L'intelligence artificielle est également devenue un outil crucial dans les missions spatiales, inaugurant une nouvelle ère de économie spatiale (avec des répercussions positives également sur le système d'innovation italien) mais aussi en répondant aux besoins des cybersécurité.
Dans les opérations liées à l'espace, L'IA vous permet d'automatiser des tâches complexes, d'optimiser les communications et d'analyser de gros volumes de données en temps réelréduisant les coûts d’exploitation. Au cours des cinq prochaines années, les technologies basées sur l'IA continueront de se développer, mais les systèmes doivent être conçus pour résister aux cyberattaques et garantir la fiabilité des décisions autonomesdans le respect des principes éthiques et du contrôle humain. C’est ce qui garantira l’évolution durable de l’économie spatiale.
« Appliquée au secteur spatial, l’intelligence artificielle a le potentiel de remodeler profondément le paysage des futures missions. L’explosion des volumes de données générées par les satellites, la nécessité de prendre des décisions rapides dans des contextes caractérisés par communications limitées et l'évolution du matériel embarqué ont rendu l'IA indispensable : elle n'est plus seulement une option technologique mais un levier nécessaire pour garantir l'efficacité, la sécurité et la durabilité des opérations spatiales », commente-t-il. Lorenzo Feruglio, PDG et co-fondateur d'Aikoune scaleup turinoise qui développe des logiciels avancés basés sur l'intelligence artificielle et l'automatisation pour les applications spatiales.
L’IA dans l’espace est de plus en plus pertinente
Selon les analyses d'Euroconsult, on estime que, d'ici 2032, environ 2 800 satellites en moyenne seront lancés par an (8 par jour) tandis que d'ici 2050, plus de 30 000 devraient être en orbite: cette augmentation du trafic spatial, qui génère une plus grande complexité opérationnelle et une augmentation conséquente de la demande d'automatisation, nécessitera une utilisation de plus en plus étendue de l'intelligence artificielle dans les missions.
Il s'agira d'un renforcement d'une tendance déjà en cours : au cours des dix dernières années,L’IA dans l’espace est devenue de plus en plus pertinentepasser d'un appui expérimental « sur le terrain » à un élément indispensable pour garantir l'efficacité, la sécurité et la durabilité des opérations.
Il grandit aussi le poids économique de l’IA dans l’espace: le marché mondial, évalué à 3,49 milliards de dollars en 2024, devrait atteindre 12 milliards de dollars d'ici 2035 (d’après l’étude « AI in Space Market » de WiseGuyreports).
Missions où l'IA est déjà opérationnelle
Des exemples concrets sont déjà opérationnels : La mission Φ-sat-1 de l'ESA utilise des algorithmes d'intelligence artificielle en orbite pour reconnaître et éliminer les images satellite couvertes de nuages, réduisant ainsi la charge de données inutiles transmises au sol ; MEXAR2 il s'agit de la première mission expérimentale sur l'orbite de Mars qui utilise des systèmes d'IA au sol pour prendre en charge analyse des données et obtenir des informations sur la planète ; sur Rovers martiens l'autonomie a été consolidée avec des systèmes capables de mener des activités sans surveillance continue depuis la Terre.
Encore une fois, depuis juillet 2025, il est actif Wukong AI, le chatbot de la station spatiale chinoise Tiangong que aide les astronautes dans leurs activités quotidiennes.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle permet donc de prendre des décisions rapides et de gérer de manière durable des systèmes complexes, qu’il s’agisse de satellites en orbite ou d’exploration. Il est utilisé pour prioriser les données, détecter les anomalies, optimiser les ressources embarquées et augmenter l'autonomie fonctionnement des systèmes par rapport au contrôle depuis le sol. De plus, lorsque le contrôle depuis le sol n'est pas possible (par exemple dans l’espace lointain) l’IA devient une exigence essentielle pour garantir l’efficacité et la sécurité des missions.
Limites technologiques et risques à surmonter
L’adoption de l’IA dans l’espace présente encore des limites technologiques. Les systèmes doivent fonctionner avec ressources matérielles limitéestout en garantissant des niveaux élevés de fiabilité dans des environnements hostiles et sujets aux radiations.
Un autre problème crucial concerne le fait qu'en orbite Des conditions imprévues peuvent survenir pendant la phase de test : par exemple, un système d'apprentissage automatique entraîné sur des données qui ne sont que partiellement représentatives du monde réel peut présenter un comportement biaisé ou inexact (biaisé) face à des scénarios différents de ceux « vus » pendant la phase de formation, avec pour conséquence un dysfonctionnement.
C'est aussi Il est essentiel de garantir que les décisions prises par l’IA soient compréhensibles, fiables et gérables pendant le déroulement des opérations.
La question de la cybersécurité
Enfin, sur le plan de la sécurité, L'IA introduit de nouvelles vulnérabilités et attaquer des surfaces qui, dans l'espace, peuvent avoir des effets irréversibles en raison des possibilités limitées d'intervention corrective.
Comme il l'explique Feruglio: « Assurer la résilience des systèmes, c’est les protéger des accès et des altérations, vérifier les données et les mises à jour, surveiller le comportement de l'IA au fil du temps et soumettre les fonctions autonomes à des processus rigoureux de vérification et de validation, avant le lancement et pendant les opérations en orbite.
Gestion des données pour soutenir les décisions humaines
Feruglio souligne encore à quel point l'IA dans l'espace doit être une amélioration, mais ne remplace pas les décisions humaines.
L'intelligence artificielle est capable de gérer les volumes de données, les fréquences de fonctionnement et les niveaux de complexité ce qui serait impraticable par la seule intervention humaine, surtout lorsque le temps est un facteur critique. Prend des décisions rapides dans des limites bien définies, produisant des analyses et des indicateurs qui constituent un aide à la décision humaine: le modèle le plus efficace est celui humain dans la boucle/humain dans la boucle, dans lequel l'IA opère de manière autonome sur des tâches répétitives ou critiques en termes de temps tandis que le personnel supervise, valide et intervient dans les cas limites.
« Dans l'espace, l'IA ne remplace pas les compétences des individus, mais les complète. Les opérateurs humains définissent les objectifs, les priorités, les critères de sécurité et les limites opérationnelles, en établissant ce qui est autorisé à déléguer en autonomie et ce qui nécessite une supervision », ajoute-t-il. Feruglio.
L'IA dans l'espace, un rôle clé pour les entreprises européennes
Le Entreprises européennes du secteur spatial jouent un rôle clé dans le développement de l’IA dans l’espace, grâce à leur capacité à apporter de l’innovation en travaillant dans chaînes d'approvisionnement collaboratives (avec agences et entrepreneurs) et contribuer au développement technologique européen dans des domaines stratégiques tels que la sécurité, l'observation de la Terre et la résilience des infrastructures spatiales.
« Aiko participe à cette évolution en travaillant sur l'autonomie et l'aide à la décision », explique-t-il. Feruglio.
Cette approche aboutit au développement de sDes systèmes d'IA conçus pour fonctionner de manière fiable dans des contextes de mission réelsavec des objectifs clairs et des limites opérationnelles définies ; les solutions sont également intégrées dans des architectures qui leur permettent de surveiller en permanence leur comportement et de maintenir le contrôle humain dans les cas critiques, réduisant ainsi le risque de décisions indésirables. Tout est soutenu par des processus rigoureux de tests, de vérification et de validation conformes aux besoins de sûreté et de sécurité.
« L'objectif n'est pas de « mettre l'IA partout », mais de l'appliquer là où elle génère une valeur mesurable, tels que la réduction de la charge opérationnelle, une plus grande réactivité du système, une gestion intelligente des données et le soutien à la continuité de service », souligne Feruglio. « Par exemple, chez Aiko, avec gifted_GENE nous utilisons l'intelligence artificielle pour analyser les données de télémétrie satellite en temps réel et prévenir les anomalies avant qu'elles ne se transforment en échecs de mission ; avec la suite clear_, cependant, nous apportons des algorithmes de traitement directement à bord des satellites optiques et radar pour filtrer, traiter et sélectionner les images en orbite, réduisant ainsi la latence et rendant les données immédiatement utilisables pour des applications telles que la surveillance environnementale ou la gestion du trafic maritime. C’est dans ces cas-là que l’IA démontre concrètement son impact sur l’efficacité opérationnelle, la réactivité et la continuité de service. »
L’avenir : applications en orbite et sur Terre
L'Aï de qualité spatialeconçu et validé pour fonctionner dans des conditions extrêmes (ressources limitées, latence et criticité opérationnelle) elle peut également trouver des applications dans des contextes terrestres très complexes : surveillance de l'environnement, gestion des infrastructures critiques, protection civile, transports et industrie.
Plateformes telles que ESA OPS-SAT ils ont accéléré les tests et démonstrations d'algorithmes directement en orbite, par exemple sur des cas d'usage comme la reconnaissance de navires ou la déforestation dans les images satellite.
Dans le même temps, les missions spatiales sont de plus en plus autonomes et utilisent l’IA directement à bord pour filtrer et interpréter les données, planifier les opérations, gérer les événements inattendus et réduire la dépendance au contrôle continu depuis la Terre.
Dans le même temps, de plus en plus de normes et de processus de certification émergent pour rendre l’IA fiable et adoptable dans les fonctions critiques.
« D’ici cinq ans, l’intelligence artificielle passera d’une technologie expérimentale à une véritable couche opérationnelle de missionspermettant des décisions locales plus rapides et plus résilientes, des chaînes de données intelligentes et une évolution du rôle humain vers la supervision, la définition des politiques et la gestion des risques », conclut-il. Feruglio.
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