Et si les aéroports pouvaient réduire les retards de 50 % sans ajouter une seule porte ?

Alors que l’industrie aéronautique doit composer avec une hausse du volume de passagers, une complexité opérationnelle croissante et des pressions en matière de durabilité, le besoin de prise de décisions intelligentes en temps réel dans les environnements physiques n’a jamais été aussi grand.

L’IA physique associe IA, l’informatique en périphérie et l’IdO pour aider les systèmes à percevoir, à prédire et à soutenir des actions autonomes dans des environnements dynamiques et à forte mobilité comme les aéroports et les opérations aériennes.

Chez HCLTech, nous aidons les parties prenantes du secteur aéronautique à explorer la façon dont l’IA physique peut améliorer l’efficacité, la sécurité et la capacité de mise à l’échelle des environnements complexes. Cet article examine les principaux défis des opérations aéroportuaires et aériennes et la manière dont l’IA physique peut soutenir des modes de travail plus intelligents, connectés et résilients.

L’aviation sous pression : la complexité en mouvement

L’industrie aéronautique continue de fonctionner sous une pression importante malgré une demande record de passagers et une rentabilité résiliente. Les perspectives de l’IATA pour 2026 prévoient 5,2 milliards de passagers en 2026, des revenus sectoriels de 1,053 billion $ et une marge bénéficiaire nette de 3,9 %. Les mêmes perspectives soulignent la persistance des contraintes de la chaîne d’approvisionnement, des pressions sur les infrastructures, l’augmentation des coûts hors carburant et la hausse des coûts de maintenance liés au vieillissement des flottes.

Ces pressions font de l’efficacité opérationnelle, de la résilience et de la prise de décision en temps réel des priorités essentielles.

De la détection à la décision : l’avantage de la boucle fermée de l’IA physique

Les aéroports sont des environnements dynamiques et hautement sécuritaires où de petits écarts, tels qu’une file d’attente qui se forme, un retard dans une étape de rotation ou un ralentissement d’un tapis à bagages, peuvent entraîner des perturbations plus larges.

Ce dont les responsables de l’aviation ont de plus en plus besoin, ce n’est pas seulement de la surveillance, mais d’une couche d’intelligence en boucle fermée qui détecte les changements significatifs, comprend leur impact dans le contexte et déclenche la bonne réponse.

L’approche de l’IA physique relie la perception en temps réel à un jumeau numérique opérationnel vivant. Au cœur se trouve une boucle de « détection des changements de la réalité physique vers le jumeau numérique » : capturer des signaux réels à partir de caméras, capteurs, LiDAR, télémétrie et données PLC, les mapper au jumeau, détecter les écarts ou les changements d’état et déclencher des mises à jour, des alertes, des prédictions ou des actions de contrôle.

Cette boucle fermée est particulièrement précieuse dans les aéroports, car les opérations couvrent de multiples domaines interconnectés, notamment la circulation dans le terminal, la sécurité, les bagages, les mouvements sur l’aire de trafic et les systèmes des installations.

Retards et congestion des vols

Les retards de vols et la congestion demeurent des défis persistants alors que le volume de passagers croît plus rapidement que les infrastructures physiques et la capacité du réseau. Les points de pression les plus durables sont des contraintes récurrentes : conditions météorologiques extrêmes, congestion de l’espace aérien, disponibilité limitée des appareils, pénurie de personnel navigant et au sol, lacunes dans la modernisation du contrôle aérien et complexité des plaques tournantes.

Dans cet environnement, de petits écarts opérationnels, tels qu’un appareil entrant en retard, un embarquement plus lent, des conflits de portes ou une accumulation de files à la sécurité, peuvent rapidement se répercuter sur tout le réseau.

Pour relever ces défis, la plateforme VisionX de HCLTech transforme l’infrastructure de caméras existante en systèmes de surveillance intelligente. En traitant les flux vidéo en direct en périphérie, VisionX peut détecter la congestion, prédire les goulets d’étranglement, quantifier l’encombrement et l’accumulation des files d’attente et soutenir une réponse opérationnelle plus rapide.

Cela aide les aéroports à améliorer le débit aux points de contrôle, aux portes d’embarquement et dans les zones de traitement des passagers sans s’appuyer uniquement sur l’expansion physique coûteuse.

Inefficacités lors du demi-tour

Bien que la congestion soit un problème visible, les inefficacités en coulisse, notamment lors du demi-tour des appareils, aggravent la situation.

Le demi-tour des appareils demeure l’un des processus les plus complexes dans l’aviation. Le rapport de référence 2025 sur le demi-tour d’Assaia a analysé plus de 450 000 demi-tours et a révélé une réduction de 25 % de la médiane des retards au départ, passant de quatre à trois minutes. Il a également constaté une hausse de 5 % du nombre de rotations par station, démontrant ainsi comment une meilleure gestion des demi-tours permet aux aéroports de libérer de la capacité sans nouvelles infrastructures et d’améliorer la ponctualité.

Alors que l’expansion aéroportuaire est limitée et que les livraisons d’appareils sont incertaines, optimiser le demi-tour est devenu un levier opérationnel critique.

La solution SmarTwin de HCLTech crée des répliques numériques améliorées par l’IA des actifs aéroportuaires et des flux de travail, permettant aux exploitants de simuler des scénarios, d’optimiser les aménagements et de coordonner les opérations au sol avec précision.

SmarTwin repose sur une architecture ouverte alimentée par NVIDIA Omniverse et OpenUSD, favorisant l’interopérabilité entre les systèmes d’ingénierie, les technologies opérationnelles, les plateformes IdO et les applications d’IA. Cela permet aux aéroports et aux transporteurs aériens de faire évoluer leurs investissements dans les jumeaux numériques sans être contraints à une seule pile technologique, tout en soutenant des simulations haute-fidélité, la réutilisation des actifs numériques et une intégration plus rapide avec des outils d’ingénierie tiers., favorisant l’interopérabilité entre les systèmes d’ingénierie, les technologies opérationnelles, les plateformes IdO et les applications d’IA. Cela permet aux aéroports et aux transporteurs aériens de faire évoluer leurs investissements dans les jumeaux numériques sans être contraints à une seule pile technologique, tout en soutenant des simulations haute-fidélité, la réutilisation des actifs numériques et une intégration plus rapide avec des outils d’ingénierie tiers.

Dans les opérations de demi-tour, cela se traduit par une coordination basée sur des scénarios, y compris des simulations de type « et si », la cartographie des contraintes et l’optimisation des flux de travail pour le ravitaillement, la restauration, le nettoyage, les bagages, l’embarquement et la préparation au repoussage.

Plutôt que de se baser sur une seule valeur indicative d’économies, le cas d’affaire doit être axé sur des résultats opérationnels mesurables : moins de minutes de retard évitables, meilleure utilisation des portes, meilleure reprise d’horaires, réduction des efforts de coordination manuelle et performance ponctuelle plus constante grâce à une meilleure confiance décisionnelle et à une orchestration optimale.

Contraintes de main-d’œuvre

La pression sur la main-d’œuvre demeure un défi structurel dans l’aviation, mais il serait plus exact de parler d’un enjeu de durabilité du personnel à long terme que d’une seule pénurie à court terme.

Les perspectives 2025-2044 pour les pilotes et techniciens de Boeing prévoient que l’industrie mondiale de l’aviation commerciale aura besoin de 660 000 nouveaux pilotes, 710 000 nouveaux techniciens en maintenance et un million de nouveaux membres d’équipage de cabine d’ici 2044 pour exploiter et entretenir la flotte mondiale commerciale au cours des 20 prochaines années.

L’IA physique ne remplace pas les professionnels agréés de l’aéronautique. Son rôle est d’aider les transporteurs aériens et les aéroports à fonctionner de façon plus résiliente lorsque la main-d’œuvre qualifiée se fait rare.

La pile d’IA physique de HCLTech combine VisionX et SmarTwin pour soutenir l’automatisation, la validation des événements, la planification des ressources et une réponse opérationnelle plus rapide. Cela aide les équipes à concentrer leur capacité humaine limitée sur les décisions à plus grande valeur tout en améliorant la continuité aux terminaux, portes, aires de trafic, bagages et opérations de maintenance.

Mauvaise gestion des bagages

Chaque bagage mal acheminé représente à la fois un coût opérationnel et un enjeu de confiance pour les passagers.

Selon le rapport SITA 2026 sur l’info-bagages et les TI, la performance des bagages s’est sensiblement améliorée en 2025 : le taux mondial de mauvaise manipulation a diminué de 23 % pour atteindre 4,9 bagages par 1 000 passagers, et le nombre total de bagages mal gérés est passé à environ 24 millions. Le problème demeure toutefois important, la mauvaise gestion des bagages coûtant toujours à l’industrie environ 6,3 milliards de dollars par année, chaque bagage engendrant un coût moyen de 260 $.

Alors que le nombre de passagers continue d’augmenter, la résilience du traitement des bagages dépend de plus en plus des données connectées, du suivi en temps réel, de l’acheminement assisté par IA et d’une gestion accélérée des exceptions.

L’IA physique de HCLTech peut aider en reliant les signaux de suivi avec le contexte opérationnel, de sorte que les exceptions soient détectées plus tôt, acheminées plus rapidement et résolues de façon plus constante. Dans l’écosystème aéroportuaire, le plan d’implantation de SmarTwin comprend un système de traitement des bagages auto-réparateur, renforçant la façon dont un jumeau vivant peut permettre une détection plus rapide et un meilleur rétablissement lors de perturbations du système de gestion des bagages.

Cela peut être complété par la solution TraceX de HCLTech, qui met à profit l’IdO et l’IA pour surveiller en temps réel les bagages et l’équipement au sol.

Le cas d’affaire doit se concentrer sur la réduction des erreurs de traitement, la diminution des temps de récupération, la baisse de l’effort de retraitement et l’amélioration de la confiance des passagers, plutôt que de reposer sur un unique pourcentage universel de réduction.

Vieillissement des flottes et coûts d’entretien

Les retards de livraison d’appareils, les problèmes de fiabilité des moteurs et les contraintes de la chaîne d’approvisionnement obligent les transporteurs aériens à conserver les appareils plus vieux en service plus longtemps que prévu.

Selon les prévisions du marché mondial des flottes et de la MRO 2026-2036 d’Oliver Wyman, l’industrie a commencé l’année 2026 avec quelque 17 000 commandes d’appareils non livrées, un arriéré qui devrait prendre plus de 12 ans à résorber au rythme de production actuel. À mesure que les appareils accumulent davantage d’heures de vol et demeurent plus longtemps en service, les transporteurs aériens ont besoin de meilleurs outils pour anticiper les défaillances, prioriser les actions de maintenance et réduire les perturbations opérationnelles.

La plateforme VisionX de HCLTech peut détecter les anomalies opérationnelles en temps réel et déclencher des alertes et processus automatisés, aidant ainsi les compagnies aériennes à améliorer la fiabilité des actifs et à répondre plus rapidement aux problèmes de maintenance.

Orchestration autonome du soutien au sol

Le déploiement de véhicules autonomes, de robots et d’équipements au sol assistés par IA dans les terminaux et sur les aires de trafic exige plus qu’une simple navigation. Il requiert une intelligence opérationnelle coordonnée.

Les aéroports explorent de plus en plus les chariots à bagages autonomes, la robotique sur aire de trafic, les robots de nettoyage, l’acheminement de véhicules assisté par IA et les centres intégrés d’opérations aéroportuaires pour améliorer le débit et réduire la charge de coordination manuelle.

HCLTech intègre VisionX, SmarTwin et TraceX pour soutenir la navigation sécuritaire, l’optimisation des parcours, la visibilité des actifs et la prévention proactive des conflits dans des environnements mixtes humains-machines.

Cette approche relie la perception multimodale en périphérie, la visibilité des déplacements et un jumeau opérationnel vivant, afin que les aéroports puissent constamment percevoir la réalité, comprendre le contexte opérationnel, simuler des réponses et coordonner rapidement les actions.

Il en résulte un modèle opérationnel en boucle fermée permettant de soutenir des déplacements autonomes plus sûrs, une réponse plus rapide aux incidents et une orchestration plus cohérente entre les portes, aires de trafic, bagages et domaines du terminal.

Ensemble, VisionX, SmarTwin et TraceX créent une boucle « de la réalité physique au jumeau numérique » qui détecte les écarts, valide les événements, simule la meilleure réponse et soutient les opérations autonomes en temps réel.

Impact réel : l’IA physique en action

Dans les environnements de logistique à grande échelle et d’exploitation à forte mobilité, les mêmes principes d’IA physique peuvent aider à accroître la résilience et l’efficacité lorsque la surveillance pilotée par IA, l’analytique prédictive et les flux de travail automatisés sont intégrés aux opérations quotidiennes.

Lorsque les détails du client ne peuvent être divulgués publiquement, l’exemple doit être présenté comme le résultat illustratif d’une implantation et non comme une étude de cas publique nominative.

Voici des exemples de résultats représentatifs :

• Jusqu'à 40 % de réduction des temps d'arrêt non planifiés grâce à la maintenance prédictive et à la surveillance assistée par l'IA
• Jusqu'à 25 % d'amélioration de l'efficacité des coûts logistiques grâce à la numérisation des flux de travail, à l'automatisation et à la visibilité opérationnelle en temps réel
• Meilleure surveillance de la conformité et préparation aux audits grâce à l'automatisation, à la surveillance continue des contrôles et à une collecte des preuves plus rapide

Ces types d'améliorations peuvent rationaliser les opérations, améliorer l'utilisation des actifs et soutenir la durabilité en réduisant les temps d'arrêt évitables, le gaspillage d'énergie et les reprises.

L'exemple démontre comment les mêmes principes de l’IA physique peuvent s'appliquer dans des environnements complexes et à haute mobilité au-delà de l’aviation, tandis que le cas de valeur spécifique à l’aviation devrait être validé en fonction de la base opérationnelle de chaque aéroport ou compagnie aérienne.

Aéroports autonomes et objectifs de développement durable

Au cours du reste de cette décennie, l’IA physique devrait devenir un facilitateur de plus en plus important d’opérations aéroportuaires plus autonomes.

En reliant la robotique, la prise de décision alimentée par l’IA, la maintenance prédictive et les jumeaux numériques opérationnels, les aéroports et les compagnies aériennes peuvent accroître l’efficacité opérationnelle tout en soutenant les objectifs de développement durable en réduisant les émissions de carbone, en optimisant l’utilisation de l’énergie et en minimisant les déchets.