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Les compagnies aériennes se tournent vers l'IA alors que la vague de froid met leurs opérations à rude épreuve
Les conditions météorologiques extrêmes qui touchent actuellement les États-Unis exercent une pression considérable sur le secteur aérien américain, entraînant des modifications d'horaires et d'itinéraires qui ont des répercussions sur les voyages internationaux.
Dans de telles circonstances, les compagnies aériennes sont confrontées à une forte augmentation des demandes de renseignements de la part des clients et doivent prendre des décisions opérationnelles rapides, tout en respectant les normes de sécurité les plus strictes.
Plusieurs transporteurs adoptent désormais l'IA générative pour gérer ces perturbations et améliorer leur efficacité et leur réactivité globales.
L'année dernière, Air France-KLM a mis en place une « usine » d'IA générative basée sur le cloud afin de rationaliser le développement de l'IA au sein de l'organisation, la rendant plus cohérente et réutilisable. En partenariat avec Accenture et Google Cloud, la compagnie aérienne teste et déploie des modèles d'IA générative qui donnent des résultats mesurables dans les opérations au sol, l'ingénierie, la maintenance et le service client. Cette collaboration aurait accéléré le déploiement de l'IA générative de plus de 35 %.
L'usine d'IA s'appuie sur des travaux antérieurs menés avec Accenture pour migrer les applications essentielles vers le cloud. Depuis lors, Air France-KLM a développé un assistant IA privé et des outils RAG qui relient de grands modèles linguistiques à la recherche interne, facilitant ainsi des tâches telles que le diagnostic et la réparation des dommages subis par les avions.
Les employés sont également formés à l'utilisation de ces outils d'IA, ce qui leur permet de tirer parti de la puissance des LLM pour obtenir des résultats commerciaux positifs.
Comment les compagnies aériennes utilisent l'IA en cas de conditions météorologiques extrêmes
United Airlines intègre également l'IA dans ses opérations. Dans une interview accordée à CIO.com, le directeur informatique Jason Birnbaum a expliqué que l'IA aide à « raccourcir les cycles de décision » lors d'opérations irrégulières, telles que celles causées par les récentes conditions météorologiques extrêmes. La compagnie aérienne a d'abord adopté l'IA pour traiter les demandes des passagers.
Lorsque des vols sont retardés ou annulés, les représentants du service clientèle doivent réagir rapidement et fournir des informations tout en conservant le style de communication approuvé par l'entreprise, affiné grâce à son programme « Every Flight Has A Story » (Chaque vol a une histoire). Lors de perturbations prolongées, il devient difficile pour ces « conteurs » de suivre le rythme.
M. Birnbaum a déclaré : « Compte tenu du nombre de retards par rapport au nombre de narrateurs disponibles, nous ne pouvions pas demander à une personne de rédiger un nouveau message pour chaque incident. Nous nous sommes concentrés sur les situations les plus importantes. […] Nous avons alimenté le modèle d'IA avec des informations de base sur les vols, les communications en temps réel entre l'équipage et le personnel au sol, ainsi que des données supplémentaires telles que les conditions météorologiques, afin de générer un message provisoire solide à l'intention des clients. »
« Le défi consistait à s'assurer que l'IA comprenait le style de communication et les priorités clés de United. C'est là qu'est intervenu l'ingénierie rapide, non pas pour former le modèle sur les données de vol, mais pour adopter la formulation préférée de United. Par exemple, nous mettons l'accent sur la sécurité sans alarmer les passagers, et l'IA apprend à choisir les mots en conséquence. [...] Le modèle excellait dans l'intégration des données de vol historiques aux situations actuelles. Même nos narrateurs humains incluaient rarement les raisons des retards, une information que les clients trouvent très utile. »
Selon le Boston Consulting Group, la maturité de l'IA dans le secteur aérien est désormais « moyenne », après s'être améliorée par rapport à un niveau légèrement inférieur à la moyenne au cours de l'année dernière. Sur les 36 compagnies aériennes interrogées, une seule répondait aux critères de préparation les plus élevés pour un avenir axé sur l'IA. L'analyse indique que d'ici 2030, les transporteurs qui intègrent l'IA au cœur de leurs processus pourraient voir leurs marges d'exploitation augmenter de 5 à 6 points de pourcentage par rapport à leurs concurrents.
L'IA générative devrait devenir partie intégrante des opérations des compagnies aériennes et des aéroports, en facilitant la prise de décisions rapides concernant les horaires, l'affectation des équipages, la rotation des avions et la récupération des passagers. Microsoft affirme que les systèmes d'IA basés sur les données peuvent réduire jusqu'à 35 % les causes profondes des retards de vols grâce à une meilleure prévision des perturbations, minimisant ainsi les répercussions des interruptions de voyage.
Selon Microsoft, les compagnies aériennes qui utilisent la personnalisation basée sur l'IA enregistrent une augmentation de leurs revenus d'environ 10 à 15 % par passager. La société souligne également que les interfaces en libre-service basées sur l'IA peuvent réduire les coûts jusqu'à 30 %.

Vous souhaitez en savoir plus sur l'IA et le big data auprès d'experts du secteur ? Participez à l'AI & Big Data Expo à Amsterdam, en Californie ou à Londres. Cet événement complet fait partie de TechEx et se déroule en même temps que d'autres événements technologiques de premier plan. Cliquez ici pour plus de détails.
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L'année dernière, Air France-KLM a mis en place une « usine » d'IA générative basée sur le cloud afin de rationaliser le développement de l'IA au sein de l'organisation, la rendant plus cohérente et réutilisable. En partenariat avec Accenture et Google Cloud, la compagnie aérienne teste et déploie des modèles d'IA générative qui donnent des résultats mesurables dans les opérations au sol, l'ingénierie, la maintenance et le service client. Cette collaboration aurait accéléré le déploiement de l'IA générative de plus de 35 %.
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