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L’IA pour améliorer la prévision de la demande dans l’industrie aérienne

Affiner la précision des prévisions de la demande sur des routes aériennes complexes, pour améliorer la gestion des revenus et maximiser l’efficacité des opérations.

Conception d'une solution d'IA qui s'intègre facilement dans les opérations quotidiennes des gestionnaires, offrant des recommandations précises sans surcharger leur flux de travail, tout en améliorant les prévisions de la demande.

L'amélioration significative des prévisions de la demande a conduit à une augmentation mesurable des revenus, validée par une méthodologie précise, démontrant l'efficacité de la solution sur des centaines de routes.

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Décollage – développer un outil pour améliorer la prévision de la demande

La plupart des compagnies aéronautiques utilisent un système de gestion des revenus (RMS) complexe. Ces logiciels sont capables d’analyser entre autres la capacité des avions, les coûts opérationnels, les horaires et l’offre de la concurrence. Ils permettent également d’estimer la demande future. Avec toutes ces informations, un RMS peut identifier les prix optimaux pour chaque siège, sur chaque vol, à chaque moment, afin d’optimiser le remplissage des avions.

 

Le module de prévision de la demande du logiciel utilisé par les compagnies aériennes ne répondait toutefois pas à ses attentes durant certaines périodes présentant de grandes variations du nombre de passagers.

 

Pour améliorer les prévisions, IVADO Labs a développé pour son client une solution d’intelligence artificielle. Ce réseau de neurones récurrent a été entraîné sur un ensemble de données contenant des données historiques (la quantité de réservations), et des informations temporelles (qui servent à mettre les réservations en contexte).

La solution d’IA a été déployée sur plusieurs routes différentes pour un projet pilote, et a permis d’améliorer en moyenne les prédictions de 25% par rapport au module du RMS de l’entreprise. Dans certains cas, cette amélioration allait même jusqu’à 40%.
Vitesse de croisière – intégrer l’IA intelligemment

L’application d’intelligence artificielle du client a été conçue par IVADO Labs en collaboration avec les gestionnaires de la demande de la compagnie aérienne. 

 

Ces analystes jonglent avec un vaste portefeuille de routes, chacune ayant des caractéristiques et des dynamiques de marché uniques, et doivent souvent focaliser leur attention sur un sous ensemble de routes, faute de temps. Dans ce contexte, il n’était donc pas question d’alourdir leur charge de travail mais au contraire d’augmenter leurs capacités et de simplifier leurs flux de travail, sans les submerger de données.

IVADO Labs a donc développé une solution pour le client pour intégrer les nouvelles prévisions dans les opérations quotidiennes de ces gestionnaires, et appliquer différentes corrections (aussi appelées influences) au RMS pour que ces prévisions se rapprochent de celles de l’outil d’IA.

Cet « optimiseur d’influence » présente aux analystes des informations via une interface visuelle intuitive et interactive, mettant en évidence les domaines où les ajustements auraient le plus d'impact.

Les gestionnaires de demande gardent toutefois le dernier mot. Ceux-ci peuvent appliquer les recommandations, mais aussi les modifier en fonction de leurs connaissances et de leur expérience. 

 

Pour la compagnie aérienne, cette approche en douceur présentait le double avantage de faciliter la gestion du changement tout en écartant les risques qui auraient été associés à l’adoption d’un tout nouveau système de gestion des revenus.

Turbulences : prédire dans l’incertitude de la COVID

En mars 2020, le projet était bien avancé, en phase de test et d’évaluation. Les premiers résultats étaient encourageants, montrant une amélioration significative de la qualité des prévisions. 

 

L’arrivée de la pandémie de COVID-19 a toutefois créé une situation sans précédent dans l’aviation civile, avec une chute drastique de la demande et des tendances historiques de réservation devenant soudainement obsolètes. Le modèle d’IA développé pour la compagnie aérienne, entraîné sur des données prépandémiques, s’est révélé à ce moment incapable de s’adapter à cette nouvelle réalité.

 

Face à cette situation, IVADO Labs et son client ont dû s’adapter rapidement. Une stratégie d’augmentation des données a été mise en œuvre en collaboration avec les experts de la compagnie aérienne, en s’appuyant sur des études de l’Association internationale du transport aérien (IATA) qui prédisaient à quelle vitesse le trafic aérien mondial retournerait à la normale.

Cette technique a requis la génération de données artificielles (aussi appelées des données synthétiques) conçues pour refléter de quoi aurait l’air la demande pendant les différentes phases à venir de la pandémie : la chute initiale du nombre de passagers, le plateau de stabilisation et la reprise progressive.

Des vols et réservations fictifs représentant ces scénarios ont été intégrés à l'ensemble de données d'entraînement du modèle, lui permettant d'apprendre à réagir à des événements extrêmes et à mieux prévoir la demande dans un contexte incertain.

L’intégration de données synthétiques dans l’ensemble de données d’entraînement du modèle d’IA s’est révélée être une stratégie particulièrement efficace pour améliorer sa capacité à prédire la demande dans un contexte incertain, comme celui de la pandémie de COVID-19. Le modèle a été en mesure de s’adapter à cette situation atypique, sans compromettre sa précision sur les données prépandémiques.

 

La robustesse et la résilience de la solution développée par IVADO Labs pour son client sont des caractéristiques cruciales. Non seulement d’autres événements de type « cygnes noirs » pourraient survenir dans les prochaines années, mais même si ce n’est pas le cas, l’industrie aérospatiale ne suit pas un long fleuve tranquille. En effet, d’ici 2042, le trafic aérien devrait en effet connaître une croissance annuelle de 5% pour les vols internationaux, selon le Conseil international des aéroports.

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Atterrissage : mesurer l’impact de la solution d’IA sur les revenus

La solution d’IA développée pour la compagnie aérienne lui permet d’améliorer ses prévisions de la demande, mais est-ce que cela se traduit par une augmentation des revenus? 

 

Pour quantifier l’impact financier du projet, IVADO Labs utilise une méthodologie basée sur l’apprentissage profond pour estimer le revenu contrefactuel, c’est-à-dire le revenu qui aurait été généré sans l’intervention de la solution d’IA.

Nous avons conçu un algorithme pour évaluer l'impact précis de notre solution en comparant les revenus réels aux prévisions contrefactuelles, c’est-à-dire à ce que les revenus auraient été sans notre intervention. Cette précision est un atout précieux dans le domaine de la gestion des revenus, où chaque pourcentage d'augmentation peut avoir des répercussions significatives sur les résultats.

D’abord réservée à une soixantaine de routes, la solution d’IA développée prédit désormais la demande sur des centaines de trajets. 

 

Grâce au transfert de connaissances que nous avons assuré, la compagnie aérienne a pu gérer une partie du déploiement en interne. Nous les avons accompagnés dans le déploiement, tout en les soutenant pour internaliser une partie du travail. C’est l’essence même de notre mission : mettre l’IA au service des ambitions des entreprises, puis les rendre autonomes dans l’utilisation de ces nouveaux outils.

Notons qu’en plus de l’outil pour améliorer la prévision de la demande, la collaboration entre IVADO Labs et son client a aussi ouvert la voie à d’autres projets visant à maximiser les revenus de l’entreprise, notamment une solution d’optimisation du prix des sièges grâce à l’IA. 

Prochaine destination : au-delà de l’industrie aérienne

Le succès de cette solution d’IA pour la prévision de la demande dans l’industrie aérienne ouvre des perspectives prometteuses pour la prévision de la demande dans d’autres secteurs confrontés à des défis similaires. 

La gestion des revenus s'applique en effet à de nombreux secteurs, tels que l'hôtellerie et les croisières. Tout comme avec les compagnies aériennes, ces industries doivent aussi prévoir l'allocation des places et gérer la capacité pour des produits à durée de vie limitée. Car un billet d’avion devient sans valeur une fois le vol parti, un lit ne vaut plus rien lorsqu’un bateau de croisière largue les amarres et une chambre d’hôtel n’engendre aucun revenu si elle n’est pas louée avant la fin de la soirée.

Les défis de la gestion des revenus surviennent aussi lors de la gestion de différents segments de clientèle, comme les passagers en classe affaires ou économiques, et de la détermination de stratégies tarifaires pour maximiser les revenus. Pour y arriver, les gestionnaires de la demande doivent prendre des décisions éclairées en fonction de leurs données historiques, de leur expérience et de prévisions justes de la demande à venir.

 

La collaboration étroite avec les gestionnaires de la demande d’une compagnie aérienne, l’intégration transparente aux systèmes de gestion de revenus existants et la capacité du modèle à s’adapter à des situations imprévisibles démontrent que IVADO Labs est un partenaire de choix pour développer des solutions d’IA permettant de répondre à des besoins concrets des industries. Si votre entreprise fait face à des défis similaires, IVADO Labs a la capacité scientifique et technologique pour vous aider. 

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