Toulouse, le 14 Mai 2019

La stratégie actuelle de Thales: un chef-d’œuvre?

Le groupe Thales (66 000 salariés, un chiffre d’affaires de 16 milliards d’euros en 2018) est dirigé depuis 3 ans par Patrice Caine. Et ce qu’il a fait en termes de stratégie au cours de ces trois années chez Thales est étonnant.

Le groupe Thales fournit des services destinés aux marchés de l’aérospatiale, de la défense, des transports et de la sécurité. Dans chaque activité, la société a acquis un atout technique essentiel au cours des dernières années.

Big data et maintenance prédictive :

Les techniques de maintenance prédictive sont conçues pour aider à déterminer l’état du matériel en service afin d’estimer le moment où la maintenance doit être effectuée. Cette approche évite les pannes d’équipement imprévues et permet de réaliser des économies de coûts par rapport à la maintenance préventive ponctuelle, car les tâches ne sont exécutées que lorsque cela est justifié, c’est-à-dire par l’estimation de l’état de dégradation d’un équipement grâce à certaines mesures de capteurs d’équipement.

En avril 2017, Thales a acheté pour seulement 200 M € la société américaine nommée Guavus, faisant partie des rares entreprises possédant une expertise approfondie du traitement des données nombreuses (Big Data) et de la maintenance prédictive. Et ce, au moment où tous les gouvernements et tous les grands fabricants recherchent ce type d’expertise rare et sont prêts à l’acheter.

Cybersécurité et identification

En avril 2019, Thales a finalisé après 15 mois l’acquisition de Gemalto pour 4,8 milliards d’euros, spécialisée dans l’identification des personnes et des objets. La combinaison des atouts de Thales et de Gemalto créera un nouveau géant dans les solutions de sécurité numérique basées sur des technologies telles que l’identité numérique, la biométrie, la protection des données et, plus largement, la cybersécurité. Avec Gemalto, Thales deviendra le N ° 2 mondial de la cybersécurité après Symantec. Plus important encore, Thales apportera une réponse de bout en bout aux clients, y compris aux fournisseurs d’infrastructures essentielles tels que les banques, les opérateurs de télécommunications, les agences gouvernementales, les services publics et d’autres secteurs, pour relever le défi de l’identification des personnes et des objets et de la sécurité des données.

Intelligence artificielle (IA)

Depuis 1989, Thales développe ses propres capacités d’intelligence artificielle. Environ 200 experts de l’IA travaillent actuellement à Paris et à Montréal, où se trouve le MILA (Institut d’algorithmes d’apprentissage de Montréal) et plus de 1200 experts IA travaillant pour Facebook, Google, Microsoft, Samsung, etc. On ne peut pas entièrement faire confiance aux méthodologies «deep learning» ou «d’apprentissage automatique» pour l’IA, car elles conduisent à des résultats difficiles à expliquer / comprendre et parfois même erronés. La méthodologie deep learning est souvent comparée à un traitement de type «boîte noire»: vous entrez des données que vous comprenez et vous obtenez un résultat qui est très souvent valide (pas toujours) mais que vous ne pouvez pas expliquer. Pour cette raison, la prochaine frontière de l’IA est «l’IA explicable» (XAI), où le résultat de l’IA peut être expliqué et éventuellement compris par un humain. Ceci est une condition nécessaire pour les décisions prises par l’intelligence artificielle lorsque la sécurité ou la sûreté est impliquée. Et pouvoir expliquer le résultat est également une exigence nécessaire pour toute certification liée à la sûreté ou à la sécurité.

Quelles sont les applications de l’IA ?

Potentiellement partout dès qu’une décision est requise. Pour la Cybersecurité, L’intelligence artificielle améliore non seulement les capacités de détection et de réponse existantes, mais permet également de nouvelles capacités en matière de défense préventive.

Pour le processus de décision d’un véhicule autonome, l’IA sera au cœur du système.

Pour les prévisions météorologiques ou les diagnostics médicaux, l’IA est un facteur clé.

Pour les contrôles de maintenance lourds, l’intelligence artificielle peut planifier les tâches de la manière la plus efficace en tenant compte de plusieurs paramètres tels que la disponibilité des pièces, les heures de travail, les tâches exclusives empêchant d’autres tâches simultanées, etc.

En bref, l’intelligence artificielle est ou sera presque partout et c’est pourquoi le GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) y investissent tout comme leurs homologues chinois Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi ou Huawei.

Chacun de ces 3 piliers technologiques – tels que le traitement de données nombreuses (Big Data), l’identification / cybersécurité, – l’Intelligence Artificielle aide les autres piliers et permet globalement à Thales de maîtriser la chaîne critique complète depuis les capteurs jusqu’à la décision en temps réel, en assurant la sécurité sur l’ensemble de la chaîne.

Voyons maintenant dans quelles applications Thales pourrait exercer son talent et ses connaissances.

Ces applications peuvent être :

• La connectivité et l’Internet des Objets (= IoT / Internet of Things) promis à un avenir radieux, toutes les constellations de satellites étant actuellement installées en orbite terrestre basse (LEO / Low Earth Orbit) pour permettre une connexion Internet directe entre le sol et les satellites.
• Avions à vol autonome et gestion autonome du trafic aérien associé. Celui-ci pourrait également s’appuyer sur des satellites où Thales Alenia Space est un acteur clé.
• Avion de chasse communiquant avec des drones, des satellites et au sol dans un réseau complexe conçu pour optimiser la mission dans son ensemble,
• Les gouvernements, les banques et les grandes entreprises travaillant en réseau avec la cybersécurité.

Si nous examinons la stratégie des GAFAM, ils disposent d’énormes mannes financières et maîtrisent le Big Data et l’IA. Ainsi, plusieurs d’entre eux tentent de tirer parti de ces connaissances pour entrer dans les activités aérospatiales grâce au développement de drones capables de transporter de manière autonome des colis et éventuellement des passagers: Amazon y travaille avec Prime Air, Google avec Wing, etc.

Quand aux Chinois, ils ont leur propre GAFAM chinois avec également une expertise importante dans le Big Data, l’IA et la cybersécurité. Et il existe une intention nationale claire de pénétrer le marché des avions et des drones, même si cela prend du temps, en utilisant ces nouvelles technologies là où elles se comparent au monde occidental.

Pour Dassault, ils ont toujours privilégié le développement interne de certaines technologies différenciantes clés. Le logiciel de conception Catia est un bon exemple, remplacé maintenant par le logiciel 3D Experience choisi par Boeing et Airbus pour rationaliser leur processus de développement, de la conception à la production, en passant par le support. Et avec 24,7% du groupe Thales et la stratégie actuelle de Thales, Dassault poursuit indirectement son développement en maîtrisant certaines technologies clés telles que le Big Data, la cybersécurité et l’IA.

En quelques années, la stratégie de Patrice Caine a permis à Thales de se positionner au cœur de domaines techniques stratégiques reconnus dans le monde entier, ce qui permet à son entreprise d’obtenir de nouveaux contrats dans le monde entier, sur un marché très concurrentiel. Grâce à ce positionnement unique, l’EBIT de Thales en 2018 s’élève à 10% et le cours de l’action a doublé depuis 3 ans.

Nadia Didelot
Rédacteur en chef AeroMorning (Toulouse Web SN)