Surmonter les limites des batteries : 7 façons d'améliorer l'efficacité énergétique des drones (sans changer de matériel)

Plutôt que de recourir à des mises à niveau matérielles coûteuses, les logiciels de vol basés sur l'IA aident les opérateurs à voler plus intelligemment et plus longtemps, repoussant ainsi les limites de l'autonomie des drones. En optimisant en temps réel la vitesse, l'altitude et l'itinéraire, l'IA peut augmenter l'efficacité de 25 % et l'autonomie d'environ 30 % avec les flottes existantes. Qu'il s'agisse de missions de défense, de logistique ou d'inspection, une gestion intelligente de l'énergie se traduit par une sécurité accrue, des coûts réduits et des performances améliorées à tous les niveaux.

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Le mur de batteries pour drones : la solution algorithmique

Tôt ou tard, tous les drones grand public et militaires se heurtent au « mur de l'autonomie ».

Dans des conditions idéales, cette durée peut varier de 20 à 30 minutes pour les drones grand public, à environ 1 heure pour les appareils plus sophistiqués, et dépasser les 24 heures pour les drones militaires spécialisés.

La capacité limitée des batteries est particulièrement problématique pour les missions critiques telles que la surveillance des pipelines et les applications de défense. Des solutions physiques existent certes, mais elles ont tendance à être coûteuses. Des solutions de contournement telles que les stations de recharge sont devenues plus courantes, mais elles sont complexes, et le remplacement des flottes existantes par des modèles plus récents et des mises à niveau est souvent d’un coût prohibitif.

De plus, à mesure que les flottes de drones s’agrandissent, le problème du mur de la batterie s’aggrave, et l’efficacité devient encore plus importante.

Il existe désormais une solution bien plus élégante, en partie grâce aux progrès rapides de l'IA. Ces innovations logicielles rendent inutile le recours à des batteries plus puissantes, qui consomment elles-mêmes de l'énergie, permettant ainsi aux opérateurs de survoler — ou de s'élever au-dessus — de la barrière de l'autonomie.

Dans cet article, nous examinons pourquoi l'énergie est si difficile à gérer et les avantages de l'utilisation de logiciels pour dégager des gains opérationnels.

7 avantages liés à l'optimisation de la consommation énergétique des drones sans mise à jour matérielle

D'une manière générale, l'efficacité énergétique peut être optimisée de deux manières sur le plan algorithmique : en bord et en externe. L'IA embarquée prend des micro-décisions en temps réel pendant les vols (vitesse, altitude, schéma de vol stationnaire), tandis que les systèmes d'IA externes s'efforcent d'optimiser la mission en fonction des variables opérationnelles.

Ces facteurs vont des conditions environnementales telles que le vent (qui peut réduire l'autonomie de la batterie d'environ 25 %) et les températures froides (qui font baisser le rendement de 30 à 50 %) aux charges utiles importantes, qui peuvent réduire considérablement la durée de vol (d'environ 20 % pour des charges modérées à 50-80 % lorsque les drones fonctionnent à une charge utile proche de leur capacité maximale).

Les défis liés à l'énergie peuvent rapidement mettre à l'arrêt une mission critique, mais c'est précisément lorsque du matériel fixe est combiné à des environnements dynamiques que les algorithmes ont le plus grand impact :

1. Mission et efficacité des investissements

L'augmentation de l'autonomie de chaque batterie de drone permet de réduire le nombre de décollages et d'atterrissages, et d'optimiser l'utilisation de chaque appareil. Une meilleure efficacité énergétique signifie également qu'un opérateur peut accomplir davantage de missions plus rapidement. Cela se traduit par un meilleur retour sur investissement en matériel, obtenu grâce à une réduction du nombre d'atterrissages, d'appareils et d'heures de travail.

2. Les gains d'efficacité augmentent proportionnellement à la taille de la flotte

Plus la flotte est importante, plus les gains d'efficacité sont importants. L'impact de l'efficacité énergétique des drones s'amplifie à l'échelle de la flotte, de sorte que les économies modestes réalisées par vol se traduisent par une réduction significative du nombre de cycles de batterie et par une efficacité encore plus grande. Par exemple, dans les flottes de drones de livraison en zone rurale, les économies d'énergie peuvent atteindre 5 % à l'échelle du système, un effet qui s'amplifie avec l'augmentation de la taille des flottes et du nombre de vols.

Grâce aux planificateurs multi-UAV, nous pouvons prendre en compte les virages, les montées et les changements d'altitude pour rester dans les limites de la batterie tout en atteignant les objectifs de couverture ou de livraison.

3. Une meilleure optimisation des ressources

En limitant le recours à des flottes trop importantes, une planification optimisée de la flotte réduit le nombre de batteries de rechange et de chargeurs nécessaires pour soutenir un rythme opérationnel donné. Associés à la planification de la flotte, les logiciels d’optimisation peuvent contribuer à réduire les besoins en batteries de rechange (de plus de 30 % par zone opérationnelle)

En augmentant l'autonomie de vol, nous réduisons également l'impact des contraintes héritées. Cela est particulièrement vrai pour les flottes mixtes composées de différents types de cellules, de charges utiles et de batteries. Les investissements en matériel et en systèmes au sol pouvant être extrêmement élevés, les remplacements visant à gagner en autonomie ne sont pas envisageables.

4. Amélioration de la qualité des données et de la flexibilité

La marge d'énergie ainsi obtenue peut alors être utilisée pour acquérir des données de meilleure qualité (grâce à des passages plus lents et une couverture plus dense) ou être réservée en cas d'imprévu. En effet, des études de modélisation montrent des réductions significatives de la consommation totale d'énergie lors de l'optimisation du vol.

5. Sécurité et fiabilité accrues

En réduisant les risques liés aux missions, une gestion précise de l'énergie diminue le risque d'atterrissages forcés, de baisses de tension et d'accidents évités de justesse. Une planification tenant compte de la consommation d'énergie peut réduire le risque de collision et améliorer la sécurité des retours, permettant ainsi d'atteindre des taux de réussite des missions plus élevés.

6. Prévisibilité opérationnelle

À l'échelle d'une flotte, il est difficile pour les opérateurs d'optimiser manuellement les itinéraires, les missions et les changements de batterie pour des dizaines de drones et de missions. De nombreux systèmes de planification traditionnels se concentrent sur l'autonomie et la sécurité, mais traitent l'énergie comme une contrainte fixe plutôt que comme une variable optimisée activement. Une planification basée uniquement sur la distance sous-estime la consommation d'énergie due au vent, à la température, à la masse de la charge utile, au mode de vol et aux manœuvres telles que les montées.

Grâce à des logiciels basés sur l'IA, nous pouvons prédire non seulement quand il est sûr de voler, mais aussi quand c'est optimal. Une meilleure maîtrise de l'énergie permet de prévoir les imprévus liés aux intempéries, de réaffecter les tâches ou de maintenir le drone en vol stationnaire pendant les missions dynamiques. Les itinéraires peuvent être optimisés en fonction de différentes priorités de mission : consommation d'énergie, vitesse ou prévisibilité de l'heure d'arrivée.

7. Environnement et ESG

Par rapport aux méthodes traditionnelles, une exploitation efficace des drones peut réduire considérablement le nombre de cycles de charge-décharge inutiles et diminuer l'empreinte énergétique et matérielle globale. La planification optimisée des itinéraires, par exemple, permet souvent de réaliser des économies de batterie de 20 % à 40 % par rapport aux trajets directs standard basés sur le GPS, en réduisant la « profondeur de décharge ».

Pourquoi les applications de défense exigent une efficacité énergétique supérieure

Les applications de défense amplifient toutes les inefficacités possibles, en particulier lorsque des flottes distribuées sont impliquées.

La gestion de la survie des missions et des risques est plus qu'une priorité pour les opérations de drones de défense et de sécurité ; elle est souvent critique pour la mission. Ces opérations repoussent les limites et les capacités, opérant souvent en BVLOS (au-delà de la ligne de vue) où un atterrissage d'urgence est impossible.

Chaque instant de vol motorisé est nécessaire pour éviter les menaces, accomplir les tâches ISR ou sortir de l'opération en toute sécurité. Les drones à double usage volent également généralement avec des charges utiles lourdes, ce qui augmente encore les besoins en énergie et réduit l'autonomie.

Désormais, les logiciels basés sur l'IA peuvent compenser en partie ces pertes sans réduire les charges utiles.

Bien sûr, il existe des applications commerciales connexes qui peuvent également bénéficier considérablement des efforts d'efficacité énergétique, notamment dans les domaines de la logistique, de la cartographie et de la sécurité. Par exemple, les opérations logistiques commerciales impliquant de grandes flottes avec des créneaux horaires très serrés peuvent enregistrer des gains considérables grâce à des améliorations de la consommation de l'ordre de quelques pourcents seulement. Dans le cas de missions de lutte contre les incendies BVLOS ou d’inspections de lignes électriques ou de pipelines, la possibilité de parcourir de plus longues distances avec des ressources de déplacement réduites pour les opérateurs peut générer des économies de coûts significatives et même améliorer la sécurité des opérateurs.

Combien d’énergie peut-on économiser grâce à des vols plus intelligents ?

Que vous exploitiez un seul drone à voilure fixe ou une flotte de 50 drones de différents types, la prévision et la gestion de la consommation d'énergie peuvent être décisives.

Il a été démontré que la planification de vol tenant compte de la consommation d'énergie permettait de réaliser des économies d'énergie de 20 à 45 % par rapport aux planificateurs géométriques classiques, en fonction de facteurs tels que le vent, les obstacles et les manœuvres.

Désormais, nous pouvons exploiter certaines des contraintes mêmes qui entraînent une consommation d'énergie excessive — vents, courants ascendants et relief — pour réduire la consommation d'énergie. 

Grâce à des outils d'optimisation de trajectoire de drones basés sur l'IA, tels que Smart Flight, il est possible d'obtenir des gains d'autonomie de l'ordre de quelques dizaines de pourcents sur les flottes existantes, sans aucune modification matérielle.

Les défis énergétiques ne sont pas les seuls à se cumuler. Pour des scénarios plus complexes (missions multi-drones ou à longue portée), vous pouvez réaliser des économies encore plus importantes au niveau du système, car les avantages se cumulent, avec la possibilité de voler huit fois plus longtemps.

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FAQ

Qu'est-ce que le « mur de batterie », et en quoi est-ce important pour l'autonomie de vol des drones ?

La limite d'autonomie désigne la durée de vol maximale que la plupart des drones peuvent atteindre avant de s'épuiser. Les drones grand public ont généralement une autonomie de 20 à 30 minutes par charge, tandis que les drones de défense ou industriels, plus volumineux, dépassent rarement une heure. Cette limite d'autonomie restreint la portée des missions, la collecte de données et l'efficacité opérationnelle, en particulier dans les domaines de la défense, de la logistique et de l'inspection, où la fiabilité et la disponibilité sont essentielles.

Pourquoi les mises à niveau matérielles ne constituent-elles pas une solution évolutive pour pallier les limites des batteries des drones ?

La mise à niveau du matériel peut améliorer l'autonomie, mais elle a un coût élevé. Des batteries plus volumineuses et de nouvelles structures d'appareil alourdissent le poids, nécessitent des modifications de conception et entraînent de nouvelles exigences en matière de maintenance. Pour les organisations qui gèrent des flottes importantes ou mixtes, ces solutions matérielles sont difficiles à mettre en œuvre à grande échelle. L'optimisation basée sur l'IA offre en revanche une approche axée sur le logiciel pour améliorer l'efficacité énergétique et réduire le coût total de possession.

Comment les logiciels d'IA permettent-ils d'augmenter l'autonomie de vol et l'efficacité des drones ?

Les systèmes de planification de vol et de gestion de l'énergie basés sur l'IA analysent les conditions en temps réel (telles que le vent, la charge utile, l'altitude et la température) afin d'ajuster de manière dynamique les itinéraires et le comportement en vol. En procédant à de petites optimisations continues, les logiciels d'IA peuvent prolonger l'autonomie de vol des drones de 15 à 25 % sans nécessiter de modifications matérielles. Cette approche améliore la sécurité, la prévisibilité et le taux de réussite des missions, tant pour les opérations impliquant un seul drone que pour celles menées avec une flotte.

Quels sont les avantages offerts par les outils d'optimisation énergétique basés sur l'IA ?

Dans le domaine de la défense, la gestion énergétique des drones basée sur l'IA améliore la capacité de survie des missions, la portée opérationnelle et la fiabilité dans des conditions difficiles, en particulier lors d'opérations BVLOS (au-delà de la ligne de vue). Pour les flottes commerciales, notamment dans les domaines de la logistique, des infrastructures et de la surveillance environnementale, ces solutions logicielles réduisent les coûts d'exploitation, prolongent la durée de vie des batteries et optimisent l'utilisation des ressources.

Résultat : les organisations bénéficient d'une plus grande autonomie de mission, d'une réduction des temps d'arrêt et d'une amélioration mesurable de leur efficacité opérationnelle globale.