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

Alors que le secteur de l’aviation fait face à une augmentation du nombre de passagers, à une complexité opérationnelle accrue et à 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’AI physique réunit AI, l’informatique en périphérie et l’IoT pour aider les systèmes à percevoir, prédire et soutenir l’action autonome dans des environnements dynamiques et très mobiles comme les aéroports et les opérations aériennes.

Chez HCLTech, nous aidons les parties prenantes du secteur de l’aviation à explorer comment l’AI physique peut améliorer l’efficacité, la sécurité et l’évolutivité dans des environnements d’exploitation complexes. Cet article examine les principaux défis des opérations aéroportuaires et aériennes et la façon dont l’AI physique peut soutenir des modes de travail plus intelligents, connectés et résilients.

Aviation sous pression : Complexité en mouvement

Le secteur de l’aviation continue d’opérer sous une forte pression malgré une demande record de passagers et une rentabilité résiliente. Les prévisions 2026 de l’IATA prévoient 5,2 milliards de passagers en 2026, des revenus de l’industrie de 1,053 billion $ et une marge bénéficiaire nette de 3,9 %. Les mêmes prévisions signalent des contraintes persistantes dans la chaîne d’approvisionnement, des pressions sur les infrastructures, une hausse des coûts hors carburant ainsi qu’une augmentation des coûts de maintenance liés au vieillissement des flottes.

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

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

Les aéroports sont des environnements dynamiques et critiques pour la sécurité où de petits écarts, comme une file d’attente émergente, une étape de rotation retardée ou un ralentissement du tapis à bagages, peuvent avoir des répercussions à grande échelle.

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

L’approche AI physique relie la perception en temps réel à un jumeau numérique opérationnel vivant. Au cœur, on retrouve une boucle de « détection des changements de la réalité physique au jumeau numérique » : capter des signaux réels provenant 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, alertes, prédictions ou actions de contrôle.

Cette boucle fermée est particulièrement précieuse dans les aéroports, car les opérations couvrent plusieurs domaines interconnectés, y compris la circulation dans les terminaux, la sécurité, les bagages, le mouvement sur l’aire de trafic et les systèmes des installations.

Retards de vols et congestion

Les retards de vols et la congestion demeurent des défis persistants alors que le volume de passagers augmente plus rapidement que l’infrastructure et la capacité du réseau physiques. Les points de pression les plus durables sont des contraintes récurrentes : conditions météorologiques extrêmes, congestion de l’espace aérien, disponibilité restreinte des appareils, limites des ressources équipage et sol, retards dans la modernisation du contrôle du trafic aérien et complexité des plaques tournantes.

Dans ce contexte, de petits écarts opérationnels, tels que l’arrivée tardive d’appareils, un embarquement lent, des conflits de portes ou l’accumulation de files à la sécurité, peuvent rapidement se répercuter sur l’ensemble du réseau.

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

Cela aide les aéroports à améliorer l’efficacité aux points de contrôle, portes d’embarquement et zones de traitement des passagers sans s’appuyer uniquement sur des expansions physiques coûteuses.

Inefficacités lors des rotations

Si la congestion est un point de douleur visible, les inefficacités en coulisses, comme la rotation des appareils, aggravent le problème.

La rotation des appareils demeure l’un des processus les plus complexes de l’aviation. Le Turnaround Benchmark Report 2025 d’Assaia a analysé plus de 450 000 rotations et constaté une réduction de 25 % du délai médian de départ, les retards médians passant de quatre à trois minutes. Il a également observé une hausse de 5 % du nombre de rotations par station, démontrant que des rotations mieux gérées peuvent aider les aéroports à libérer de la capacité sans nouvelle infrastructure et à améliorer la ponctualité.

Alors que l’expansion des aéroports est limitée et que la livraison des appareils est incertaine, l’optimisation des rotations est devenue un levier opérationnel essentiel.

La solution SmarTwin de HCLTech crée des jumeaux numériques améliorés par l’AI des actifs et des flux de travail aéroportuaires, 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 propulsée par NVIDIA Omniverse et OpenUSD, offrant l’interopérabilité entre les systèmes d’ingénierie, technologies opérationnelles, plateformes IoT et applications AI. Cela permet aux aéroports et compagnies aériennes de faire évoluer leurs investissements en jumeaux numériques sans être prisonniers d’une seule solution technologique, tout en soutenant des simulations haute fidélité, la réutilisation des actifs numériques et une intégration plus rapide avec des outils d’ingénierie tierce partie., offrant l’interopérabilité entre les systèmes d’ingénierie, technologies opérationnelles, plateformes IoT et applications AI. Cela permet aux aéroports et compagnies aériennes de faire évoluer leurs investissements en jumeaux numériques sans être prisonniers d’une seule solution technologique, tout en soutenant des simulations haute fidélité, la réutilisation des actifs numériques et une intégration plus rapide avec des outils d’ingénierie de tiers.

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

Plutôt que de miser sur un seul chiffre d’économie générique, la valeur doit être mesurée par des résultats opérationnels concrets : réduction du nombre de minutes de retard évitables, meilleure utilisation des portes, meilleure récupération des horaires, réduction de l’effort de coordination manuelle et ponctualité plus constante grâce à une meilleure confiance décisionnelle et une meilleure orchestration.

Contraintes de main-d’œuvre

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

Selon les prévisions 2025-2044 de Boeing sur les pilotes et techniciens, l’industrie mondiale de l’aviation commerciale aura besoin de 660 000 nouveaux pilotes, 710 000 nouveaux techniciens de maintenance et d’un million de nouveaux membres d’équipage de cabine d’ici 2044 pour faire voler et entretenir la flotte commerciale mondiale au cours des 20 prochaines années.

L’AI physique ne remplace pas les professionnels licenciés de l’aviation. Son rôle est d’aider les compagnies aériennes et les aéroports à fonctionner de façon plus résiliente quand la main-d’œuvre qualifiée est limitée.

La pile AI 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 la capacité humaine limitée sur les décisions ayant une plus grande valeur, tout en améliorant la continuité entre le terminal, la porte d’embarquement, l’aire de trafic, les bagages et les opérations de maintenance.

Mauvaise gestion des bagages

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

Selon le rapport SITA 2026 Baggage IT Insights, la performance liée aux bagages s’est nettement améliorée en 2025 : le taux mondial de mauvaise gestion a chuté de 23 % à 4,9 bagages par 1 000 passagers et le total de bagages mal gérés est tombé à environ 24 millions. L’enjeu demeure important, car les bagages mal traités coûtent encore à l’industrie environ 6,3 milliards de dollars par an, chaque bagage représentant un coût moyen de 260 $.

Alors que le volume de passagers continue de grimper, la résilience en matière de bagages dépend de plus en plus des données connectées, du suivi en temps réel, du routage assisté par AI et d’une gestion plus rapide des exceptions.

L’AI physique de HCLTech peut y contribuer en reliant les signaux de traçabilité au contexte opérationnel, de sorte que les exceptions soient détectées plus tôt, acheminées plus rapidement et résolues de façon plus cohérente. Dans l’écosystème aéroportuaire, le modèle d’utilisation de SmarTwin pour l’aéroport inclut un système de manutention des bagages autorégénérant, démontrant comment un jumeau numérique vivant peut soutenir une détection et une récupération plus rapides lors de perturbations dans le système de gestion des bagages.

Cela peut être complété par la solution TraceX de HCLTech, qui utilise l’IoT et l’AI pour surveiller les bagages et l’équipement au sol en temps réel.

La valeur doit être définie en fonction de la réduction du mauvais acheminement, du raccourcissement des délais de récupération, de la diminution des efforts de retraitement et de l’augmentation de la confiance des passagers, plutôt que de s’appuyer sur un seul pourcentage de réduction universel. 

Vieillissement des flottes et coûts de maintenance

Les retards de livraison des appareils, les enjeux de fiabilité du moteur et les contraintes de la chaîne d’approvisionnement forcent les compagnies aériennes à conserver des avions plus âgés en service plus longtemps que prévu.

Selon les prévisions 2026-2036 du Global Fleet and MRO Market d’Oliver Wyman, l’industrie a commencé 2026 avec environ 17 000 commandes d’appareils non livrés, un arriéré qui devrait nécessiter plus de 12 ans à résorber au rythme de production actuel. À mesure que les appareils accumulent des heures de vol et restent davantage en service, les compagnies aériennes ont besoin d’outils plus performants pour anticiper les défaillances, prioriser les actions de maintenance et réduire les perturbations opérationnelles.

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

Orchestration autonome du soutien au sol

Le déploiement de véhicules autonomes, de robots et d’équipements au sol assistés par AI dans les terminaux et les aires de trafic nécessite plus que de la simple navigation. Cela requiert une intelligence opérationnelle coordonnée.

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

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

Cette approche relie la perception multimodale en périphérie, la visibilité des mouvements et un jumeau opérationnel vivant afin que les aéroports puissent constamment percevoir la réalité, comprendre le contexte opérationnel, simuler des réactions et coordonner l’action rapidement.

Le résultat est un modèle d’exploitation en boucle fermée qui peut soutenir un mouvement autonome plus sécuritaire, une réponse aux incidents plus rapide et une orchestration plus cohérente dans les domaines des portes, de l’aire de trafic, des bagages et des terminaux.

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

Impact réel : l’AI physique en action

Dans les environnements logistiques à grande échelle et à haute mobilité, les mêmes principes de l’AI physique peuvent améliorer la résilience et l’efficacité lorsque la surveillance pilotée par l’AI, l’analytique prédictive et les flux de travail automatisés sont intégrés aux opérations quotidiennes.

Lorsque les renseignements des clients ne peuvent être rendus publics, l’exemple doit être présenté comme une illustration de résultat d’implantation plutôt que comme une étude de cas publique nominative.

Les résultats représentatifs peuvent inclure :

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

Ces types d’amélioration 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 le retravail.

L’exemple démontre comment les mêmes principes de l’AI physique peuvent s’appliquer à des environnements complexes et très mobiles au-delà de l’aviation, tandis que la valeur spécifique à l’aviation doit être validée selon les paramètres opérationnels de chaque aéroport ou compagnie aérienne.

Aéroports autonomes et objectifs de durabilité

D’ici la fin de la décennie, l’AI physique est appelée à devenir un levier de plus en plus important pour l’autonomisation des opérations aéroportuaires.

En connectant la robotique, la prise de décision pilotée par l’AI, la maintenance prédictive et les jumeaux numériques opérationnels, les aéroports et compagnies aériennes peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle tout en soutenant les objectifs de durabilité grâce à la réduction des émissions de carbone, l’optimisation de la consommation d’énergie et la diminution du gaspillage.

Remarque : Les bénéfices financiers devraient être estimés au cours d’une phase exploratoire ou pilote en utilisant les volumes de référence, les coûts de retard, le modèle de main-d’œuvre, la performance bagages, l’utilisation des actifs et la portée de l’implantation propres à chaque compagnie aérienne ou aéroport.

L’AI physique est plus qu’une tendance technologique. Elle devient un levier stratégique pour des opérations aériennes plus efficaces, résilientes et durables.

La voie à suivre doit être pratique : commencez par des défis opérationnels mesurables, validez la valeur par des projets pilotes et déployez les capacités qui améliorent la sécurité, l’efficacité, l’expérience passager et la résilience.

Ensemble, ingénions un écosystème aérien plus intelligent, sécuritaire et efficace. Communiquez avec HCLTech pour lancer votre projet pilote dès aujourd’hui.