Comment l’IA générative peut transformer le secteur de l’aviation

Le secteur de l'aviation est sous pression pour améliorer la durabilité du voyage aérien tout en améliorant l'efficacité opérationnelle sur un marché de plus en plus complexe qui se remet encore de l'impact de la COVID-19. Dans un secteur où la sécurité est primordiale et où les nouvelles technologies doivent faire l'objet d'un examen minutieux, l'IA générative promet de stimuler les entreprises du secteur de l'aviation et leurs partenaires industriels.

Il existe une myriade de cas d’utilisation potentiels pour l’IA générative. Certains cas d’utilisation nécessitent du temps pour s'intégrer aux systèmes et processus commerciaux existants, mais les leaders des secteurs devraient déplacer vers les domaines les mieux adaptés aux points forts de l'IA générative. Il s'agit notamment d'améliorer l'expérience client grâce à des recommandations et des promotions de voyages plus personnalisées, ainsi que d'améliorer le service client en créant des assistants virtuels plus robustes. L’IA générative pourrait également aider les techniciens de maintenance, de réparation et de révision (MRO) en leur permettant de récupérer plus efficacement les informations pertinentes pour les réparations, ou en automatisant la création de commandes de pièces et d’équipements afin que la réparation ou la maintenance puisse commencer dès l’atterrissage d’un avion.

Certaines compagnies aériennes utilisent déjà l'IA générative dans les opérations de communication et de service client, notamment pour automatiser les traductions de textes, produire des supports marketing et rédiger des copies. AAR Corp, fournisseur privé de services aéronautiques, envisage d'utiliser l'IA générative pour optimiser la gestion des stocks, assurer une maintenance prédictive, améliorer les opérations d'entreposage et automatiser la commande de pièces détachées.

Le secteur de l’aviation adopte une approche prudente pour déployer l’IA. En mai, l'Agence européenne de la sécurité aérienne (AESA) a publié la deuxième version de sa feuille de route, qui fournit un plan complet pour l'Intégration de l'IA dans l'aviation, en mettant l'accent sur la sécurité, la sécurité, l'assurance de l'IA, les facteurs humains et les considérations éthiques.

De telles mesures indiquent que les secteurs sont conscients des risques liés à l'IA, qui incluent les biais dans les données utilisées par les systèmes de machine learning pour entraîner les modèles IA qui peuvent fausser les recommandations ou les analyses. En outre, l'IA générative peut parfois identifier des modèles ou des objets inexistants dans les données et produire des résultats absurdes ou totalement inexacts, un phénomène connu sous le nom d'hallucination.

En raison du risque d’erreur inhérent à l’IA générative, les compagnies aériennes devraient commencer par explorer des cas d’utilisation où une certaine variabilité est tolérable, comme les bots de service client. Elles doivent également s'assurer que les données des clients sont sécurisées et que leur utilisation est conforme aux réglementations en matière de confidentialité des données.

En se concentrant sur la sécurité, l’intégrité des données et la sûreté, le secteur peut progresser dans le test d’implémentations d’IA générative plus avancées. En intégrant l'IA générative à leur propriété intellectuelle et à leurs systèmes existants, les entreprises du secteur de l'aviation déverrouilleront la valeur de la technologie de plusieurs façons.

• Personnaliser la formation des pilotes : l'IA générative peut donner aux simulateurs d'entraînement actuels un nouveau niveau de réalisme tout en modifiant les scénarios d'entraînement en fonction des performances de chaque pilote.
• Optimiser les itinéraires et les horaires des vols : La technologie peut également fusionner les données des vols historiques et en temps réel, les prévisions météorologiques et le trafic aérien afin de trouver les itinéraires et les horaires les plus économes en carburant et en temps, en minimisant les retards et la consommation de carburant.
• Soutenir la maintenance prédictive : l'IA générative peut analyser des données provenant de capteurs et d'autres sources, en les comparant à des données historiques pour prédire les défaillances potentielles et optimiser les calendriers de maintenance.
• Créer des jumeaux numériques : Les concepteurs d'aéronefs et les entreprises de maintenance et de réparation créent souvent des modèles virtuels de produits ou de systèmes. Ces jumeaux numériques leur permettent de tester des designs et d'améliorer les performances plus rapidement, sans avoir à produire de modèles physiques. L'IA générative peut construire des jumeaux numériques beaucoup plus rapidement que les méthodes actuelles.
• Planifier et optimiser les aéroports : Des jumeaux numériques complexes d'aéroports existants ou nouveaux permettent aux concepteurs et aux planificateurs de simuler et d'améliorer le flux de passagers et le trafic au sol des avions, ainsi que les infrastructures et les équipements des bâtiments.

Ces exemples ne font que décrire les possibilités, car différents acteurs du secteur de l’aviation pourraient faire appel à l’IA générative pour les aider dans la conception et le prototypage des avions, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, la planification avancée des vols, etc.

En fin de compte, les compagnies aériennes doivent trouver le juste milieu entre innovation et prudence pour devenir des leaders du secteur en matière d'IA. Avec autant de cas d’utilisation, l’IA générative est prête à transformer tous les secteurs.