Le secteur de l’aviation opère à l’intersection de la complexité et de la précision, et chaque décision a une incidence sur de nombreux intervenants. Chaque minute compte et chaque décision touche de nombreux intervenants, des passagers et du personnel au sol aux contrôleurs aériens et aux cadres de compagnies aériennes.

Étant donné que l’aviation évolue dans un environnement à enjeux élevés, il n’est pas surprenant que l’IA devienne indispensable. L’utilisation de l’IA dans le marché de l’aviation était évaluée à 885 millions de dollars en 2022 et devrait atteindre 10 milliards de dollars d’ici 2030. Les compagnies aériennes se tournent de plus en plus vers l’IA non seulement pour optimiser, mais aussi pour rendre leurs opérations résilientes. Mais qu’est-ce que l’IA les aide exactement à optimiser, et comment?

Les défis multiples des opérations aériennes

Les principales sources de défis pour les opérations aériennes incluent :

• Inefficiences internes : Une coordination inefficace entre les départements et des systèmes informatiques vétustes ou des outils de planification désuets peuvent entraîner des retards inutiles et diminuer la réactivité.
• Attentes des clients : Aujourd’hui, les voyageurs aériens attendent de la transparence, des mises à jour en temps réel, des retards minimaux et des services personnalisés. Tout écart par rapport à ces attentes entraîne une diminution de la satisfaction et de la fidélité des clients.
• Perturbations causées par la météo : Le mauvais temps demeure l’un des facteurs de perturbation les plus imprévisibles et coûteux, ayant un impact sur les horaires des vols, le déploiement des équipages et la sécurité des passagers.
• Dynamique du marché : Les fluctuations des prix du carburant, les enjeux liés à la disponibilité de la main-d’œuvre, les pressions réglementaires et les facteurs géopolitiques peuvent compromettre les hypothèses de planification à long terme.

Ces défis interconnectés exigent plus que des réponses réactives — ils nécessitent des systèmes intelligents et adaptatifs, flexibles et réactifs. C’est ici que l’IA apporte une valeur exponentielle.

Comprendre les composantes des opérations aériennes

Plonger dans l’écosystème complexe des opérations aériennes nous aide à comprendre comment l’IA transforme l’aviation. Les compagnies aériennes fonctionnent comme des systèmes complexes et interconnectés, dont les diverses composantes opérationnelles doivent s’harmoniser. Parmi celles-ci :

• Planification du réseau : Concevoir des horaires de vol, des routes et des fréquences optimaux pour répondre à la demande de façon rentable, tout en tenant compte des variations saisonnières, de la concurrence et de conditions de marché en constante évolution.
• Planification des portes : Assigner les portes aux avions à l’arrivée et au départ tout en minimisant les retards et la congestion, en considérant des facteurs comme la taille de l’appareil, le volume de passagers et les besoins en correspondance.
• Planification des actifs : Allouer efficacement les avions et autres ressources physiques pour maximiser l’utilisation tout en respectant les calendriers de maintenance et en maintenant la disponibilité opérationnelle.
• Planification des équipages : Planifier les horaires des équipages de vol et de sol, s’assurer de la conformité aux normes réglementaires et au repos adéquat ainsi que gérer les exigences de formation et les préférences du personnel.
• Opérations au sol : Coordonner la rotation des appareils, la manutention des bagages, la restauration, l’avitaillement et les services aux passagers dans des délais serrés pour maintenir des horaires réguliers.

Les perturbations dans l’un de ces domaines peuvent avoir un effet domino. L’IA peut atténuer ces complexités. Plutôt que de pallier les inefficacités, l’IA unifie les opérations dans un système connecté, réactif et prévisionnel.

L’IA à l’œuvre : dégager de la valeur sur toute la chaîne de valeur de l’aviation

L’IA est devenue un levier essentiel de l’excellence opérationnelle des compagnies aériennes. Les solutions IA permettent d’analyser les données, d’automatiser les procédures et d’optimiser la prise de décision à tous les niveaux. Voici quelques exemples de ce que l’IA permet et où elle s’applique.

Gestion du cycle de vol avec l’IA générative

Les aéroports modernes mettent en place des systèmes de gestion de cycle de vol propulsés par l’IA générative qui intègrent des éléments clés comme les portes, les données de vol, la congestion de l’aire de trafic et la capacité des terminaux. Ces systèmes recueillent des métriques cruciales, dont le nombre de sièges par porte, le nombre de vols par porte, l’utilisation de chaque porte par compagnie aérienne ainsi que les données en temps réel sur les arrivées, les départs, les annulations et les remises de gaz, toutes alimentant des modèles de données sophistiqués pour l’optimisation.

Analytique prédictive pour la gestion des retards

Les modèles d’IA examinent de larges flux de données, tels que les historiques de vols, les conditions météorologiques actuelles et les tendances du trafic aéroportuaire, pour prévoir les retards avant qu’ils ne surviennent, minimisant les perturbations et augmentant la satisfaction des passagers.

Optimisation des équipages

Les algorithmes d’IA optimisent les horaires des équipages en tenant compte des contraintes telles que les perturbations en temps réel, les préférences individuelles, les besoins de formation et les limites d’heures de vol. Cela réduit les coûts d’exploitation, assure la conformité et améliore le moral des employés.

Affectation dynamique des portes

Les assignations traditionnelles des portes sont souvent statiques et faites manuellement. L’IA permet d’attribuer les portes de façon dynamique en temps réel, réduisant les temps de rotation et évitant les coûteux retards sur le tarmac ou les transferts en navettes pour les passagers. Le modèle de données intègre les portes assignées, les types d’avions et les besoins en services au sol, rendant possible des décisions intelligentes selon les détails de vol en temps réel.

Efficacité énergétique et optimisation des routes

L’IA tient compte du vent, des courants-jets et du trafic aérien pour recommander les itinéraires les plus efficaces. En optimisant les trajets grâce à l’IA, une grande compagnie aérienne mondiale a pu réduire ses émissions de CO2 de 11 958 tonnes et économiser 1,2 million de gallons de carburant. Cela fait baisser les coûts tout en faisant progresser les objectifs de durabilité.

Entretien et gestion des actifs

L’entretien prédictif basé sur l’IA aide à repérer les défaillances potentielles avant qu’elles ne surviennent, ce qui permet d’effectuer des réparations en temps opportun sans immobiliser les appareils de façon inattendue. Cela réduit les périodes d’arrêt et prolonge la durée de vie des actifs.

Synchronisation des opérations au sol

L’IA orchestre les services au sol comme le nettoyage, la restauration, le chargement des bagages et le ravitaillement, afin que chaque tâche soit accomplie dans la bonne séquence et dans les temps requis. Les aéroports qui utilisent l’IA ont observé 6 % de retards au sol en moins et 4 % de rotations plus rapides, même avec un trafic passager accru. Cette coordination simplifiée permet d’accélérer la rotation des appareils et favorise le respect des horaires. Les outils analytiques d’optimisation du personnel au sol surveillent désormais les opérations de nettoyage et de ravitaillement (statut ON/OFF) afin de maximiser l’efficacité.

Principales capacités analytiques

L’intégration des éléments de données aéroportuaires (renseignements sur les pistes, marqueurs extérieurs, utilisation de l’aire de trafic, conditions météo et flux de passagers) permet d’effectuer des analyses avancées dans des domaines critiques :

• Précision des marqueurs extérieurs
• Utilisation des portes et de l’aire de trafic
• Optimisation de la force au sol
• Appariement des vols
• Suivi de l’occupation des pistes
• Planification de la capacité des terminaux
• Efficacité des opérations de tractage

L’écosystème aérien profite de l’effet synergique créé par l’intégration de l’IA à ces domaines opérationnels. Le résultat final, c’est une transformation fondamentale plutôt qu’un simple progrès marginal, qui place les transporteurs progressistes en position de force pour prospérer face à l’incertitude et au changement.

Incidence mesurable de l’IA sur les ICP

Au fur et à mesure que la technologie IA évolue, il faut s’attendre à des applications plus sophistiquées qui transformeront encore davantage le fonctionnement des compagnies aériennes. L’impact de l’IA sur les ICP des compagnies aériennes est concret et croissant. Voici quelques exemples :

• L’amélioration de la ponctualité (OTP) de 15 % à 20 % grâce à des ajustements prédictifs et en temps réel
• Les coûts de la planification des équipages ont diminué de jusqu’à 10 % grâce à une meilleure utilisation et moins d’heures supplémentaires
• Économies de carburant de 3 % à 5 % via l’optimisation des routes et la planification efficace du niveau de vol
• Amélioration du coût d’entretien des appareils de 12 % à 18 %, ce qui permet d’opérer plus de vols avec la même flotte
• Les scores de satisfaction des passagers (CSAT/NPS) augmentés grâce à la communication proactive et à une meilleure qualité de service

Accélérer l’implantation de l’IA : les conditions gagnantes pour les compagnies aériennes

Le pouvoir transformateur de l’IA en aviation est indéniable. Toutefois, pour passer du potentiel à la performance, il faut plus que des algorithmes. L’implantation relève autant de la stratégie et de la culture que de la technologie. Les facteurs suivants sont essentiels pour assurer que l’adoption de l’IA génère des résultats tangibles :

• Infrastructure de données : L’IA fonctionne avec des données de qualité, intégrées et en temps réel. Les compagnies aériennes ont besoin de lacs de données solides et d’API pour soutenir les modèles IA.
• Plateformes évolutives : Des plateformes modulaires dans le nuage permettent aux compagnies aériennes de déployer graduellement les capacités IA et de les adapter en fonction du rendement.
• Collaboration interfonctionnelle : Les modèles IA couvrent souvent plusieurs départements. Une collaboration étroite entre TI, opérations et équipes commerciales est essentielle.
• Considérations réglementaires et éthiques : Les compagnies aériennes doivent s’assurer que les décisions IA respectent les normes de sécurité aérienne et sont exemptes de biais algorithmiques, notamment pour ce qui touche aux employés et aux passagers.

En résumé

Les opérations des compagnies aériennes sont complexes, interdépendantes et hautement sensibles aux perturbations. De la planification des vols à l’horaire des équipages, la maintenance et l’allocation des portes, l’IA accroît la résilience et l’efficacité sur toute la chaîne de valeur. Adopter l’IA de façon stratégique, mettre en place l’infrastructure de données nécessaire et cultiver l’innovation permettront aux compagnies aériennes de résister aux perturbations, de satisfaire les passagers et d’assurer une croissance durable.