Intelligence artificielle dans les services satellites, spatiaux, drones & télécommunications
TS2 Space a fait de l’IA un pilier stratégique de chaque service qu’elle fournit — de l’orbite aux océans, des rues des villes aux frontières isolées. Ci-dessous, un aperçu des principaux domaines où nous déployons des technologies de machine learning et de décision autonome, ainsi que des exemples concrets déjà utilisés dans nos projets et notre écosystème de partenaires.
SATELLITE
Communications par satellite & infrastructures au sol
TS2 Space exploite l’IA pour rendre les liaisons satellites plus intelligentes : des logiciels autonomes de stations au sol planifient les contacts, réallouent la bande passante en temps réel et détectent les problèmes matériels avant qu’ils n’entraînent des interruptions, assurant une connectivité résiliente et rentable partout sur Terre.
Contrôle autonome des stations au sol
Des agents de ML planifient les contacts, adaptent le pointage des antennes et les débits de descente en temps réel.
Maintenance prédictive
Des modèles de deep learning analysent la télémétrie pour détecter les amplificateurs ou actionneurs d’antenne défaillants plusieurs jours à l’avance.
Gestion du spectre RF basée sur l’IA
Des réseaux neuronaux classifient les interférences puis réajustent automatiquement les fréquences ou changent la polarisation.
Tarification et routage dynamique de la bande passante
Des agents de renforcement équilibrent QoS, latence et coût entre les liaisons GEO/MEO/LEO.
ESPACE
Opérations spatiales & sécurité orbitale
En orbite, des modèles de machine learning légers surveillent la santé des satellites, prédisent les risques de collision et planifient même les manœuvres d’évitement, offrant aux opérateurs des décisions plus rapides, fondées sur les données, pour protéger les missions et alléger la charge de travail dans les voies très fréquentées de l’orbite terrestre basse.
Détection d’anomalies embarquée
Des réseaux neuronaux légers s’exécutent en orbite pour repérer les défaillances thermiques ou électriques en quelques secondes.
Planification autonome d’évitement de collision
L’IA évalue les alertes de conjonction et peut télécommander des corrections de trajectoire sans intervention humaine.
Prévision des risques de débris spatiaux
Le ML prédit les coquilles orbitales à haut risque plusieurs mois à l’avance, pour soutenir la conception des constellations.
Analyse du comportement des satellites tiers
Des outils de vision et d’analyse de séquences identifient les manœuvres inhabituelles.
DRONES
Plateformes drones & systèmes sans pilote
Les drones de TS2, dotés d’IA, transforment les images brutes en informations exploitables : cartographie du stress des cultures, surveillance des frontières et navigation autonome dans des espaces aériens urbains complexes — fournissant des résultats de haute précision avec un minimum d’intervention humaine.
Analytique agricole de précision
Les CNN classifient le stress des cultures, la biomasse et la densité des mauvaises herbes à partir d’images multispectrales.
Planification de trajectoire et évitement de collision par IA
Des planificateurs en temps réel génèrent des trajets 3D autour des obstacles dynamiques.
Surveillance des frontières & de la sécurité
L’analyse vidéo détecte les intrusions, les schémas de contrebande et les signatures thermiques anormales.
Frappe autonome de niveau militaire
La navigation préprogrammée et la reconnaissance embarquée de cibles poursuivent la mission même après perte du GPS/des communications.
TÉLÉCOMMUNICATIONS
Réseaux de télécommunications & 5G/IoT
Sur les réseaux terrestres et hybrides, l’analytique prédictive anticipe les pannes, optimise le flux de trafic et alimente des chatbots orientés intention, permettant aux opérateurs de réduire leurs coûts, d’améliorer la qualité de service et d’offrir une connectivité permanente dans les environnements les plus exigeants.
Maintenance prédictive du réseau
Des modèles de séries temporelles prévoient les pannes de sites cellulaires avant que les alarmes ne se déclenchent.
Optimisation de la charge du trafic
Le ML redistribue les flux entre le faisceau hertzien, la fibre et le backhaul satellite pour réduire la latence.
Chatbots de service client avec prédiction d’intention
Les LLM intégrés dans les OSS/BSS triagent les tickets et proposent des corrections.
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