La caractérisation des chargements subis par les structures aéronautiques en vol réel permet d’améliorer les modèles de sollicitations, le dimensionnement des aéronefs ou l’optimisation des plans de maintenance. Les données acquises sur avions d’essais, équipés de capteurs additionnels tels que des jauges d’extensométrie, permettent le développement de capteurs virtuels reliant l’instrumentation de bord d’un avion aux chargements structurels. Cette étude explore plusieurs architectures d’apprentissage profond pour la mise en place de capteurs virtuels prédisant la déformation d’aile en vol à partir des données issues de l’instrumentation de bord.