Ryanair devance les perturbations grâce à l’IA prédictive

Ryanair déploie des modèles d’IA prédictive pour anticiper les perturbations avant qu’elles provoquent des annulations ou des déroutements généralisés. La compagnie exploite ces modèles sur ses 96 bases opérationnelles et plus de 3 800 vols quotidiens. Ryanair est la première compagnie européenne par taille de flotte, volume mondial de passagers et nombre total de vols. Elle occupe aussi le deuxième rang mondial par volume de passagers. Les modèles ont été développés par Ryanair Labs, son pôle d’innovation technologique basé en Irlande. Lancé en 2014, ce pôle cherche à accélérer la détection des risques opérationnels. La présentation de Ryanair détaille son réseau.

Eddie Wilson précise que l’objectif n’est pas de remplacer les opérateurs humains de la compagnie. Les outils doivent plutôt leur fournir des informations avancées pour gérer les contraintes opérationnelles. Ryanair doit coordonner la météo, les immobilisations d’appareils, les couvre-feux aéroportuaires et la présence des équipages. Une perturbation peut aussi empêcher un équipage de rejoindre sa base avant sa prochaine rotation. Le modèle est conçu pour identifier ces effets en chaîne. Il peut alors signaler une réaffectation nécessaire avant le début du vol suivant. Wilson relie cette efficacité à des tarifs plus bas et à une meilleure performance opérationnelle, sans présenter ces effets comme une garantie.

Les modèles anticipent les contraintes

Un cas concret concerne un équipage qui approche de sa limite réglementaire d’heures après un retard météorologique. S’il ne peut pas rejoindre sa base, il risque de ne plus assurer les vols prévus le lendemain. Le modèle de Ryanair doit reconnaître cette conséquence avant la reprise des opérations. Les responsables peuvent alors affecter un autre équipage au vol concerné. Ils peuvent aussi déplacer l’équipage vers un vol plus tardif et recomposer les binômes. Cette logique vise à éviter d’attendre le lendemain pour constater l’indisponibilité. Elle associe donc prévision et décision opérationnelle. Les opérateurs restent chargés d’exécuter ces changements dans la gestion quotidienne des vols.

Le secteur expérimente aussi d’autres usages de l’IA dans les opérations aériennes. En septembre, la Federal Aviation Administration a lancé un essai près des aéroports de Washington. Son système Strategic Management of Airspace Routes and Trajectories doit atténuer les retards et la congestion liés aux effectifs du contrôle aérien. American Airlines utilise l’IA pour le réacheminement des passagers. United, Delta et JetBlue ont noué des partenariats avec des prévisionnistes météorologiques tiers, dont Tomorrow.io. Ces systèmes servent à traiter les problèmes de trajectoire ou de retard. Ils calculent aussi rapidement des solutions opérationnelles. OAG recense plusieurs usages.

Wilson cible les applications décisives

La distribution évolue également dans la réflexion d’Eddie Wilson. Il s’interroge sur le rôle futur des agents personnels capables de réserver un vol pour un client. Il cite OpenAI Dots et Meta’s Muse, présentés quelques semaines avant son entretien. Un agent pourrait sélectionner un billet plus coûteux si une compagnie paie pour être priorisée par son modèle. Cette possibilité créerait un coût potentiel pour le voyageur et pour les transporteurs. Wilson ne prévoit toutefois pas une transformation rapide de l’industrie. Il considère l’IA comme un nouvel ensemble d’outils pour affiner les processus et l’efficacité. Les humains restent, selon lui, essentiels à l’exécution des opérations aériennes.