Durant la crise, les tests en IA ne ralentissent pas dans l’aviation

Durant la crise, les tests en IA ne ralentissent pas dans l’aviation

Des compagnies aériennes, aux prestataires de services de navigation aérienne en passant par les aéroports, à l’ensemble de la chaîne de valeur de la fabrication d’aéronefs et de leurs systèmes, et par les emplois indirects induits et liés au tourisme, l’industrie de l’aviation commerciale ratisse large. Il est donc indéniable qu’elle représente un secteur d’application majeur pour une vaste gamme de développements en intelligence artificielle (IA). 

L’aviation fournit le seul réseau de transport rapide au niveau planétaire, ce qui le rend essentiel pour les affaires mondiales. Le secteur génère de la croissance économique, crée des emplois et facilite le commerce international et le tourisme. Selon des estimations récentes de l’Air Transport Action Group (ATAG), l’impact économique total (direct, indirect, induit et lié au tourisme) de l’industrie mondiale de l’aviation a atteint 2,7 billions de $USD, soit 3,6% du montant du produit intérieur brut (PIB) mondial en 2016. 1

Afin de mieux identifier et analyser les applications potentielles, il est d’abord nécessaire de différencier les situations dites de sécurité-critique (« safety-critical ») des autres champs d’application pour l’IA dans le transport aérien. Des travaux de recherche importants sont amorcés, mais doivent être poursuivis avant que nous ne voyions un jour des activités humaines très réglementées être remplacées par des algorithmes. Cependant, de premières initiatives porteuses pour y arriver ont été lancées dans divers pays. Par exemple, nous pouvons noter à ce sujet la collaboration entre Montréal et Toulouse au sein du projet DEEL, une initiative entre le monde industriel et celui de la recherche, visant à établir les bases d’algorithmes plus robustes et explicables : deux prérequis à la certification de systèmes.2

« Une prédiction de la demande plus précise et l’automatisation de certains processus permettrait de diminuer considérablement les temps d’attente »

DE NOUVEAUX MODES DE MOBILITÉ AÉRIENNE

En rêvant un peu, l’IA dans le transport aérien permettra d’intégrer de nouveaux modes de mobilité aérienne au sein d’un même espace aérien (ex. drones, taxi-volants), une optimisation encore plus accrue des trajectoires pour réduire l’empreinte carbone des déplacements, des avions avec un seul pilote (ou même sans pilote) et un trajet aérien mieux intégré avec les autres modes de transport terrestres (intermodalité).

À l’heure actuelle, l’IA peut, et est, d’ores et déjà utilisée par différents acteurs du transport aérien dans tout ce qui entoure le vol lui-même. Par exemple, des méthodes d’apprentissage-machine, de reconnaissance et d’optimisation peuvent être utilisées afin de fluidifier l’expérience passager dans l’aéroport. Une prédiction de la demande plus précise et l’automatisation de certains processus (ex. enregistrement, reconnaissance biométrique, gestion des portes d’embarquement, etc.) permettrait de diminuer considérablement les temps d’attente – un gain fort appréciable pour les passagers.

L’IA POUR OPTIMISER LA PRODUCTIVITÉ DES TRANSPORTEURS

Pour les lignes aériennes, l’IA aura également un impact important du côté du bilan financier. De meilleurs algorithmes, apprenant de leurs erreurs et à lire différents signaux faibles, permettront de prédire les passagers qui ne se présenteront pas, les revenus anticipés et le comportement des concurrents.3 De tels développements offriront à terme des informations plus riches et donc un avantage concurrentiel certain pour les entreprises qui auront investi dans de telles capacités.

Aussi, dans le domaine du transport aérien de fret, des solutions fondées sur l’IA sont utilisées pour améliorer les opérations et le rendement par l’optimisation de l’utilisation des ressources, la prévision des envois et l’identification des erreurs. Les parties prenantes du secteur de la logistique sont donc naturellement très intéressées par l’IA.

En conclusion, nous ne sommes peut-être pas rendus au jour où l’IA nous permettra des déplacements en voitures volantes, mais déjà, des avancées technologiques concrètes liées à l’IA transforment le secteur du transport aérien au sens large.


Pour en savoir plus sur les applications de l’IA en aérospatiale:

L’IA prend son envol dans le transport aérien – CScience IA

Comment l’IA transforme la médecine spatiale de demain – CScience IA


1 Air Transport Action Group (2018). Aviation: Benefits Beyond Borders. https://aviationbenefits.org/media/166344/abbb18_full-report_web.pdf

2 DEEL (2020). DEpendable & Explainable Learning.

https://www.deel.ai/

3 SCALE AI (2020). Taking flight optimization in the airline industry.

https://www.scaleai.ca/project/taking-flight-optimization-in-the-airline-industry/