nos outils, de les adapter à des situations précises, liées aux métiers ou encore d’ajouter des fonctionnalités. Cette interaction alimente directement la roadmap de Google Cloud », souligne Sébastien Loué, responsable manufacturing chez Google Cloud.
Le lancement de la solution Gemini Enterprise en 2025 illustre ce virage. Cette plateforme sécurisée permet, entre autres, de créer et de gérer des agents IA capables d’orchestrer les données de l’entreprise et d’automatiser des processus complexes. Accessible aux experts comme aux métiers, elle ouvre la voie à une nouvelle génération d’outils, conçus pour être aussi puissants que compatibles avec les contraintes d’un secteur classé à haut risque.
Les conditions d’un déploiement durable : socle de données, souveraineté et confiance
Si l’IA transforme les usages, elle repose d’abord sur un socle solide qui ne se limite pas à de la donnée structurée. Les modèles travaillent désormais sur des documents, des images, des schémas et parfois même des contrats modifiés au fil du temps. « La performance des systèmes d’intelligence artificielle est intrinsèquement liée à la qualité, la représentativité et l’exhaustivité des données », rappelle Sébastien Loué, responsable manufacturing chez Google Cloud. Mais la qualité ne suffit pas : il faut aussi détecter et limiter les biais, et composer avec la rareté de certaines données critiques. Sans gouvernance adaptée, nettoyage, labellisation et processus de mise à jour, pas de traçabilité possible ni de confiance dans les résultats.
À cette exigence technique s’ajoute celle de la souveraineté. En Europe les cas d’usages de système IA dans l’aéronautique sont classés « à haut risque ». Google investit fortement pour aligner ses solutions avec les standards européens et en intégrant les exigences de conformité française et européenne. De son côté, Capgemini adapte chaque système d’IA aux contraintes réglementaires et technologiques des clients, qu’ils privilégient le cloud public, des modèles open source ou des environnements on-premise.
Le défi qui s’ouvre désormais n’est plus de prouver la faisabilité, mais de passer à l’échelle. Les industriels attendent des agents capables de fonctionner en toute confiance, dans des environnements critiques. Leur adoption marquera une étape décisive : l’IA agentique ne sera pas un outil d’appoint, mais un véritable socle d’efficacité pour l’aéronautique de demain. Au cœur de ce cadre se trouve le concept de résonance : l’idée que la transformation par l’IA doit commencer au centre de l’organisation et se diffuser vers l’extérieur pour générer des vagues continues de valeur.
Contenu proposé par Capgemini x Google
