Les conditions météorologiques extrêmes que connaissent actuellement les États-Unis ont mis à rude épreuve l’industrie aérienne du pays, avec des répercussions sur les changements d’horaires et de routes qui affectent le reste du monde.
C’est dans des moments comme celui-ci que les entreprises doivent répondre aux demandes des clients à un rythme bien plus élevé que lors d’opérations normales, et il y a – dans le cas spécifique du secteur aérien – des décisions opérationnelles qui doivent être prises rapidement, mais dans les limites de sécurité les plus strictes.
Plusieurs compagnies aériennes se tournent vers l’IA générative pour les aider lors de ce type d’événements, et plus généralement, pour les aider à devenir des organisations plus efficaces et réactives.
L’année dernière, Air France-KLM a construit une « usine » d’IA générative basée sur le cloud, destinée à être utilisée dans toute l’organisation, ce qui, selon elle, lui permet de rendre le développement de l’IA plus cohérent et réutilisable. Elle a formé un partenariat avec Accenture et Google Cloud pour son usine, l’utilisant pour tester et déployer des modèles d’IA génératifs. Il produit des résultats mesurables dans les opérations au sol, l’ingénierie et la maintenance, ainsi que dans les fonctions en contact avec le client. Le groupe de partenariat a déclaré que le déploiement de l’IA générative en entreprise a augmenté la vitesse de développement de plus de 35 %.
L’usine d’IA s’appuie sur des travaux antérieurs entrepris par la compagnie aérienne et Accenture, qui impliquaient la migration des applications principales vers le cloud. Depuis lors, Air France-KLM a créé un assistant d’IA privé et des outils RAG reliant les LLM à la recherche interne pour prendre en charge des tâches telles que le diagnostic et la réparation des dommages aux avions.
L’usine est également utilisée par les employés, qui sont formés à l’utilisation des outils d’IA afin de pouvoir utiliser la puissance des LLM pour avoir un impact positif sur l’entreprise.
Météo et quand l’IA est utilisée
United Airlines explore également l’IA dans ses opérations. Dans une interview avec CIO.comle CIO Jason Birnbaum a décrit l’IA comme un moyen de « raccourcir les cycles de décision » lors d’opérations irrégulières telles que les récentes pannes causées par la vague de froid extrême actuelle. Le parcours de l’entreprise en matière d’IA a commencé avec l’utilisation de l’IA pour répondre aux demandes des passagers.
Lorsque les vols sont retardés ou annulés, les représentants du service client sont censés répondre rapidement et de manière informative, tout en conservant le style de communication exigé par l’entreprise – perfectionné lors du programme « Chaque vol a une histoire » de l’entreprise. Pendant de longues périodes de perturbations, il est difficile de maintenir le rendement de ce que l’entreprise appelle des « conteurs ».
Jason Birnbaum a déclaré : « Compte tenu du nombre de retards par rapport aux conteurs, nous ne pouvions pas demander à une personne d’écrire un nouveau message à chaque événement. Nous nous sommes donc concentrés sur la priorisation des situations les plus impactantes. (…) Les données étaient simples : les faits de base du vol et la conversation en cours entre les accompagnateurs, les pilotes, les agents d’embarquement et les personnes chargées des opérations associées au vol. Nous avons introduit ces informations – avec des données supplémentaires sur la météo, par exemple – dans le modèle d’IA, pour générer une bonne ébauche de message client. »
« L’astuce était alors de lui faire comprendre les nuances du style de communication d’United Airlines et ce que nous voulions souligner. C’est là qu’une ingénierie rapide est entrée en jeu, non pas pour entraîner le modèle à comprendre les données de vol, mais à utiliser les mots que United préfère. Prenons la sécurité, par exemple. Nous pouvons mettre l’accent sur la sécurité sans effrayer les gens, et l’outil d’IA apprend à faire le bon choix de mots. (…) Le modèle d’IA était très efficace pour remonter le temps et ramener les données de vols précédents dans la situation actuelle. Même nos conteurs humains n’incluait pas les raisons des retards de vol, et ce type d’informations peut être très utile à un client.
La mesure de la maturité de l’IA dans les secteurs du Boston Consulting Group classe les compagnies aériennes dans la « moyenne », après être passée d’un niveau légèrement inférieur à la moyenne au cours de l’année écoulée. Seule une des 36 compagnies aériennes interrogées répondait aux critères les plus élevés pour se préparer à un avenir fondé sur l’IA. L’analyse suggère que d’ici 2030, les opérateurs qui intègrent l’IA au cœur de leurs flux de travail pourraient réaliser des marges opérationnelles supérieures de 5 à 6 % à celles de leurs pairs.
On pense que l’IA générative fera partie du noyau opérationnel des compagnies aériennes et des aéroports, où les décisions concernant les horaires, la répartition des équipages, les rotations des avions et la récupération des passagers doivent être prises rapidement. Microsoft affirme que les systèmes d’IA basés sur les données peuvent réduire les causes profondes des retards de vol jusqu’à 35 % grâce à une meilleure prévision des perturbations, ce qui peut limiter les effets négatifs de la propagation des perturbations.
Les compagnies aériennes utilisant la personnalisation basée sur l’IA rapportent une augmentation de leurs revenus d’environ 10 à 15 % par passager, selon Microsoft, qui affirme également que les outils basés sur l’IA tels que les interfaces client en libre-service peuvent entraîner des réductions de coûts allant jusqu’à 30 %.
(Source de l’image : « avion » de Kuster & Wildhaber Photography sous licence CC BY-ND 2.0.)
