20 juin 2024
Découvrez comment l'IA dans l'aviation stimule l'innovation dans les aéroports et rend les opérations transparentes. Découvrez comment l'IA accroît l'efficacité et redéfinit le transport aérien.
L'industrie aéronautique assure la connectivité mondiale en transportant des personnes et des marchandises. Avec les progrès technologiques, le nombre de voyageurs ne cesse d'augmenter. Cette année, le trafic mondial de passagers devrait atteindre 9,4 milliards. La surveillance des opérations aéroportuaires est plus importante que jamais pour éviter les retards coûteux et épargner aux passagers une mauvaise expérience de voyage.
L'intelligence artificielle (IA) dans les aéroports peut contribuer à rationaliser les opérations, à accroître l'efficacité et à améliorer l'expérience de voyage globale. Dans cet article, nous explorerons diverses applications de l'IA dans l'industrie du transport aérien. Nous examinerons également les avantages de l'IA dans l'aviation et les défis qu'elle pose. Commençons !
Différentes technologies d'IA, telles que l'apprentissage automatique, le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la vision par ordinateur, transforment le secteur de l'aviation. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour identifier des schémas et faire des prédictions. Il peut aider à optimiser les horaires de vol, à améliorer les temps de rotation des avions et à prédire les défaillances des équipements avant qu'elles ne surviennent.
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Le TALN, qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer le langage humain, peut être utilisé pour des applications telles que l'analyse des sentiments. En analysant les commentaires des passagers provenant d'enquêtes, des médias sociaux et des avis des clients, le TALN peut aider les compagnies aériennes et les aéroports à évaluer la satisfaction des clients et à identifier les points à améliorer.
La vision par ordinateur permet aux ordinateurs d'interpréter et de prendre des décisions sur la base de données visuelles. Elle peut être utilisée dans des systèmes de surveillance avancés pour renforcer la sécurité grâce à des applications telles que la reconnaissance faciale, l'analyse du comportement et la détection d'activités suspectes. Ce ne sont là que quelques utilisations de l'IA dans le domaine de l'aviation. Il existe de nombreuses autres applications qui transforment l'industrie aéronautique. Examinons de plus près l'impact de ces technologies sur ce domaine.
Pour avoir une idée plus précise de la manière dont ces applications de l'IA remodèlent l'aviation, examinons quelques exemples détaillés. Nous comprendrons la nécessité de l'application, la solution que nous pouvons créer en utilisant l'IA et son fonctionnement.
Une application intéressante de la vision par ordinateur dans l'aviation est le calcul des distances d'atterrissage des avions. Bien qu'elle ne soit pas encore couramment utilisée, la vision par ordinateur peut servir de solution de secours en cas de défaillance des instruments et faciliter l'atterrissage dans des situations de faible visibilité. Elle peut rendre les procédures d'atterrissage plus sûres et plus fiables. Contrairement au système d'atterrissage aux instruments (ILS) traditionnellement utilisé, qui fournit un guidage aux aéronefs pendant l'atterrissage à l'aide de signaux radio, la vision par ordinateur offre une assistance depuis le sol.
La détection d'objets est une tâche de vision par ordinateur dans laquelle les modèles d'IA identifient et localisent des objets dans une image ou une vidéo. Elle est essentielle pour diverses applications, des véhicules autonomes aux systèmes de sécurité. Dans cette application particulière, la détection d'objets peut être utilisée pour identifier avec précision l'avion et son point d'atterrissage.
Ultralytics YOLOv8, par exemple, est un modèle de vision par ordinateur avancé qui prend en charge la détection d'objets et qui peut être utilisé à cette fin. L'avion et son point d'atterrissage peuvent être détectés, et des cadres de délimitation peuvent être dessinés autour des objets. Ensuite, vous pouvez mesurer l'écart entre les deux objets en utilisant le centre des cadres de délimitation.
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Pour intégrer cela à l'infrastructure aéroportuaire existante, des caméras positionnées le long de la piste pourraient transmettre des données vidéo au modèle YOLOv8 en temps réel. Le système surveillerait en permanence l'approche à l'atterrissage, fournissant aux contrôleurs aériens et aux pilotes un retour d'information instantané sur les distances d'atterrissage exactes. Le système faciliterait le calcul des distances d'atterrissage des avions dans des conditions difficiles.
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 les procédures d'enregistrement et se déplacer dans l'aéroport. Cela peut finir par submerger le personnel et entraîner des temps d'attente plus longs. Les chatbots d'IA construits à l'aide du TALN et de grands modèles linguistiques (LLM) comme GPT-4o peuvent être une excellente solution.
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Le TALN et les LLM permettent aux chatbots de comprendre et de générer le langage humain. Ils peuvent interagir avec les passagers de manière naturelle et conversationnelle. Dans les aéroports, ces chatbots peuvent gérer efficacement diverses tâches, car ils sont dotés de connaissances approfondies issues de leurs données d'entraînement. Les passagers peuvent utiliser les chatbots pour obtenir des informations sur les vols en temps réel, répondre à des questions sur les installations aéroportuaires, aider aux processus de réservation et d'enregistrement, et même offrir des recommandations pour les repas et les achats.
L'IA dans les aéroports peut rendre le processus de transport et de collecte des bagages enregistrés plus efficace et réduire le risque de perte de bagages. Les aéroports peuvent rationaliser le tri, le suivi et la gestion des bagages grâce à des technologies de pointe telles que la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique.
Ultralytics YOLOv8 prend en charge le suivi d'objets et la segmentation d'instance, ce qui en fait une bonne option pour cette application. Le suivi d'objets nous permet de suivre le mouvement de chaque bagage à partir du moment où il est enregistré jusqu'à son chargement dans l'avion. Une surveillance continue permet d'éviter les erreurs et de s'assurer que chaque bagage parvient à destination.
La segmentation d'instance permet d'identifier et de distinguer chaque bagage individuellement. Elle est utile pour des tâches telles que le comptage des bagages sur le carrousel de collecte. Les systèmes de manutention des bagages basés sur l'IA peuvent assurer le suivi du nombre de bagages au fur et à mesure qu'ils sont placés sur le carrousel et que les passagers les récupèrent. Grâce à ce type de surveillance, les compagnies aériennes peuvent garantir qu'aucun bagage n'est laissé sans être réclamé et que tous les passagers reçoivent leurs bagages.
L'intégration de modèles de vision par ordinateur comme YOLOv8 dans la gestion des bagages peut rendre ces processus beaucoup plus efficaces et précis. La surveillance en temps réel et la collecte de données aident à réduire les erreurs, à minimiser les pertes de bagages et à améliorer la satisfaction des passagers. En automatisant ces tâches, le personnel de l'aéroport peut se concentrer sur des tâches plus importantes afin d'améliorer l'efficacité globale de l'aéroport.
Nous avons exploré la surveillance de la gestion des bagages à l'aide de la vision par ordinateur, mais ce n'est qu'un aspect des opérations au sol. D'innombrables autres informations sur les opérations au sol peuvent être surveillées et suivies afin d'identifier les causes des retards. L'identification et l'élimination 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 des rampes, 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 détecter tout problème, rationaliser les flux de travail et s'assurer que les règles de sécurité sont respectées. Au fil du temps, ces informations peuvent aider les aéroports à améliorer continuellement leurs opérations, ce qui se traduit par des processus de manutention au sol plus fluides, plus sûrs et optimisés.
L'IA transforme l'industrie aéronautique en rendant les opérations plus efficaces, plus sûres et meilleures pour les passagers. En automatisant et en optimisant diverses tâches, l'IA aide les compagnies aériennes et les aéroports à fonctionner plus facilement et réduit les coûts. Voici d'autres avantages clés de l'utilisation de l'IA dans l'aviation :
Divers obstacles peuvent survenir lors de la mise en œuvre d'applications d'IA dans les aéroports. Certains des défis les plus connus sont liés aux coûts d'infrastructure élevés, à la confidentialité des données, aux implications éthiques et à l'intégration aux systèmes existants. Cependant, ces défis se posent également dans d'autres secteurs. Dans l'aviation, il existe des défis spécifiques à ce secteur.
Il est essentiel de s'assurer que les systèmes d'IA sont fiables et sûrs dans l'aviation. L'IA doit répondre à des normes strictes et subir de nombreux tests, car tout problème pourrait avoir de graves conséquences. Un autre défi est que l'adaptation à différents environnements aéroportuaires peut être difficile. Les aéroports fonctionnent dans toutes sortes de climats, avec différents niveaux de trafic de passagers et types d'aéronefs. Les systèmes d'IA doivent être capables de gérer ces diverses conditions. De plus, l'obtention de l'approbation des organismes de réglementation et des parties prenantes de l'industrie peut être difficile. Les systèmes d'IA doivent respecter des règles de sécurité strictes, ce qui peut ralentir le processus de développement et de déploiement de solutions d'IA. Convaincre les compagnies aériennes, les exploitants d'aéroports et les passagers que l'IA est fiable et bénéfique demande beaucoup d'efforts et de preuves qu'elle fonctionne réellement pour améliorer la sécurité et l'efficacité.
À mesure que les technologies d'IA continuent de s'améliorer, nous pouvons nous attendre à une efficacité, une sécurité et une expérience passager encore meilleures. Par exemple, l'aéroport Changi de Singapour utilise des systèmes d'immigration basés sur l'IA qui permettent aux passagers de passer l'immigration en moins d'une minute. Des travaux sont également en cours sur les aéronefs autonomes et l'IA joue un rôle énorme dans la navigation et la prise de décision. L'intégration de l'IA dans divers secteurs de l'aviation permettra non seulement d'améliorer les opérations actuelles, mais aussi de déboucher sur des solutions nouvelles et innovantes auxquelles nous n'avons même pas encore pensé.
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