L’IA dans l’aviation : vers des aéroports plus intelligents

Le secteur de l’aviation relie le monde en transportant des personnes et des marchandises. Avec les progrès technologiques, de plus en plus de personnes voyagent. Cette année, le trafic mondial de passagers devrait atteindre 9,4 milliards. Il est plus important que jamais de surveiller les opérations aéroportuaires afin d’éviter des retards coûteux et de préserver l’expérience de voyage des passagers.

L’intelligence artificielle (IA) dans les aéroports peut contribuer à rationaliser les opérations, à améliorer l’efficacité et à rendre l’expérience de voyage globalement meilleure. Dans cet article, nous allons explorer diverses applications de l’IA dans le secteur aérien. Nous examinerons également les avantages de l’IA dans l’aviation et les défis qu’elle pose.

Comment l’IA est-elle utilisée dans l’aviation ?#

Différentes technologies d’IA, comme l’apprentissage automatique, le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur, transforment le secteur de l’aviation. L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour identifier des schémas et établir des prévisions. Il peut aider à optimiser les horaires des vols, à réduire les temps de rotation des avions et à prévoir les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent.

Fig. 1. Domaines d’application de l’IA dans le secteur aérien.

Le traitement automatique du langage naturel, qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer le langage humain, peut être utilisé dans des applications comme l’analyse des sentiments. En analysant les commentaires des passagers recueillis dans les enquêtes, sur les réseaux sociaux et dans les avis des clients, le traitement automatique du langage naturel peut aider les compagnies aériennes et les aéroports à évaluer la satisfaction des clients et à repérer les domaines à améliorer.

La vision par ordinateur permet aux ordinateurs d’interpréter des données visuelles et de prendre des décisions à partir de celles-ci. Elle peut être utilisée dans des systèmes de surveillance avancés pour renforcer la sécurité grâce à des applications comme la reconnaissance faciale, l’analyse comportementale et la détection d’activités suspectes. Ce ne sont là que quelques exemples des utilisations de l’IA dans le secteur aérien. Voyons plus en détail comment ces technologies influent sur ce secteur.

Applications de l’IA dans l’aviation#

Pour mieux comprendre comment ces applications de l’IA transforment l’aviation, examinons quelques exemples détaillés. Nous verrons pourquoi ces applications sont nécessaires, quelles solutions l’IA permet de créer et comment elles fonctionnent.

Utiliser la vision par ordinateur pour calculer les distances d’atterrissage des avions#

Une application intéressante de la vision par ordinateur dans l’aviation consiste à calculer les distances d’atterrissage des avions. Même si cette technologie n’est pas encore couramment utilisée, elle peut servir de solution de secours en cas de panne des instruments et faciliter les atterrissages lorsque la visibilité est faible. Elle peut rendre les procédures d’atterrissage plus sûres et plus fiables. Contrairement au système d’atterrissage aux instruments (ILS), traditionnellement utilisé pour guider les avions à l’atterrissage au moyen de signaux radio, la vision par ordinateur fournit une assistance depuis le sol.

La détection d’objets est une tâche de vision par ordinateur dans laquelle des modèles d’IA identifient et localisent des objets dans une image ou une vidéo. Elle est essentielle à diverses applications, des véhicules autonomes aux systèmes de sécurité. Dans ce cas précis, la détection d’objets peut servir à identifier avec précision l’avion et son point d’atterrissage.

Ultralytics YOLOv8, par exemple, est un modèle avancé de vision par ordinateur qui prend en charge la détection d’objets et peut être utilisé à cette fin. L’avion et l’endroit où il doit atterrir peuvent être détectés, puis des boîtes englobantes peuvent être dessinées autour des objets. Il est ensuite possible de mesurer la distance entre les deux objets à partir du centre des boîtes englobantes.

Fig. 2. Utilisation d’Ultralytics YOLOv8 pour calculer la distance d’atterrissage d’un avion.

Pour intégrer cette solution à l’infrastructure aéroportuaire existante, des caméras placées le long de la piste pourraient transmettre des vidéos au modèle YOLOv8 en temps réel. Le système surveillerait en continu l’approche à l’atterrissage et fournirait aux contrôleurs aériens et aux pilotes un retour instantané sur les distances exactes d’atterrissage. Le système faciliterait le calcul des distances d’atterrissage des avions dans des conditions difficiles.

Les chatbots d’IA rendent le service client aéroportuaire plus intelligent#

L’un des principaux problèmes dans les aéroports est le besoin constant d’assistance à la clientèle. Les passagers ont souvent besoin d’aide pour obtenir des informations sur les vols, effectuer leur enregistrement et s’orienter dans l’aéroport. Cela peut finir par submerger le personnel et entraîner des temps d’attente plus longs. Les chatbots d’IA basés sur le NLP et les grands modèles de langage (LLMs), comme GPT-4o, peuvent être utiles.

Fig. 3. Des passagers utilisent des chatbots d’IA pour poser des questions sur les compagnies aériennes.

Le NLP et les LLMs permettent aux chatbots de comprendre et de générer du langage humain. Ils peuvent interagir avec les passagers de façon naturelle et conversationnelle. Dans les aéroports, ces chatbots peuvent gérer efficacement diverses tâches grâce aux vastes connaissances acquises à partir de leurs données d’entraînement. Les passagers peuvent les utiliser pour obtenir des informations sur les vols en temps réel, poser des questions sur les installations aéroportuaires, se faire aider pour les réservations et l’enregistrement, et même recevoir des recommandations de restaurants et de boutiques.

Systèmes de traitement des bagages assistés par l’IA#

L’IA dans les aéroports peut rendre plus efficace le transport et la récupération des bagages enregistrés et réduire les risques de perte. Les aéroports peuvent rationaliser le tri, le suivi et la gestion des bagages grâce à des technologies comme la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique.

Ultralytics YOLOv8 prend en charge le suivi d’objets et la segmentation d’instances, ce qui en fait une bonne option pour cette application. Le suivi d’objets permet de suivre le déplacement de chaque bagage depuis son enregistrement jusqu’à son chargement dans l’avion. Une surveillance continue aide à éviter les erreurs et garantit que chaque bagage arrive à destination.

Fig. 4. Surveillance du chargement des bagages avec Ultralytics YOLOv8.

La segmentation d’instances permet d’identifier et de distinguer chaque bagage individuellement. Elle est utile pour des tâches comme le comptage des bagages sur le carrousel de récupération. Les systèmes de traitement des bagages dotés d’IA peuvent suivre le nombre de bagages déposés sur le carrousel et récupérés par les passagers. Grâce à ce type de surveillance, les compagnies aériennes peuvent veiller à ce qu’aucun bagage ne soit oublié et que tous les passagers récupèrent leurs affaires.

Fig. 5. Comptage des bagages sur le tapis de récupération avec Ultralytics YOLOv8.

L’intégration de modèles de vision par ordinateur comme YOLOv8 au traitement des bagages peut rendre ces processus beaucoup plus efficaces et précis. La surveillance et la collecte de données en temps réel contribuent à réduire les erreurs et les pertes de bagages, et à améliorer la satisfaction des passagers. En automatisant ces tâches, le personnel aéroportuaire peut se concentrer sur des tâches plus importantes et améliorer l’efficacité globale de l’aéroport.

Surveiller les opérations au sol dans les aéroports#

Nous avons étudié la surveillance du traitement des bagages à l’aide de la vision par ordinateur, mais ce n’est qu’un aspect des opérations au sol. De nombreux autres aspects des opérations au sol peuvent être surveillés et suivis afin de repérer les sources de retard. L’identification et la suppression des retards peuvent réduire les pertes et améliorer l’efficacité globale.

Du ravitaillement en carburant et de la maintenance aux services de restauration et à la sécurité sur les aires de trafic, les systèmes de vision par ordinateur peuvent utiliser des caméras et des capteurs pour surveiller les opérations au sol. Ces systèmes analysent les données visuelles pour repérer les problèmes, rationaliser les flux de travail et veiller au respect des règles de sécurité. Au fil du temps, ces informations peuvent aider les aéroports à améliorer continuellement leurs opérations, pour des processus de manutention au sol plus fluides, plus sûrs et plus efficaces.

Fig. 6. Surveillance des opérations au sol à l’aide de la vision par ordinateur.

Avantages de l’IA dans l’aviation#

L’IA transforme le secteur de l’aviation en rendant les opérations plus efficaces et plus sûres, et en améliorant l’expérience des passagers. En automatisant et en optimisant diverses tâches, l’IA aide les compagnies aériennes et les aéroports à fonctionner plus efficacement et à réduire leurs coûts. Voici d’autres avantages clés de l’IA dans l’aviation :

• Analyse des données en temps réel : Grâce à sa capacité à analyser rapidement d’immenses jeux de données, l’IA fournit des informations en temps réel qui éclairent la prise de décision.
• Optimisation des itinéraires de vol : L’IA aide à planifier des itinéraires plus efficaces, ce qui permet d’économiser du carburant et de réduire la durée des trajets.
• Sécurité rationalisée : Les systèmes de sécurité basés sur l’IA peuvent détecter les menaces plus rapidement et avec plus de précision afin de renforcer la sécurité globale des aéroports.
• Expérience passager personnalisée : Des recommandations personnalisées de services et de commodités peuvent améliorer l’expérience de voyage globale des passagers.

Défis liés à la mise en œuvre de l’IA dans les aéroports#

Divers obstacles peuvent survenir lors de la mise en œuvre d’applications d’IA dans les aéroports. Parmi les défis les plus courants figurent les coûts élevés des infrastructures, la confidentialité des données, les implications éthiques et l’intégration aux systèmes existants. Cependant, ces défis se rencontrent aussi dans d’autres secteurs. L’aviation présente également des difficultés qui lui sont propres.

Dans l’aviation, il est essentiel de veiller à la fiabilité et à la sécurité des systèmes d’IA. L’IA doit satisfaire à des normes strictes et faire l’objet de nombreux tests, car le moindre dysfonctionnement pourrait avoir de graves conséquences. L’adaptation à différents environnements aéroportuaires constitue un autre défi. Les aéroports fonctionnent sous des climats variés, avec des niveaux de trafic passagers et des types d’avions différents. Les systèmes d’IA doivent être capables de gérer ces diverses conditions. Il peut également être difficile d’obtenir l’approbation des organismes de réglementation et des acteurs du secteur. Les systèmes d’IA doivent respecter des règles de sécurité strictes, ce qui peut ralentir le développement et le déploiement de solutions d’IA. Convaincre les compagnies aériennes, les exploitants d’aéroports et les passagers de la fiabilité et de l’utilité de l’IA demande beaucoup d’efforts et de preuves qu’elle améliore réellement la sécurité et l’efficacité.

L’avenir de l’IA dans l’aviation#

À mesure que les technologies d’IA s’améliorent, nous pouvons nous attendre à des gains d’efficacité et de sécurité ainsi qu’à une meilleure expérience passager. Par exemple, l’aéroport Changi de Singapour utilise des systèmes d’immigration basés sur l’IA qui permettent aux passagers de passer les contrôles en moins d’une minute. Des travaux sont également menés sur les aéronefs autonomes, et l’IA joue un rôle majeur dans la navigation et la prise de décision. L’intégration de l’IA dans différents secteurs de l’aviation ne fera pas qu’améliorer les opérations actuelles : elle permettra également de mettre au point des solutions novatrices auxquelles nous n’avons pas encore pensé.

Tu souhaites en savoir plus sur l’IA ? Explore notre dépôt GitHub pour découvrir nos projets novateurs et rejoins notre communauté en pleine croissance. De la santé à l’agriculture, découvre comment nous appliquons la vision par IA dans différents secteurs.