Détection de drones par microphone : Joanneum Research écoute l'espace aérien de manière passive

Le bourdonnement caractéristique d'un drone est à peine perceptible pour l'oreille humaine – un réseau de microphones, en revanche, le capte avec précision. C'est le principe de la détection de drones chez Joanneum Research : les chercheurs développent des systèmes qui « écoutent » l'espace aérien sans émettre eux-mêmes le moindre signal. L'intelligence artificielle (IA) apprend à la technologie à distinguer les signatures sonores, afin que les objets volants non autorisés soient détectés de manière fiable.

Depuis plusieurs semaines, des drones inconnus sont signalés de plus en plus souvent dans plusieurs pays européens. Le nord et l'est de l'Europe en particulier ont enregistré des incidents au cours desquels l'espace aérien a dû être temporairement fermé et des vols déroutés. L'origine de nombre de ces aéronefs reste floue ; dans certains cas, on les soupçonne d'être liés à des opérations de reconnaissance ou de perturbation.

Plus ces incidents se multiplient, plus il apparaît clairement à quel point tout dépend d'une détection fiable et précoce des objets volants sans pilote. Chez Joanneum Research, le groupe de recherche Intelligent Acoustic Solutions dispose d'une longue expérience de la détection acoustique des drones – une méthode qui présente plusieurs avantages par rapport à d'autres technologies de détection.

Le chef de projet Martin Blass décrit la différence : « Contrairement aux systèmes actifs comme le radar, la méthode acoustique fonctionne de manière passive – elle n'émet elle-même aucun signal et reste donc indétectable. Cela la rend particulièrement précieuse dans les scénarios critiques pour la sécurité ». Le développement porte actuellement sur des réseaux de microphones hémisphériques 3D, capables de localiser précisément les drones également en altitude. L'IA veille à ce que le système ne cesse de s'améliorer : entraînés avec les signatures acoustiques de différents types de drones, les modèles reconnaissent de manière fiable les signatures sonores caractéristiques – même au milieu d'un fort bruit de fond.

« Les réseaux de microphones enregistrent des sources sonores provenant de différentes directions, et la position d'un drone peut être déterminée à partir des différences de temps de propagation des signaux. » C'est ainsi que l'explique Franz Graf ; il dirige le groupe de recherche et a inventé les « oreilles de tunnel » (détection acoustique des accidents dans les tunnels – AKUT).

« Contrairement aux systèmes actifs comme le radar, la méthode acoustique fonctionne de manière passive – elle n'émet elle-même aucun signal et reste donc indétectable. Cela la rend particulièrement précieuse dans les scénarios critiques pour la sécurité. »
Le chef de projet Martin Blass

Détection de drones par nœuds de capteurs répartis : le projet UAS-Check Point

Aux premiers succès de longue haleine succède la prochaine étape de développement : le projet UAS-Check Point démarre en décembre 2025. Sont prévus des nœuds de capteurs répartis et multimodaux, montés en tant que « checkpoints » sur des bâtiments, des mâts ou des véhicules et fonctionnant sur batterie, de manière autonome en énergie. Chaque nœud comprend des modules audio, vidéo, système mondial de navigation par satellite (GNSS) et Remote ID, ainsi qu'une unité de traitement (edge computing). Les objets volants sans pilote évoluant dans l'U-space peuvent ainsi être vérifiés par plusieurs capteurs.

Les avantages de cette approche en un coup d'œil :

• Surveillance de vastes zones : grâce à des capteurs répartis, les mouvements de drones peuvent être saisis sur une grande surface et suivis sur de plus longues distances.
• Robustesse : autonomes en énergie, les systèmes décentralisés ne dépendent pas d'une infrastructure centrale et fonctionnent même en cas de panne des réseaux électriques et de communication.
• Sécurité tactique : les capteurs acoustiques fonctionnent de manière passive, sont petits et faciles à camoufler – d'éventuels assaillants ne peuvent donc pas les détecter.

Participent au projet UAS-Check Point l'AIT Austrian Institute of Technology, Airlabs Austria, Frequentis AG et Austro Control, ainsi que les fabricants de drones Twins GmbH et Flightec GmbH. Le financement provient de l'Agence autrichienne de promotion de la recherche (FFG), attribué dans le cadre du programme Take Off 2024.

Le fondement de tous ces développements est le savoir-faire de Joanneum Research en traitement du signal acoustique et en analyse fondée sur l'IA. « Nous associons compréhension physique et intelligence fondée sur les données », souligne Blass. « C'est ainsi que nous créons des systèmes qui non seulement entendent, mais comprennent aussi ce qu'ils entendent. »