L’IA au service des aéroports
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« C’est un milieu assez conservateur, note-t-il. Tout doit être certifié en raison de la quantité de travail à effectuer et de la sécurité. On ne peut pas innover tout de suite comme dans le domaine militaire, mais ça commence tout de même à susciter l’intérêt de l’industrie. »
Le professeur Ghazi planche sur un projet visant à alléger la charge de travail des contrôleuses et contrôleurs aériens, notamment en limitant le stress auquel ces personnes font face quotidiennement.
« Nous travaillons sur le développement d’outils et de méthodologies pour optimiser les trajectoires des avions tout en évitant les collisions au sol. Actuellement, c’est la tour de contrôle qui est responsable de cette tâche. Notre objectif est donc de proposer des outils d’aide à la décision basés sur l’IA pour gérer le déplacement de tous les appareils au sol. Dans ce cas, le contrôleur ou la contrôleuse supervise et, si tout va bien, on peut laisser l’IA jouer son rôle. »
Dans un aéroport, un agent — qui est attribué à chaque avion — pourrait être comparé à un robot qui se déplace d’une porte d’embarquement à une piste en évitant les collisions. On peut alors imaginer qu’une IA pourrait contrôler tous les agents (c’est-à-dire, tous les avions) afin d’assurer que chaque agent se déplace de façon optimale et sécuritaire, tout en échangeant de l’information avec les autres.
« On a tendance à négliger ce qui se passe au sol pour les avions, mais si on considère les opérations sur une année complète, les économies de kérosène peuvent rapporter beaucoup. En optimisant les trajectoires, on réduit l’usage de carburants fossiles et on diminue aussi l’impact environnemental sur la population avoisinante des aéroports. »
En finir avec les files d’attente
En permettant de diminuer la pratique commune qui consiste à faire voler en rond les appareils en attente d’une piste d’atterrissage, l’IA bénéficiera au public voyageur, qui cherche à arriver rapidement à destination.
« On veut éviter les files indiennes qui ralentissent le trafic au sol et augmentent les émissions polluantes. L’IA va calculer le chemin le plus court et le plus rapide qui va permettre à un avion d’utiliser le moins de carburant possible. »
Georges Ghazi estime que la complexité des installations aéroportuaires ne doit pas empêcher les innovations qui peuvent profiter à tout le monde. « C’est au sol qu’on peut montrer au grand public et à l’industrie que l’on peut automatiser tous les déplacements. »
Une IA installée dans chaque avion ne réglera pas le problème des déplacements de tous les avions. Par contre, une IA centralisée pourra contrôler les trajectoires des avions, y compris celle des nombreux camions de service sur le tarmac.
« Depuis quelque temps, on travaille avec sur un agent qui est entraîné à se déplacer entre deux points donnés. Il est capable de couvrir tout l’aéroport en utilisant toujours le chemin le plus court. On lui propose des choix, il fait ses calculs et peut choisir la bonne direction à prendre. On a même commencé des simulations avec plusieurs avions afin qu’ils interagissent entre eux. On devrait en arriver à démontrer que, même dans les cas extrêmes, les agents sont capables de prendre les bonnes décisions. »
Apprentissage par renforcement
Georges Ghazi, professeur à l’ÉTS
L’équipe du professeur Ghazi utilise l’apprentissage par renforcement pour ce faire. A posteriori, les chercheurs et chercheuses analysent chaque décision prise par l’IA pour déterminer s’il s’agissait de la bonne option.
« Si c’est bien, on donne une récompense, sinon on décerne une pénalité. Le but du jeu, c’est de faire en sorte que notre agent pose des actions en vue d’être récompensé et de s’améliorer. Les algorithmes permettent aux agents d’augmenter le nombre de bonnes actions et de récompenses. Ça nécessite des milliers de simulations pour arriver à ce que chaque agent pose les bonnes actions en collaborant avec les autres. L’avantage de l’apprentissage par renforcement, c’est que l’ordinateur peut apprendre de ses erreurs et les corriger. »
L’objectif reste de démontrer que l’IA est un outil comme les autres qui permet d’améliorer la performance, surtout en considérant la saturation du trafic dans les aéroports. La recherche se base sur une approche pluridisciplinaire avec l’apport de spécialistes en contrôle aérien, optimisation, gestion, certification et sécurité.
« Ce qui est bien à l’ÉTS, conclut Georges Ghazi, c’est qu’on est entouré de grands professeurs en aéronautique qui communiquent beaucoup d’expertise. On nage dans un environnement où on est à l’aise avec la technologie, ce qui permet de faire avancer les choses plus rapidement. »
