{"id":55103,"date":"2023-09-28T15:31:13","date_gmt":"2023-09-28T15:31:13","guid":{"rendered":"https:\/\/pr.asianetpakistan.com\/?p=112992"},"modified":"2023-09-28T15:31:13","modified_gmt":"2023-09-28T15:31:13","slug":"lintelligence-artificielle-sapprete-a-devenir-un-element-disrupteur-de-laeronautique-dans-une-dizaine-de-domaines","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/timessouthafrica.com\/lintelligence-artificielle-sapprete-a-devenir-un-element-disrupteur-de-laeronautique-dans-une-dizaine-de-domaines\/","title":{"rendered":"L\u2019intelligence artificielle s\u2019appr\u00eate \u00e0 devenir un \u00e9l\u00e9ment disrupteur de l\u2019a\u00e9ronautique dans une dizaine de domaines"},"content":{"rendered":"

DUBLIN, Irlande, 28 sept. 2023 (GLOBE NEWSWIRE) —\u00a0Le recours \u00e0 l’IA dans le secteur de l’aviation va bien au-del\u00e0 des chatbots d’assistance \u00e0 la client\u00e8le et des grilles de comparaison de prix pour les passagers. Ces technologies sont certainement vou\u00e9es \u00e0 s’inscrire dans la dur\u00e9e et deviendront m\u00eame omnipr\u00e9sentes. C’est leur extension \u00e0 l’optimisation des \u00ab noyaux durs \u00bb de l’aviation qui vient perturber le secteur \u2013 de la gestion des revenus \u00e0 l\u2019\u00e9valuation de la probabilit\u00e9 d\u2019une gr\u00e8ve. Le Pr\u00e9sident d’Avia Solutions Group, Gediminas Ziemelis, d\u00e9voile ses pr\u00e9visions quant aux domaines de l’aviation o\u00f9 selon lui l’IA fera une \u00e9norme diff\u00e9rence.<\/em><\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Av\u00e8nement d’une v\u00e9ritable tarification dynamique\u00a0<\/strong>: La gestion des revenus n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 simple dans le secteur a\u00e9rien, mais les enjeux prennent encore plus d’ampleur dans un environnement post-Covid. Selon l\u2019Association du transport a\u00e9rien international (ou IATA), la marge moyenne par passager est aujourd\u2019hui vraiment minime : \u00e0 peine 2,25 dollars, contre une marge \u00e0 deux chiffres de 2019. L\u2019IA peut optimiser la difficile t\u00e2che d\u2019analyse des donn\u00e9es historiques et \u00e9tablir un juste prix, en tenant compte de la g\u00e9olocalisation des clients et d’une multitude d’autres facteurs. M\u00eame si les grandes compagnies a\u00e9riennes vont probablement opter pour le d\u00e9veloppement de leurs propres solutions en interne, le nombre de transporteurs qui s’\u00e9quipent de solutions tierces comme\u00a0AirGain<\/u><\/a>\u00a0va crescendo. AirGain est une solution pr\u00e9dictive reposant sur l’IA exploitant un lac de donn\u00e9es r\u00e9f\u00e9rentiel de six milliards de niveaux de prix.<\/li>\n
  2. Maintenance sanitaire des moteurs :\u00a0<\/strong>La maintenance pr\u00e9dictive fait pleinement partie de la MRO depuis d\u00e9j\u00e0 un certain temps : des capteurs aident les compagnies a\u00e9riennes \u00e0 d\u00e9terminer ce qui doit \u00eatre r\u00e9par\u00e9 ou remplac\u00e9, et \u00e0 quelle date. L’intelligence artificielle peut combiner l’exploitation des donn\u00e9es des capteurs en temps r\u00e9el et des tendances pr\u00e9dictives de pannes historiques pour r\u00e9duire \u00e0 la fois les p\u00e9riodes d’immobilisation pour entretien et les charges globales li\u00e9es \u00e0 la maintenance. Une r\u00e9cente \u00e9tude men\u00e9e par le centre de recherche am\u00e9ricain de l’Universit\u00e9 du Maryland \u2013 Center for Advanced Aviation System Development (ou CAASD) \u2013 a d\u00e9montr\u00e9 que la maintenance pr\u00e9dictive pouvait r\u00e9duire les frais d’exploitation des avions jusqu’\u00e0 20 %. L\u2019IA bouleverse d\u00e9j\u00e0 ce domaine. Lufthansa Technik a par exemple am\u00e9lior\u00e9 le cycle d’entretien de ses appareils gr\u00e2ce \u00e0 ses syst\u00e8mes de maintenance pr\u00e9dictive bas\u00e9s sur l\u2019IA. Leur solution \u00ab Condition Analytics \u00bb utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les donn\u00e9es des capteurs de divers composants de l’avion, ce qui permet d’anticiper les besoins en maintenance avec une \u00e9tonnante pr\u00e9cision. Les techniciens de la MRO ont recours \u00e0 des \u00ab jumeaux num\u00e9riques \u00bb programm\u00e9s pour pr\u00e9dire les prochaines op\u00e9rations de maintenance et identifier toute anomalie remont\u00e9e via la comparaison des donn\u00e9es fournies par les capteurs et celles des jumeaux. Les jumeaux num\u00e9riques sont en fait des r\u00e9pliques virtuelles qui modulent leurs param\u00e8tres en fonction des composantes physiques des pi\u00e8ces.<\/li>\n
  3. Une planification d’itin\u00e9raire plus efficace :\u00a0<\/strong>Selon l’IATA, les compagnies a\u00e9riennes d\u00e9penseront 215 milliards de dollars cette ann\u00e9e, soit environ 28 % de leurs charges d’exploitation. Ces charges peuvent \u00eatre r\u00e9duites gr\u00e2ce \u00e0 une planification plus efficace des itin\u00e9raires. La planification d’itin\u00e9raires est assortie de nombreuses variables, parmi lesquelles la congestion du trafic a\u00e9rien, la fluctuation rapide des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, ou encore la courbe changeante des prix du carburant, ce qui rend la t\u00e2che complexe et astreignante. C’est un \u00e9l\u00e9ment dont l’efficacit\u00e9 peut influer de mani\u00e8re positive ou n\u00e9gative sur les r\u00e9sultats d’un transporteur. Les plateformes reposant sur l’IA peuvent acc\u00e9l\u00e9rer le processus d\u00e9cisionnel pour les op\u00e9rateurs, en les aidant \u00e0 exploiter non seulement le potentiel des donn\u00e9es historiques, mais \u00e9galement celui des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs. Ensemble, ces m\u00e9thodes permettent d’obtenir une vision pr\u00e9cise et exploitable. Flyways est l’une de ces plateformes. En utilisant les donn\u00e9es des vols programm\u00e9s et actifs, elle con\u00e7oit des itin\u00e9raires de vol qui traversent des zones moins encombr\u00e9es et qui contournent les zones soumises \u00e0 de mauvaises conditions m\u00e9t\u00e9orologiques. Alaska Airlines a d\u00e9j\u00e0\u00a0test\u00e9 cette solution<\/u><\/a>, ce qui a permis \u00e0 la compagnie d’\u00e9conomiser 480 000 gallons de carburant et d’amener ainsi une r\u00e9duction de 4 600 tonnes d’\u00e9missions de carbone sur une p\u00e9riode de six mois. Les r\u00e9sultats de la collaboration entre les op\u00e9rateurs et l’IA engendrent non seulement des \u00e9conomies de co\u00fbts, mais apportent \u00e9galement une aide pour mieux s’inscrire dans le d\u00e9veloppement durable. Lorsque de telles solutions, loin de se limiter aux simples compagnies a\u00e9riennes, deviendront monnaie courante pour les autorit\u00e9s a\u00e9riennes du monde entier, il conviendra d’effectuer un retour sur image. On s’\u00e9tonnera alors certainement de constater \u00e0 quel point nous avons tous \u00e9t\u00e9 contre-productifs dans la planification pass\u00e9e des itin\u00e9raires.<\/li>\n
  4. Anticipation des gr\u00e8ves :\u00a0<\/strong>Alors que les gr\u00e8ves dans l’aviation font g\u00e9n\u00e9ralement la une des journaux en raison des perturbations qu’elles entra\u00eenent sur la vie des voyageurs, et en particulier pendant les grandes vacances, on n\u00e9glige souvent le fait que les compagnies a\u00e9riennes peuvent r\u00e9aliser des dizaines, voire des centaines de millions de pertes par \u00e9pisode de gr\u00e8ve. SAS a par exemple perdu 145 millions de dollars en 2022 en raison d’une gr\u00e8ve des pilotes qui s’est poursuivie pendant 15 jours. L\u2019IA \u00e9tant capable d\u2019analyser \u00e0 la fois les donn\u00e9es techniques et les donn\u00e9es sociologiques, un mod\u00e8le pourrait se concevoir pour aider les compagnies a\u00e9riennes \u00e0 pr\u00e9dire un risque de gr\u00e8ve et mieux se pr\u00e9parer \u00e0 d\u2019\u00e9ventuelles n\u00e9gociations. IBM a d\u00e9j\u00e0 d\u00e9velopp\u00e9 des mod\u00e8les semblables, capables de pr\u00e9dire \u00e0 95 % la probabilit\u00e9 que des employ\u00e9s d\u00e9missionnent.<\/li>\n
  5. Am\u00e9lioration des flux de travail en vol :\u00a0<\/strong>Une IA peut aider non seulement le personnel au sol mais aussi le personnel navigant. Son application ne se limite pas \u00e0 la simplification des t\u00e2ches quotidiennes. Un outil correctement programm\u00e9 et entra\u00een\u00e9 peut d\u00e9livrer des conseils avis\u00e9s sur la gestion de l\u2019appareil et guider rapidement la prise de d\u00e9cisions, particuli\u00e8rement en cas de forte pression, lorsqu’il est imp\u00e9ratif de prendre une d\u00e9cision vite. Le processus est en marche pour donner vie \u00e0 cette vision. En effet, des applications d’IA de niveau 1 sont en voie d’\u00eatre certifi\u00e9es, gr\u00e2ce aux lignes directrices \u00e9tablies en avril 2022 par l’AESA sur la fiabilit\u00e9 des syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l’apprentissage automatique.<\/li>\n
  6. L’assistance aux pilotes et aux \u00e9quipages en mati\u00e8re de sant\u00e9 mentale :\u00a0<\/strong>Aurait-on pu emp\u00eacher le suicide du pilote du vol 9525 de la Germanwings gr\u00e2ce \u00e0 l’IA, et ainsi \u00e9viter la mort des 150 personnes \u00e0 bord ? Des contr\u00f4les r\u00e9guliers sp\u00e9cialement con\u00e7us pour le personnel navigant peuvent aider \u00e0 pr\u00e9venir le risque de probl\u00e8mes psychiques exacerb\u00e9s par l’exposition permanente \u00e0 des \u00e9v\u00e9nements stressants comme les troubles du rythme circadien, les zones de turbulence ou la r\u00e9solution des urgences \u00e0 bord, mais il s’agit l\u00e0 d’un domaine qui fait l’objet de nombreuses sp\u00e9culations. La start-up britannique Blueskeye AI est d\u00e9j\u00e0 en train de tester une autre application pleine de promesses. Son principe repose sur une technologie de d\u00e9tection faciale pour identifier les signes de fatigue chez les pilotes. Aujourd\u2019hui, la fatigue se calcule en fonction du nombre d\u2019heures de vol par pilote, mais demain il sera possible d’en personnaliser les param\u00e8tres.<\/li>\n
  7. Anticipation de l’apparition de consignes de navigabilit\u00e9 :\u00a0<\/strong>Une consigne de navigabilit\u00e9 (ou CN) applicable \u00e0 une partie du ch\u00e2ssis ou au moteur d’un appareil peut immobiliser au sol un important quota de la flotte d’une compagnie a\u00e9rienne, et plus particuli\u00e8rement si celle-ci n’est pas diversifi\u00e9e. Anticiper ce risque peut s\u2019av\u00e9rer extr\u00eamement utile \u00e0 toutes les \u00e9tapes de la gestion de flotte, de la constitution jusqu’\u00e0 la maintenance. \u00c0 l’image des banques et des institutions financi\u00e8res qui utilisent des logiciels de gestion des risques reposant sur l\u2019IA, l’aviation pourrait mettre en place une solution similaire pour calculer et att\u00e9nuer les risques li\u00e9s aux consignes de navigabilit\u00e9.<\/li>\n
  8. Optimisation des processus internes de gestion de la qualit\u00e9 :\u00a0<\/strong>M\u00eame si aucun dysfonctionnement ne pourra jamais rivaliser avec les 20 milliards de dollars que Boeing a d\u00fb d\u00e9bourser \u00e0 la suite des crashs de son appareil 737 MAX et des immobilisations au sol qui ont suivi, tout probl\u00e8me d’assurance qualit\u00e9 peut conduire toute entreprise \u00e0 la faillite. Alors que les normes d\u2019assurance qualit\u00e9 de l\u2019aviation sont d\u00e9j\u00e0 bien sup\u00e9rieures \u00e0 celles des autres secteurs en raison d\u2019une stricte r\u00e9glementation de tout ce qui touche \u00e0 la s\u00fbret\u00e9 et \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9, l\u2019IA peut en renforcer les protocoles internes au niveau de la construction a\u00e9ronautique et de la gestion des compagnies a\u00e9riennes. Au stade industriel, un syst\u00e8me sophistiqu\u00e9 de vision par ordinateur renforc\u00e9 par des contr\u00f4les manuels peut aider \u00e0 mieux identifier les composants d\u00e9fectueux. Pour les compagnies a\u00e9riennes, un syst\u00e8me de gestion de la s\u00e9curit\u00e9 augment\u00e9 par l’IA peut exploiter d’\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es en provenance de sources diff\u00e9rentes, parmi lesquelles les performances, les partenaires m\u00e9t\u00e9orologiques et les informations de maintenance.<\/li>\n
  9. Une meilleure solution logistique pour les situations d’AOG :\u00a0<\/strong>Bien que chaque immobilisation au sol (ou situation d’AOG) soit unique, elle peut repr\u00e9senter des charges comprises entre 10 000 et 150 000 dollars pour une compagnie, sans oublier des dommages caus\u00e9s \u00e0 sa r\u00e9putation. Il peut s’av\u00e9rer d\u00e9licat de chercher, trouver et se faire livrer la pi\u00e8ce de rechange n\u00e9cessaire en quelques heures au lieu de quelques jours, surtout si la situation d’AOG se produit loin des principaux centres. Une solution d\u2019IA pourrait rapidement optimiser la localisation et l’exp\u00e9dition de la pi\u00e8ce en question. Une solution de maintenance pr\u00e9dictive pourrait en parall\u00e8le pr\u00e9venir les situations d’AOG en veillant \u00e0 ce qu’il y ait toujours des pi\u00e8ces cl\u00e9 en stock.<\/li>\n
  10. Calcul des tarifs d’assurance :\u00a0<\/strong>Dans le monde de l’apr\u00e8s 11 septembre, les preneurs d\u2019assurance aviation du monde entier sont toujours confront\u00e9s \u00e0 une hausse des prix et \u00e0 une moindre couverture des risques de guerre. L\u2019IA peut aider les compagnies a\u00e9riennes \u00e0 calculer plus pr\u00e9cis\u00e9ment les risques auxquels elles sont confront\u00e9es, et les aider \u00e0 mieux comprendre leur exposition au \u00ab risque de guerre \u00bb lorsqu\u2019elles doivent faire des choix d’assurance.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00c0 propos de Gediminas Ziemelis<\/strong><\/p>\n

    N\u00e9 le 4 avril 1977, Gediminas Ziemelis est un entrepreneur lituanien chevronn\u00e9, consultant en affaires, fondateur et actuel Pr\u00e9sident du Conseil d’administration d’Avia Solutions Group, le plus grand op\u00e9rateur mondial d’ACMI (exploitation d’avions tout compris), avec une flotte comportant plus de 196 appareils. Il a \u00e9t\u00e9 s\u00e9lectionn\u00e9 deux fois parmi les 40 jeunes leaders les plus talentueux de l’industrie par Aviation Week & Space Technology.<\/p>\n

    Gediminas est connu pour son esprit cosmopolite et ses comp\u00e9tences exceptionnelles en mati\u00e8re de gestion, qui ont contribu\u00e9 \u00e0 son succ\u00e8s dans divers domaines d’activit\u00e9. Au cours de ses 26 ans de carri\u00e8re, Gediminas a fond\u00e9 plus de 100 start-ups, dont 50 % sont toujours en activit\u00e9, il a dirig\u00e9 des entreprises \u00e0 travers quatre processus r\u00e9ussis d’introduction en bourse\/offre publique sur le march\u00e9 secondaire, et a lev\u00e9 plus de 800 millions d’euros sur les march\u00e9s publics mondiaux des capitaux et des obligations.<\/p>\n

    En d\u00e9cembre 2022, Gediminas Ziemelis a \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9 par TOP Magazine comme le Lituanien le plus riche dont les actifs sont estim\u00e9s \u00e0 1,68 milliard d’euros.<\/p>\n

    Gediminas est le plus grand donateur de Rimantas Kaukenas Support Group, un fonds de bienfaisance et de soutien qui apporte de l’aide aux enfants atteints de maladies oncologiques et \u00e0 leurs familles. Il est \u00e9galement le principal actionnaire du premier club de basket-ball, les Wolves.<\/p>\n

    Contact m\u00e9dia\u00a0:\u00a0\u00a0\r\nSilvija Jakiene\u00a0\u00a0\r\nDirectrice de la communication\u00a0\u00a0\r\nAvia Solutions Group\u00a0\u00a0\r\nsilvija.jakiene@aviasg.com<\/a>\u00a0\u00a0\r\n+370 671 22697<\/pre>\n
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