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chez American Airlines. Celle-ci supervise de nombreuses
initiatives d’IA et d’analyse de données de la compagnie
aérienne et elle a joué un rôle fondamental dans la réalisation des objectifs de Maya Leibman. « Nous avons
déplacé nos principales plateformes de données vers le
cloud et mis en place des hubs de données pour la clientèle et les opérations », explique Poonam Mohan. « Ces
systèmes permettent d’utiliser des données en temps
réel provenant de très nombreux éléments mobiles de
la plus grande compagnie aérienne du monde, pas seulement pour comprendre comment les événements nous
ont affectés dans le passé, mais surtout pour améliorer
au fur et à mesure les résultats pour les clients et les
opérations », ajoute-t-elle. Poonam Mohan précise que
son équipe a aussi créé des frameworks DataOps qui ont
amélioré la capacité de la compagnie aérienne à ingérer
et à consommer les nouvelles sources de données, les
tâches étant réalisées en quelques heures plutôt qu’en
plusieurs semaines, comme c’était le cas auparavant.
PROFIL LINKEDIN
cutt.ly/linkedin-Leibman
American Airlines s’est associée à Microsoft pour faire
« Le plus grand défi est de transformer ces données en informations
d’Azure la plateforme cloud privilégiée des applications
exploitables », Maya Leibman, ex-DSI d’American Airlines.
et des charges de travail critiques de la compagnie aérienne. Les partenaires appliquent
OUTILS D’EXTRACTION
programme réduit le temps de roulage d’enl’IA, l’apprentissage machine et l’analyse de
DE DONNÉES – ETL
données à chaque élément opérationnel,
viron
dix heures par jour. American Airlines
Cahier des charges
que ce soit pour réduire le temps de rouest en train de migrer et de centraliser ses
charges de travail opérationnelles stratélage (afin d’économiser des milliers de litres
de kérosène par an et laisser plus de temps
giques - y compris son entrepôt de données
aux clients en correspondance pour attraper
et plusieurs anciennes applications - dans
leur prochain vol) ou fournir en temps réel
un Operations Hub sur Azure, ce qui, selon
des informations au personnel de maintela compagnie, l’aidera à réduire ses coûts, à
cutt.ly/outils-extraction
accroître son efficacité et son évolutivité, et à
nance, aux équipes au sol, aux pilotes, agents
de bord et agents d’embarquement. A titre d’exemple,
progresser vers ses objectifs de durabilité. « Nous viPoonam Mohan a expliqué qu’au début de la pandémie,
sons une automatisation de toutes les fonctions de l’enla compagnie aérienne avait dû annuler brusquement
treprise », confie Poonam Mohan. « La robotisation des
des milliers de vols en raison des interdictions de voyaprocessus nous a permis d’automatiser un grand nombre
de processus manuels répétitifs dans les domaines de la
ger et par conséquent rembourser un grand nombre de
finance, de la fidélisation, de la gestion des revenus, des
clients. « L’apprentissage machine, l’ingestion et le trairéservations et des RH, pour ne citer que ceux-là. La comtement automatisés nous ont été très utiles pour aider
nos agents du service client à gérer cet énorme volume et
binaison de l’automatisation avec l’apprentissage machine
procéder plus rapidement aux remboursements », soupour le traitement du langage naturel est très efficace
pour résoudre de nombreux problèmes liés aux clients »,
ligne la vice-présidente de la technologie d’entreprise
ajoute-t-elle.
d’American Airlines.
Réduire le temps de roulage
Concernant les temps de roulage, un programme de porte
intelligente déployé au hub de Dallas-Fort Worth (DFW)
par la compagnie aérienne permet d’avoir une analyse
en temps réel des points de données, notamment des
informations sur les itinéraires et les pistes afin d’attribuer automatiquement la porte disponible la plus proche
aux avions qui arrivent, évitant ainsi une intervention
manuelle des planificateurs de porte. Actuellement, le
Mme Mohan fait également remarquer que l’entreprise
commence à peine à tirer profit des technologies de
jumeau numérique et d’IA pour améliorer ses opérations et l’expérience de voyage des clients. Deux de ses
programmes ML les plus récents, lancés au printemps,
comprennent HEAT (Hub Efficiency Analytics Tool) et le
programme de porte intelligente mentionné plus haut.
HEAT a déjà joué un rôle clé lors de violents orages. Il
analyse de multiples points de données, notamment
les conditions météorologiques, les facteurs de
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