Ce sujet n'est pas nouveau. Air France s'est dotée dès 1958 d'un département de recherche opérationnelle, chargé notamment de promouvoir et de structurer l'innovation au sein de l'entreprise. Objectif : l'adapter aux évolutions technologiques d'une industrie en constante évolution. Très vite, la donnée, qui deviendra la « data », y a été identifiée comme un actif précieux, permettant notamment de mieux comprendre le comportement des clients. Ces travaux ont par exemple permis le déploiement du revenue management dans les années 1990, reposant en partie sur des données d'historique et l'identification de tendances.

Cette démarche d'utilisation de grands volumes de données pour produire des scénarios d'anticipation a été déclinée au début des années 2000 au sein de l'activité maintenance d'Air France, avec le développement d'une solution dite de maintenance prédictive : Prognos. Avec cet outil, aujourd'hui utilisé par plus de 80 compagnies aériennes à travers le monde, Air France a basculé dans l'ère de l'intelligence artificielle prédictive et prescriptive.

Depuis, l'intelligence artificielle a pris une place naturelle dans l'ensemble des programmes de recherche et d'innovation d'Air France, et se retrouve désormais à chaque étape du parcours client. Chatbots, outils de prédiction du nombre de bagages et de repas à bord, calcul de la quantité d'eau à embarquer ou systèmes d'éco-pilotage permettant d'optimiser les trajectoires pour réduire la consommation de carburant : l'IA est utilisée pour optimiser l'activité et les ressources, anticiper les besoins et faciliter l'accès des collaborateurs à des informations utiles à leur métier. Le tout tourné vers un objectif central : améliorer l'expérience des clients.

2023, le virage de l'intelligence artificielle générative

Début 2023, Air France a entamé une nouvelle révolution, celle de l'IA générative. Un nouveau type d'intelligence artificielle capable de générer des contenus riches de façon autonome. A la différence de l'intelligence artificielle classique, qui se concentre sur des tâches précises comme la classification de données existantes, l'IA générative génère de nouvelles données, et repose en grande partie sur l'apprentissage induit par son utilisation. En clair : l'IA se nourrit et apprend de toutes les interactions. Popularisée par l'outil ChatGPT, l'IA générative marque une véritable rupture technologique et offre de nouveaux horizons d'utilisation de la donnée.

Aujourd'hui plus de 80 projets d'utilisation de l'intelligence artificielle générative sont lancés dans tous les métiers d'Air France. Certains sont au stade d'identification de la solution la plus adaptée (modèle de gestion de données, IA prédictive, IA générative…), d'autres au stade du Proof of Concept (POC). 4 exemples illustrant la démarche d'Air France :

• TALIA : le ChatGPT interne d'Air France, permettant aux collaborateurs de se familiariser avec le fonctionnement de cet outil en circuit fermé, sans que les informations saisies ne soient transmises à des tiers. TALIA est utilisée quotidiennement par des salariés d'Air France pour rédiger des e-mails, rechercher des informations dans des documents PDF, organiser des évènements, ou encore établir des rétro-plannings et des to-do lists.
• PAMELIA : une solution permettant aux agents d'Air France en aéroport d'obtenir une réponse aux questions de clients directement sur l'iPad mis à leur disposition. Nombre de bagages autorisés, règles sur le transport d'animaux, formalités d'entrée : PAMELIA recherche la réponse dans tous les référentiels et recueils de procédures de la compagnie et génère une réponse rédigée, prête à être transmise au client, et pouvant être traduite instantanément en 85 langues. Actuellement en phase de test, PAMELIA sera déployée à Paris-Charles de Gaulle en 2025.
• CHARLIE : un outil à destination des équipes maintenance de la compagnie, permettant de rechercher au sein de la documentation de la compagnie et des constructeurs la référence des pièces d'un avion (« part numbers »). Cet outil en phase de POC permettra de gagner un temps précieux lors de la réparation ou du remplacement de pièces, contribuant ainsi à la ponctualité des vols.
• FOX : un outil d'analyse des retours clients, pour mieux comprendre leurs attentes et leurs préoccupations. En utilisant l'IA générative, FOX est capable d'analyser automatiquement les verbatims clients et de traduire le sentiment exprimé par des textes complexes et hétérogènes, intégrant humour ou ironie. Cet outil permet également la détection de signaux faibles et le partage de ces verbatims au sein des différentes entités de la compagnie.

L'approche d'Air France en matière d'utilisation de l'intelligence artificielle repose sur plusieurs principes, actualisés régulièrement en fonction des avancées technologiques :

Un usage raisonné et cadré de l'intelligence artificielle, avec comme priorités la protection des données des clients et de l'entreprise, le respect des règles et des principes d'éthique, et la stricte conformité avec la réglementation. Ceci passe notamment par le maintien en circuit fermé des solutions utilisées et la mise en place d'un Comité IA, garant de la bonne application de l'ensemble de ces principes.

La promotion des solutions existantes et l'accompagnement des démarches au sein de l'entreprise. L'équipe de recherche opérationnelle, aujourd'hui constituée de 150 collaborateurs, accompagne les différents métiers dans leur exploration des possibilités offertes par l'intelligence artificielle. En fonction des besoins, le département de recherche opérationnelle peut orienter les équipes vers une solution plus ou moins complexe, les accompagner dans la mise en œuvre d'un Proof of Concept (POC), et participer au déploiement des projets retenus.

L'utilisation de solutions de marché plutôt que de concevoir des modèles en interne. L'intelligence artificielle, particulièrement l'IA générative, est un champ d'expertise encore relativement jeune et les technologies ne sont pas matures. Ceci peut les rendre rapidement obsolètes. Air France s'appuie donc sur des solutions et modèles existants plutôt que de chercher à développer intégralement ses propres outils. Cette démarche permet de maitriser les investissements et de conserver une grande agilité.

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